多字体印刷藏文内容监测系统研究

针对藏文舆情分析中藏文印刷品和藏文图片内容无法自动监测的难题,文章在深入分析印刷藏文字符特征和藏文文本特点的基础上,提出支持多字体印刷藏文内容监测系统的实现方法,重点阐述藏文字符的特征提取、分类算法以及藏文文本内容监测方法。     

最大熵和条件随机场模型相融合的藏文人名识别

藏文人名识别是藏文信息处理领域研究的难点之一,其识别效果直接影响到藏文自动分词的精度和相关应用系统的性能,包括藏汉翻译、藏文信息检索、文本分类等。该文在分析藏文人名构成规律和特点的基础上,提出了一种最大熵和条件随机场相融合的藏文人名识别方法。实验表明,该方法可以获取较好的识别效果,在我们的测试集上F-测度值到达了93.08%。     

藏文桑布扎1.0编码与同元编码转换技术

该文简单介绍了桑布扎1.0与同元藏文编码方式,并根据两种特有的编码结构,着重论述了桑布扎1.0向同元藏文的编码转换理论,并完成了程序上的技术实现,为藏文信息化的进一步发展奠定了技术基础。     

融合音节和词条特征的藏文文本情感分类研究

将深度神经网络模型应用于藏文文本情感分类中,虽然取得不错的分类效果,但仍然存在因藏文评论文本长度较短引起的特征稀疏的问题,使得深度学习模型不能够提取到更为全面的藏文文本语义特征。该文提出一种以藏文音节和藏文词条同时作为文本基本表示对象,采用CNN、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制等深度学习模型完成对藏文评论文本情感分类的研究方法。实验首先对音节和词条进行向量化表示,然后分别采用多核卷积神经网络、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制获取藏文文本中多维度的内部特征,最后通过特征拼接,再经激活函数为Softmax的全连接神经网络完成文本情感分类。研究结果表明,在该文的实验测试语料集上,融合音节和词条特征模型的分类准确率要优于基于音节的模型和基于词条的模型。     

基于HMM的安多藏语非特定人孤立词语音识别研究

以VC＋＋6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,简称HMM）非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。     

基于条件随机场的藏语自动分词方法研究与实现

藏语自动分词是藏语信息处理的基础性关键问题,而紧缩词识别是藏语分词中的重点和难点。目前公开的紧缩词识别方法都是基于规则的方法,需要词库支持。该文提出了一种基于条件随机场的紧缩词识别方法,并在此基础上实现了基于条件随机场的藏语自动分词系统。实验结果表明,基于条件随机场的紧缩词识别方法快速、有效,而且可以方便地与分词模块相结合,显著提高了藏语分词的效果。     

基于线性预测残差倒谱的基音检测

传统的基音检测算法对含噪语音的检测结果较差,本文在线性预测倒谱方法的基础上采用基于线性预测残差倒谱的方法对含噪语音进行基音检测。实验结果表明,该方法使基音峰点更加清晰,提高了基音检测的精度。     

基于AMDF的藏语语音基音周期检测

基音周期是语音信号最重要的参数之一,它描述了语音激励源的一个重要特征。被广泛应用到语音合成、语音识别等领域。本文介绍了一种基于AMDF的语音基音周期检测方法,较好的提取了语音的基音周期。     

藏语拉萨话单音节嗓音声学参数分析

该文对藏语拉萨话单音节的嗓音特征进行了实验研究,实验首先对藏语拉萨话单音节进行语音标注,然后根据语音标注的位置信息,利用对应的程序提取音节结构中的元音和辅音的嗓音声学参数,对基频、开商和速度商分别统计分析,并做了显著性分析。实验结果表明不同元音和辅音的嗓音参数与发声方式以及其在音节中位置有关,元音和音节结构的不同会显著影响开商和速度商的值,但对于基频数据的影响并不显著。同时嗓音参数之间也存在一定的关联性,即基频和开商、速度商之间是反比关系,开商和速度商之间是正比的关系。     

跨Windows和Linux平台的藏文输入法研究

介绍了跨Windows和Linux平台的藏文输入法技术及技术特征.论述了在不同操作系统环境藏文输入法的实现方法,从而设计在Windows和Linux两类OS间的输入法接口模块;讨论了使用软件移植、第三方虚拟机工具、操作系统抽象层等三种技术,设计跨多个操作系统平台的藏文输入法.