连续汉语语音识别中基于归并的音节切分自动机

文章研究并实现了汉语连续语音中的音节自动切分算法——基于归并的音节切分自动机(merging-based syllable detection automaton,简称MBSDA)算法.MBSDA算法利用了包括语音的短时能量、过零率和基音周期在内的多种特征参数,把特征参数高度相似的相邻帧(1帧或若干帧)的语音信号进行“归并(merging)”,形成“归并类似段(merged similar segment,简称MSS)”,它们被认定属于同一音节的相同状态.这些MSS经过一个包含若干状态的“音节切分自动机(     

音节切分歧义方法研究

音节切分是整句拼音转换的基础,由于拼音的特殊性,存在歧义切分的可能.如果采用最少分词算法只能得到一种切分结果,不能保证整句拼音转换的正确性.提出一种音节切分算法,通过插入音素节点不断构造合法音节节点,进而生成状态空间,遍历算法遍历状态空间可获得所有的切分可能,而当用户进行删除操作时,只需删除部分相关节点.整个状态空间随用户的操作进行局部凋整,分布均匀.该算法有利于存在歧义切分问题的整句拼音转换,可从保留下来的所有切分可能中选出一个全局最优的语句候选,保证整句转换的正确性.     

基于时频二维能量特征的汉语音节切分方法

较准确的语音切分方法可以极大提高语料标注等工作的效率,有助于语音识别等应用中语音与模型的对齐。利用汉语语音在时频二维的能量特征设计了一种新的汉语语音音节切分方法。用传统方法判断静音帧,用相同时间不同频率的二维能量判断清音帧,用不同时间特定频段的0-1二维能量判断浊音帧及有话帧,综合4种判断结果给出音节切分位置。实验结果表明,该方法切分准确度优于基于归并的音节切分自动机（MBSDA）和高斯拟合法,其音节切分误差为0.0297 s,音节切分偏差率为7.93%。     

藏文国际音标(拉萨音)自动转换研究

该文旨在实现从藏文文本到国际音标的自动转换,在一定程度上解决获取较大规模的藏文国际音标标注文本的问题。在国际音标转换系统中,采用了基于规则和统计融合的方法,实现了文语语音词自动切分;利用辅音、元音和声调对应规则表实现了藏语音节的国际音标自动转换;利用声调变化规则、辅音和元音变化规则实现了基于语音词的声调变调、辅音和元音的变化。从自动标注的结果来看,达到了实用效果。
     

音节切分歧义方法研究

音节切分是整句拼音转换的基础,由于拼音的特殊性,存在歧义切分的可能。如果采用最少分词算法只能得到一种切分结果,不能保证整句拼音转换的正确性。提出一种音节切分算法,通过插入音素节点不断构造合法音节节点,进而生成状态空间,遍历算法遍历状态空间可获得所有的切分可能,而当用户进行删除操作时,只需删除部分相关节点。整个状态空间随用户的操作进行局部调整,分布均匀。该算法有利于存在歧义切分问题的整句拼音转换,可从保留下来的所有切分可能中选出一个全局最优的语句候选,保证整句转换的正确性。     

藏语机读音标SAMPA_ST的设计

该文选取具有代表意义的藏语卫藏方言的拉萨话、安多方言的夏河话以及康方言的德格话进行语言调查;整理归纳藏语三大方言音系,包括单辅音、复辅音、单元音、复合元音和辅音韵尾,以及三大方言声调;依照SAMPA的规则建立适合于藏语三大方言的机读音标,并设计了SAMPA_ST的自动标注系统,实现文音转换功能,为语音的韵律特征分析和语音工程的研究提供依据。     

英语语音合成中基于约束树的音节切分算法

在基于单元选择的英语语音合成中，音节切分是非常重要的一环。这主要是因为英语词汇的无限性，且存在大量的 多音节词，因而许多情况下，我们不得不从音节的角度来合成语音。为此，本文提出了一种基于约束树的音节切分算法，通过应用 形态规则约束、韵律规则约束及音位规则约束，从而最终切分出所有音节。在实施音位规则约束时，我们提出了一种基于音位结 构树的子算法。训练样本和测试样本的切分正确率分别为99． 13%和98． 55%。     

基于语音知识的音节切分

在充分利用普通话水平测试试卷的文本信息、同一人的声母时长在常规语速下基本稳定、同一人的声母之间以及韵母之间的相对时长基本保持比例关系等先验知识的基础上,使用经小波变换后再重构的3个语音信号分量的累计能量特征为参数,提出了利用话者语音统计信息的两级音节切分算法,使音节切分精度达98.3%以上。     

基于统计方法的汉语连续语音中声调模式的研究

提出采用决策树的数据驱动方法,结合专家知识.从大规模语料中统计学习出连续语 音中声调模式的分布.在建立决策树的过程中,除了相邻音节的声调外.还考虑了多种可能影响 声调模式的因素,如音节声韵母发音特点的分类、音节在词中的位置等.决策树建立后,共得到 28种声调模式.通过对结果的分析发现,除了上下文的声调外,其它因素对连续语音中声调模 式的变化也有一定的影响.声调识别实验的结果证明了该方法的有效性.     

基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法

研究汉语自然语音音节切分方法具有明显现实意义,比较准确的自然语音切分方法可以代替人工对一些拥有参照文本的语音进行标注。然而至今为止并没有完全准确的汉语语音音节切分方法。依据相同发音环境下汉语语音音节时间长度服从某种高斯分布和相邻语音音节之间存在短时能量波谷两个假设,提出了基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法。对算法进行分析,根据初步切分短时能量波谷分散到各分语音段的特性,提出了简化算法,有效降低了该音节切分方法的时间复杂度。实验结果表明,音节切分准确度(与人工标注切分时间距离平方的均值)达到小数点后3位,在台式机Matlab环境下运算时间均不超过1 s,可以达到应用要求。