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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于HMM的安多藏语非特定人孤立词语音识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性.选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典.讨论了利用决策树建立三音子模型的几个关键问题和基本算法,结合国际音标分类和经验知识,确定了38个藏语拉萨话音子类别集及相应的决策树问题集.建立了共20个发音人8 170句的训练语料,在HTK平台上建立和训练得到了基于决策树的藏语拉萨话三音子模型,并分析了不同隐马尔可夫模型状态数及高斯混合度下的识别结果,确定了一套藏语大词表连续语音识别的完整方案. 相似文献