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中国叙事、语言 辨识 度与现实主义——毕飞宇作品及其翻译传播研讨会综述 被引量：2 2016年 语言 辨识 度和现实主义风格问题,以及中国当代文学如何走出去问题。在此次研讨会上,毕飞宇等作家、批评家还和与会者分享了创意写作的教学经验,并探讨了中国创意写作的现状和未来。关键词：中国叙事 现实主义 创意写作 一种基于人耳听觉感知和子带补偿滤波的鲁棒语言 辨识 特征参数提取算法 被引量：2 2012年 语言 辨识 系统所采用的特征参数没有充分考虑人耳听觉机制、鲁棒性较差的问题,提出一种符合人耳听觉感知特性的鲁棒语言 辨识 参数提取算法.该算法主要从两个方面提高特征参数的鲁棒性:在计算各子带能量时采用更符合人耳感知特性的Gammachirp滤波器组代替常用的三角滤波器组;为每一子带通道设计一个补偿滤波器.子带补偿滤波器的设计采用数据驱动的策略,通过补偿使得各子带滤波器输出信号的失真及环境噪音导致的失真同时达到最小.实验表明,文中所提出的特征在常见噪声环境下,性能均优于目前普遍使用的Mel频率倒谱系数特征及其衍生参数.关键词：听觉感知 补偿滤波器 语言辨识 鲁棒语言 辨识 关键技术研究 语言 辨识 是计算机通过分析一个语音片段以判断其所属语言 种类的过程,具有广泛的应用前景。本论文研究的是鲁棒语言 辨识 的关键技术。目标是提高识别率的基础上尽量提高系统的鲁棒性。为此本论文从语料的获取、特征参数提取、特征域信道补偿...关键词：语言辨识 听觉感知 信道补偿 文献传递 基于GMM-UBM的语言 辨识 算法研究 2010年 语言 辨识 系统进行了测试,获得的平均识别率达74%,与传统GMM算法的测试对比,基于GMM-UBM的语言 辨识 算法能更好地改善语言 辨识 系统的性能.关键词：语言辨识 期望最大化 一种基于段级特征和自动标识的语言 辨识 算法 2008年 语言 辨识 的新算法,首先在预处理中对语音进行自动分段,在特征层上引入带有长时信息的段级特征参数——段级移位差分倒谱,在模型层上利用高斯混合模型(Gaussi- an Mixture Model,GMM)将语音信号自动标识为符号序列,进而引入多元语言 模型(Multi-gram Language Model,MLM)来对"音素配位学信息"进行建模,最后将"GMM得分"和"MLM得分"送入后端多分类支持向量机模型得到最终识别结果。相关实验表明,新系统不需手工标识的语料,识别速度快,对OGI标准语料库中的五种语言 获得了开集正识率为78.84%的结果。关键词：语言辨识 高斯混合模型 支持向量机 一种基于统计方法的语言 辨识 系统的实现 语言 辨识 技术是计算机自动辨识 一段语音所属语言 种类的技术,它是语音识别的一个分支.本文给出了一种基于统计方法的语言 辨识 系统的实现方案,该方案采用区分性高斯混合模型统计模型方法,前端采用说话人聚类技术,后端采用决策级融合技术...关键词：语音识别 高斯混合模型 说话人聚类 文献传递 基于滑动倒谱的自动语言 辨识 被引量：4 2008年 语言 辨识 的研究中获得了广泛的应用.但是滑动差分倒谱并没有利用语音信号的静态倒谱信息,在方言辨识 中的研究表明静态倒谱比差分倒谱含有更多的特征信息.为此,提出了滑动倒谱(SC)的概念,并与滑动差分倒谱特征矢量进行了对比研究.首先利用开发集的语音考察了滑动差分倒谱和滑动倒谱的控制参数在不同取值的情况下对识别性能的影响,利用爬山法确定了这2类特征矢量达到局部最优控制参数组合的路径,然后利用测试集的数据对优化后的2类特征矢量建立的模型进行了闭集辨识 和开集辨识 .2种情况下的测试结果都表明滑动倒谱的性能优于滑动差分倒谱.并且这2种参数还具有特征互补性,将它们进行决策级数据融合可以进一步提高系统的性能.关键词：高斯混合模型 基于SVM-UBM的语言 辨识 系统 被引量：2 2007年 语言 辨识 的理论框架,提出了将Louradour序列核应用于语言 辨识 ,并利用高斯混合模型(GMM)构造全局背景模型(UBM)对其进行了改进,从而导出了基于SVM-UBM的语言 辨识 系统。相关实验结果表明,该系统的识别率高于经典的高斯混合模型(GMM)和基于广义线性区分性核(GLDS)的支持向量机模型。关键词：语言辨识 支持向量机 高斯混合模型 基于声学特征的自动语言 辨识 研究 语言 辨识 的研究，主要的研究工作包括：
1．六语种语音语料库的建立：利用已有的汉语语料库和从网络上采集的英、德、日、法、西班牙等五种语言 的语音建立了多语种...关键词：声学特征 高斯混合模型 模式识别 文献传递 自动语言 辨识 的研究方法及发展概述 被引量：1 2007年 语言 辨识 研究中所采用的识别信息的不同,文章将研究中使用的方法归类为基于声学特征的方法、基于韵律特征的方法、基于音素识别的方法和基于高层语言 信息的方法。通过对这些方法进行分类介绍并结合NIST的评测结果分析,阐述了近十几年来自动语言 辨识 研究的发展情况,最后对进一步研究中存在的问题和发展趋势进行了分析。关键词：连续语音识别
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屈丹 作品数：106 被引量：290 H指数：9 供职机构：解放军信息工程大学 研究主题：语音识别 语言辨识 高斯混合模型 连续语音识别 神经网络 王炳锡 作品数：118 被引量：481 H指数：12 供职机构：解放军信息工程大学 研究主题：语音识别 机器翻译 英汉机器翻译 语音编码 高斯混合模型 李弼程 作品数：315 被引量：1,655 H指数：19 供职机构：华侨大学 研究主题：证据理论 视觉 支持向量机 网络舆情 小波变换 张文林 作品数：33 被引量：114 H指数：6 供职机构：解放军信息工程大学 研究主题：语音识别 连续语音识别 说话人自适应 声学模型 神经网络 熊学发 作品数：2 被引量：0 H指数：0 供职机构：十堰大学信息工程学院电子信息工程系 研究主题：文法 穷举 上下文无关文法 语言辨识
