基于声学特征的腭裂语音声韵母切分

设计了一种腭裂语音的声韵母切分算法。通过主观的波形测试和客观的F检验及t检验,证明了腭裂语音与正常语音具有显著性差异。定义声母具有清音音素特性的音节为Ⅰ类音节,声母具有浊音音素特性的音节为Ⅱ类音节。首先基于层次聚类模型自动判别Ⅰ类、Ⅱ类音节,然后定义类浊音权重函数和类清音概率函数,实现Ⅰ类音节的声韵母一级切分,再通过短时自相关函数峰值个数的一阶微分实现Ⅰ类音节声韵母的二级切分。基于声韵母波形差异性,检测短时自相关函数的能量跳变点,实现Ⅱ类音节的声韵母切分。通过大样本实验,结果表明提出的腭裂语音声韵母自动判别算法具有较高的正确率,Ⅰ类音节的正确率达到90.72%,Ⅱ类音节的正确率为92.90%。

基于人工智能调度的失语症康复治疗仪的端点检测和声韵母切分

为了提高患者康复训练的效率,本研究在失语症康复治疗仪中添加了人工智能调度功能,使软件的性能进一步完善。结合患者语音的特点及康复治疗仪中人工智能调度功能的需要,设计一套端点检测算法。仿真实验表明,该方法从检测参考端点出发,从而确定字的实际端点及声韵母合理切分点,准确率较高,适用于失语症患者语音的检测。

基于韵母发音事件匹配与位置时延分析的音唇一致性判决方法

针对传统一致性判决方法主要对整句(段)话进行分析,并无对分析内容加以筛选,存在字典规模过大、计算复杂度高及结果易受静音等弱关联片段影响等不足,本文以唇型变化显著的韵母为代表性发音事件,结合音唇初始时延分布范围的统计结果,提出基于韵母发音事件匹配与位置时延分析的一致性判决方法.先利用提出的音视频结合韵母切分法对字典学习数据进行韵母段筛选,再通过学习所得的韵母字典分析韵母事件的音唇匹配度,并对各韵母出现位置的时延分布进行统计评分.最后由韵母发音事件音唇匹配度得分与位置时延分析评分相融合的评分机制判决一致性.实验结果表明,本文算法在识别性能上优于多种比较算法,且与传统字典法相比降低了一定的运算量.