TJTITR德汉题录机器翻译系统

本文介绍基于德语单词的词性自动识别和综合德语题录的结构类型的德汉题录机器翻译系统TJTITR.提出了根据德语题录类型制定语法分析规则及实现德汉转换和生成译文的方法.＊

基于期望最大化算法的音频取证中的篡改检测

音频取证中的插值检测是信号篡改检测的重要方面。因为信号的篡改经常伴随着重采样操作,而重采样后的插值信号会引入周期性信息。应用期望最大化(EM)算法能针对这种周期信息估计参数,从而检测出信号是否被篡改。为了使EM算法迭代效果更好,更适用于音频信号的插值检测问题,提出针对音频信号的特点,引入音频幅度直方图,排除短时静音和增加样本点数的方法。另外还提出了用频谱统计矩作为特征的方法,使统计分类稳定有效。最后通过音频取证中检测信号是否重采样的统计分类实验,表明整个检测流程能达到较高的准确率,并且在局部篡改实验中也同样有效。

语音倒谱特征的研究

语音倒谱特征是语音识别中最常用的特征参数，它表征了人类的听觉特征。该文在研究基于线性预测倒谱和非线性MEL刻度倒谱特征的基础上，研究了LPCC和MFCC参数提取的算法原理及提取算法，提出了一级、二级差分倒谱特征参数的提取算法。识别实验验证了MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。

基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏

提出了基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏方法。在图像的小波子带系数的最低位(LSB)嵌入隐藏数据,将数据嵌入到小波CDF(2,2)的高频子带系数中,符合人的视觉系统原理(HVS)。并使用直方图调整的方法防止溢出。小波阈值嵌入利用阈值T控制小波系数在最低位是否插入隐藏数据。该方法嵌入数据容量大(相同PSNR),PNSR高(相同容量)。通过对CorelDraw图像库1096幅图像测试,证明了提出的方法是有效的。

一个基于谱熵的语音端点检测改进方法

本文提出了基于谱熵和谱减法相结合的带噪语音端点检测改进算法以及端点检测的判决准则 .仿真实验表明 ,在语音信号受到强噪声的干扰后 (5dB≤SNR≤ 15dB) ,所提方法可检测到准确的语音端点 .

巴氏距离和K-L变换结合的特征选择

该文提出巴氏距离(BhattacharyyaDistance)和K-L(Karhunen-Loeve)变换结合的特征选择。采用巴氏距离特征选择眼3,5演的迭代算法,可以获得最小错误率上界。当特征维数高时,为了减少巴氏距离特征选择计算时间,对样本先进行K-L变换,将特征降低到中间维数。然后进行巴氏距离特征选择,降低到结果的维数。用基于MNIST手写体数字库的试验表明,该文方法比单纯用巴氏距离特征选择计算时间大大减少,并比主分量方法(即单纯使用K-L变换)特征选择的错误率小得多。

隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用

介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法———隐马尔可夫模型 (HMM )法 ,该方法对每个汉字建立 8个HMM ,通过等比重综合方法将 8个分类器的计算结果进行综合 ,从而得到识别结果 ,实践证明该方法是可行的。

文语转换系统中基于语料的汉语自动分词研究

基于一个实际的文语转换系统，介绍了它的一些处理方法，采用了一种改进的最大匹配法，可以切分出所有的交集歧义，提出了一种基于统计模型的算法来处理其中的多交集歧义字段，并用穷举法和一些简单的规则相组合的方法从实用角度解决多音字的异读问题以及中文姓名的自动识别方法，解决了汉语切分歧义、多音词处理、中文姓名的自动识别问题，达到实现文语转换的目的。

基于直方图频域统计矩的图像隐写分析

以图像小波子带系数直方图频域统计绝对矩作为特征,进行图像隐写分析,取得良好的分类性能。并且从理论和实际两方面证实了,对于图像隐写分析,直方图频域矩比直方图空域矩更有效。实验结果表明本文方法优于目前其他的图像通用隐写方法。在CorelDraw图像库上的测试结果,对多种数据隐藏方法的正确检出率达90%以上。

基于边界点词性特征统计的韵律短语切分

由于基于规则方法的文本处理系统在系统建立时需要总结大量的规则 ,而且很难保证它在处理大规模真实文本时的强壮性 ,因此本文在使用统计方法进行韵律短语切分方面做了一些有益的探索。先对文本进行自动分词和自动词性标注 ,然后利用从已经经过人工标注的语料库中得到的韵律短语切分点的边界模式以及概率信息 ,对文本中的韵律短语切分点进行自动预测 ,最后利用规则进行适当的纠错。通过对一千句的真实文本进行封闭和开放测试 ,词性标注的正确率在 95%左右 ,韵律短语切分的召回率在 6 0 %左右 ,正确率达到了 80 %。

基于歧义二叉树的汉语分词方法

歧义问题是自动分词系统中要解决的主要问题之一。本文介绍一种新的汉语分词方法，它利用所建立的歧义二叉树，得到多种切分可能，通过分析歧义字段的特性，再结合规则处理和统计模型进行汉语分词。

英语语音合成中基于DFGA的字音转换算法

在英语语音合成中,由于英语有着几乎无限多的词汇,我们不可能创建包含所有词汇的词库。因而对于未包含在词库中的英语单词,通过“字素转换成音素(G2P)”算法自动生成其音标是一个最好的解决办法。为此,论文提出了一种动态有限泛化法(DFGA)的机器学习算法,用于进行字素/音素转换规则的学习。用于学习的词典库有27040个单词,其中90%的词用于规则学习,剩下的10%用于测试。经过10轮交叉验证,学习集和测试集的平均字素转换正确率为99.78%和93.14%,平均单词转换正确率为99.56%和73.51%。

文语转换系统中的中文姓名识别

针对文语转换系统的具体需求提出了易于实现的中文姓名识别算法。对姓氏用字与名字用字按它们的出现频率分为常用与较常用两类。由于姓名被包含在词语中的情况较少，因此姓名的识别是在分词后进行的，同时也提高了系统的处理效率。对于异读姓氏也进行了相应的处理。最后通过实验验证了算法的可行性，并提出了改进的方向。

“调素”论与普通话合成自然度的提高

文献 [1 ]中的“边缘调素脱落论”提出了音步内各音节合成时边缘调素脱落的一般规律 ,其规律较好地揭示了两字词和三字词的轻重音分布原则和连续变调的现象 ;本文在此基础上 ,进一步提出了音步间各音步合成时的“边缘调素脱落论” ,该规律揭示了四字以上词的“调素”脱落规则以及轻重音分布原则 ,通过该规律的应用 ,提高了句子合成的自然度。

德汉机器翻译中的语义消歧策略

本文首先分析了德语中的语义歧义现象，然后提出了几种借助配价和语义信息进行消歧的策略。这些策略目前都已应用于同济大学开发的ＴＪＴＩＴＲ德汉机器翻译系统中。实践证明，它们不仅较好地解决了机器翻译中的语义歧义问题。

基于小波压缩扩展技术的无损图象数据隐藏

文章提出了一种基于小波域压缩扩展技术的无损图象数据隐藏方法。该方法先对图象作整数小波变换;随后使用压缩扩展技术在小波高频子带系数上嵌入数据。小波高频系数的拉普拉斯分布特性不但便利了压缩扩展函数的选择,而且使嵌入较大容量数据后的水印图象仍保持良好的视觉效果。实验结果表明,该方法无论在嵌入容量上还是嵌入数据后的图象视觉效果上,均达到当前世界上最好水平。

一种易损性音频数字水印技术

利用变换域嵌入水印是音频水印的主流技术,一般的嵌入方法是通过调整所选变换系数实现。谱弯折方法实现整段频谱的非线性位移,可将水印嵌入整个频谱。该文在Choi犤1犦的谱弯折音频数字水印算法基础上,研究了算法的鲁棒性,通过大量实验验证,认为谱弯折算法对信号处理类攻击相当脆弱,不具备鲁棒性,是一种易损性音频水印。

用峰值校正自相关函数检测的汉语基音周期

对大量的汉语普通话的语音波形进行分析之后发现汉语普通话的基音提取不能用简单的中心削波自相关方法 ,在进行基音标记时会存在一种基音标记偏移的现象 ,为此在自相关理论的基础上 ,根据声调语言的语音信号音高变化特征 ,对声调语言的基音标记的偏移现象提出了一种基于自相关法和峰值校正的算法 .经实践检验 ,这种算法对声调语言的基音标记的偏移现象能够得到很好的校正 .

基于听觉模型的自适应音频数字水印盲检算法

提出了分段同步的音频数字水印盲检新算法 .利用伪随机序列PN(pseudo randomnoise)扩频和二相相移键控BPSK(Bi phaseshiftkeying)技术调制水印 ,并基于听觉模型生成不可听觉的水印 .水印在频域嵌入 ,提取时不需要原始音频 ,仅需与嵌入时相同的PN序列密钥即可 .提出的抵制去同步攻击的分段同步音频水印检测方法 ,可有效提取和恢复嵌入的有意义二值水印图像 .实验结果表明 ,该算法对一般信号处理类操作都具鲁棒性 ,并可有效抵制随机裁剪、MP3(MPEGaudiolayer3)压缩、替换等去同步的攻击 .

面向汉语的计算机辅助语音学习系统特征的研究

本文在分析了语言及语音学习和教学的重要性及特点的基础上 ,讨论了将语音处理技术应用于语言、语音的计算机辅助学习或教学中所涉及的多方面问题 ;并针对汉语语音的特点 ,研究了面向汉语学习的 CAL L 系统所应具有的特征 ,及其在设计和实现时应遵循的原则 ;最后借助通用语音分析器 Speech Analyzer 进行了汉语语音学习的尝试 .