基于CNN-Transformer的欺骗语音检测

语音合成和转换技术的不断更迭对声纹识别系统产生重大威胁。针对现有语音欺骗检测方法中难以适应多种欺骗类型,对未知欺骗攻击检测能力不足的问题,提出了一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与Transformer的欺骗语音检测模型。设计基于坐标注意力(Coordinate Attention,CA)嵌入的SE-ResNet18的位置感知特征序列提取网络,将语音信号局部时频表示映射为高维特征序列并引入二维位置编码(two-Dimensional Position Encoding,2D-PE)保留特征之间的相对位置关系;提出多尺度自注意力机制从多个尺度建模特征序列之间的长期依赖关系,解决Transformer难以捕捉局部依赖的问题;引入特征序列池化(Sequence Pooling,SeqPool)提取话语级特征,保留Transformer层输出帧级特征序列之间的相关性信息。在ASVspoof2019大赛官方逻辑访问(Logic Access,LA)数据集的实验结果表明,提出的方法相对于当前先进的欺骗语音检测系统,等错误率(Equal Error Rate,EER)平均降低12.83%,串联检测成本函数(tandem Detection Cost Function,t-DCF)平均降低7.81%。

动态调整语义的词性加权多模态情感分析模型

为更好地利用单词词性包含的语义信息和伴随单词出现时的非自然语言上下文信息,提出动态调整语义的词性加权多模态情感分析(part of speech weighted multi-modal sentiment analysis model with dynamic semantics adjustment,PW-DS)模型.该模型以自然语言为主体,分别使用基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from Transformers,BERT)模型、广义自回归预训练(generalized autoregressive pretraining for language understanding,XLNet)模型和一种鲁棒优化的BERT预训练(robustly optimized BERT pretraining approach,RoBERTa)模型为文本模态做词嵌入编码;创建动态调整语义模块将自然语言和非自然语言信息有效结合;设计词性加权模块,提取单词词性并赋权以优化情感判别.与张量融合网络和低秩多模态融合等当前先进模型的对比实验结果表明,PW-DS模型在公共数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的平均绝对误差分别达到了0.607和0.510,二分类准确率分别为89.02%和86.93%,优于对比模型.通过消融实验分析了不同模块对模型效果的影响,验证了模型的有效性.

评价理论视角下中国大学生英语演讲态度资源分布研究

英语演讲对于提高大学生英语综合运用能力具有重要的作用,而评价系统是系统功能语言学的延伸。该项目以马丁(J.R.Martin)的评价理论为研究基础,运用评价理论中的态度系统对中国大学生英语演讲中的态度资源进行研究,发掘英语演讲语篇中态度资源的使用情况、选择偏好及态度评价。研究样本包含两个演讲层次:一方面,从近5年内国内全国大学生英语演讲比赛两大赛事的国家决赛中选取;另一方面,从西安电子科技大学校赛选手的演讲稿文本中选取。研究发现,情感类态度资源与演讲效果存在一定正相关性,本项目的研究可以帮助学生了解并掌握英语态度资源的应用技巧,使演讲更具情感表达力和故事传达力。

语音识别在指挥调度系统中的运用探讨

目前,航天发射某指挥调度系统录音稽查,是以人工听录音手动查找口令进行定位,此方法效率较低。如何提升高效、精准定位查找录音是亟待研究的问题。当下流行的人工智能技术可对在线语音进行识别,转换成文字内容,通过搜索识别出的文字内容,定位录音所在位置,可以提升录音口令查询的效率及准确度。

基于语音识别的智慧分类医疗垃圾桶的设计与实现

以Arduino Nano单片机为核心,采用SU-03T语音识别芯片、ESP8266联网模块以及其他模块,设计一款具备语音识别和联网功能的医疗垃圾分类垃圾桶,实现了对医疗垃圾分类的语音化管理、垃圾溢满提示、环境照明和垃圾桶开合等自动化功能。同时设计移动端应用程序与联网模块的信息交互,获取垃圾桶的状态信息,实现对垃圾桶容量的查看和分楼层对垃圾桶的管理。实验结果表明,智慧分类医疗垃圾桶语音识别的正确率达97%,满足设计需要。

中文词语搭配特征提取及文本校对研究

随着网络的快速发展,电子文本正在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,但是电子文本中存在着大量的字词错误以及语法错误,亟需有效的校对方法来提高电子文本的质量.本文提出一种基于词语搭配关系的文本校对方法,包括构建语法-词语搭配双层知识库以及基于互信息和聚合度双重评价条件下的词语搭配校对算法.知识库的构建主要分为语法和词语搭配两部分:(1)从训练语料中抽取并分析语句结构成分,构建语法成分知识库;(2)从训练语料中学习词语之间的搭配关系,利用共现频数和互信息进行筛选,构建词语搭配知识库.在此基础上,综合使用互信息和聚合度评价词语关联强度,进行词语搭配关系校对.实验结果显示,本文所提出的校对模型和算法的F值与其他文献相比提高了3.9%.

TTS在智能公交报站系统中的应用

在传统公交车报站系统中,采用"录音-存储-回放"的方法要求存储器的容量较大。为解决这一问题,结合GPS技术和TTS技术,设计了一种新型公交报站系统。该系统以TTS方式输出语音,使存储器存储的不是语音信号波形参数信息,而是播报语音汉字文本信息。试验结果表明,采用这种方式,存储空间只用到传统方式的17.1%,节省了存储空间。

结合词性、位置和单词情感的内存网络的方面情感分析

在基于方面的情感分析中,上下文中不同单词对于推测方面情感的重要性是不同的,关注机制是非常适合计算每个单词的重要性的,但现有的关注机制没有利用单词词性,单词和方面间的位置信息,这些信息能够帮助计算每个单词的重要性,另外单词情感信息在推测方面情感时也非常重要.所以本文在端对端内存网路(ETEMN)的基础上提出了一种结合词性,位置和单词情感的内存网络来进行基于方面的情感分析,该网路首先在词向量的基础上融入单词情感信息,然后利用该网络中提出的结合词性、位置信息的CNN关注机制(POSP-CNNAM)分析上下文中每个单词在推测方面情感的重要性并生成上下文向量,最后利用上下文向量进行情感分析.通过在2个来自于SemEval 2014任务4的数据集上进行对比实验,结果表明POSP-CNNAM能够有效的分析上下文中每个单词在推测方面情感的重要性,并且在基于方面的情感分析中和LSTM、TD-LSTM、SVM、ETEM N相比,本文提出的内存网路能够获得更好的结果.

英语对法语语音的迁移及对法语语音教学的启示

语音是语言学习的关键步骤,而绝大多数法语学习者接受过多年英语教育,针对这一教学实际,试图通过探讨英语对法语语音学习的正负迁移作用,帮助法语教师以及学习者轻松、准确、快速、扎实地掌握法语语音。

基于脉冲位置参数统计特征的压缩域语音隐写分析

针对依合成分析法编码的压缩语音隐写,提出一种基于脉冲位置参数统计特征的隐写分析方法。以G.729编码的压缩语音为例,分析了载体语音和载密语音脉冲位置直方图和0、1出现概率的不同特点,在此基础上提出直方图平坦度这一特征,并采用脉冲位置修正直方图的平坦度、特征函数质心和方差,以及将码流中0和1出现的概率差作为分类特征,用SVM分类器进行隐写分析。实验结果表明,该方法对于G.729编码的压缩域语音隐写分析检测有较高的准确率。该方法也适用于其它使用依合成分析技术编码的压缩域语音隐写的分析。

积极语用:21世纪中国母语教育新观念

积极语用是表达主体基于独立人格和自由思维而以个性言说、独立评论和审美表达等为形式特征因而富于创造活力的主动完整的表现性言语行为,消极语用是一种机械认知、单向接受从而趋同外化、共性输出的被动狭隘的复述性言语行为。由消极语用到积极语用是不同时代背景下的语用风格的转换。积极语用观依托思想开放、文化多元的时代发展的大背景,汲取了"超越论""创新说"等新教育理论、"表现性目标"等西方新课程理论、当代积极心理学和时间美学等诸多思想精华而发展起来。积极语用观包含了多维度基本内容,即基于表达动机的"自觉语用",以"思"为中枢、以"听""读""视"为输入、以"说""写""评"为输出且互为有机循环的"全语用",从言语内容到言语形式洋溢着主体个性活力的"深度语用"(表现性语用)。积极语用理论视角的顺时确立,为中国母语教育的思维创新和实践创新提供了一种坚实的学理支撑,为其课程目标、课程内容、课程实施、课程评价乃至母语教师素养的完善和更新输入鲜活的思想养料,进而催生母语教育多元、个性化和开放的一系列实践性探索。这种实践性探索将打造出未来公民以"表达力"和"表现力"为内核的活力汉语,最终转化并汇聚成象征青春中国的空前的文化创造力。

中国网络购物评论中的抱怨语研究

随着数字传播和网络交际的普及,网络购物评论已经成为消费者表达购物体验的重要渠道,同时也是商家改进产品和改善服务的重要信源。本研究以大众点评网的某食品差评为语料,从积极评论占比及其语言特点、抱怨言语行为集和抱怨策略3个维度考察网络购物评论中的抱怨语使用情况。研究发现,差评语料内嵌积极评论达到22.3%,且在语言特点上多表现为使用转折连词、名词性主谓结构以及转折性副词等;与抱怨言语行为共现的言语行为类别主要包括断言类、表情类、指令类和承诺类;抱怨策略集中在明确抱怨和质问谴责上。本研究进一步证实服务态度是影响抱怨语语力的重要变量,并指出网络交际对抱怨语使用的影响。

沉默与言说:中国现代文学中的女性地位

女性在很长一段时间内都处于社会文化历史的边缘,她们具有作为女性的自然性别而丧失了文化性别和精神性别。女性主义兴起后,觉醒的女性向男权社会挑战,她们以行动颠覆女性的社会边缘性。女性的社会地位决定了文学描写中女性形象的地位。鲁迅、茅盾等以全知全能的叙述方式提出了女性面临的问题,但女性是沉默的;庐隐、冰心、丁玲等以日记体、书信体的形式,让女性以"我"、以"妇女"的名义和身体去讲述、去言说,从而确立了女性自我言说的地位。

融合多因素的TFIDF关键词提取算法研究

为了能更加准确、快速地提取文本中的关键词,首先需要对待提取的文本进行数据清洗,去掉其中的噪声数据,接着对文本进行分词操作,在去掉停用词的基础上,综合考虑词语的位置、词性、词语关联性、词长和词跨度等因素,将这些因素与经典的TFIDF关键词提取算法相结合,采用不同权重的方法得到最终的词语权重,按照词语权重从大到小取得前5个词作为文本的关键词。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,从准确度、召回率及F1值三个指标对文中算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比,发现文中算法在三个指标上均优于经典的TFIDF算法,与专家标注比较接近。

自我观与自他观——“中国哲学”言说方式之反思

"A是B"这种语言结构呈现出来的是宾词B,据此,本文指出"中国哲学"的"中A是西B"这种言说方式潜藏着严峻问题,它是自他观我(以西解中)。如果没有自我观我(自我解释)作为基础,自他观我不但不能理解古典义理学,不能维护本有文化自性,而且不能帮助引进西方文化。回顾佛学东渐初期与其在中国确立后所采取的言说方式,本文认为,对本有文化与外来文化都应该首先分别进行自我解释,然后才可以用一者解释另一者。

基于Python的改进关键词提取算法的实现

关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点,在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,首先对数据进行数据清理,去除其中的噪声数据,然后对每篇新闻进行数据结构解析,在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重,综合考虑这些权重计算出词语的综合权重,以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比,发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法,与专家标注比较接近,值得推广应用。

也谈转述言语与新闻语篇的对话性

从辛斌在2007年第4期《外国语》上发表的"转述言语与新闻语篇的对话性"一文的思路出发,本文提出结合巴赫金的对话性思想,使用Peter White在评价理论参与系统中描述的互文定位框架,从转述言语的形式、来源,从报道者话语和转述言语的关系以及转述言语和转述言语之间的关系等4个方面来阐述转述引语与新闻语篇的对话性的关系,并指出对新闻语篇对话性的分析旨在探究报道者对语言的暗中操纵和对特定意识形态的宣传。

基于GPS及TTS模块的景区自助语音导游系统设计

介绍一种基于GPS模块和科大讯飞TTS语音模块的景区自助语音导游系统,给出了系统的详细硬件设计方案及主要软件流程图。除可为景区游客的自助导游提供支持外,还可充分展示景区的各类工作成果,并收集游客对景区相关工作的评价意见,最后还可通过上位PC机软件提取游客活动信息及评价意见,进而为景区改善旅游服务及管理工作提供依据。

低功耗精确定位语音对讲信息矿灯设计

针对煤矿现场智能化矿山建设及提升井下作业人员生命安全实际需要,分析传统信息矿灯成本高、功耗大,WiFi无线射频置于灯头等缺点,设计一种低功耗、低成本精确定位语音对讲信息矿灯;通过对UWB定位技术和WiFi无线通信技术休眠机制的研究,延长了矿灯使用寿命;对语音信号压缩编码算法研究,将无线射频与灯头分离,采用单芯片声码器,降低了成本;定位语音对讲信息矿灯不仅实现高精度定位功能,同时,在危险状态下可以紧急呼救、群组撤离、各种灾害可靠逃生路线信息导播等,为矿工井下作业提供更安全有力的保障。

对卡梅伦中英关系演讲的积极话语分析

本文以积极话语分析为理论框架,以英国首相卡梅伦在北京大学的演讲为具体语料,用语境理论和评价理论的分析方法,分析政治演讲语篇中的积极因素,以建构的视角促进社会和谐,并有利于中英关系的发展。