BP网络与汉语语音的声韵母分割

众所周知，传统算法在实现汉语语音的声韵母分割方面存在着很大的困难，这主要是因其处理方法从本质上讲属于一种线性映射，故在处理声韵母分割这一类非线性问题方面有其局限性．为此本文提出并实现了一种基于BP人工神经元网络的汉语语音声韵母分割算法。计算机模拟实验结果表明，该算法只需对极少数典型音节进行简单训练，便可实现汉语语音的声韵母分割且分割精度远大于传统算法所能获得的精度。

一种基于声韵母分割的汉语语音识别方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。该文提出一种基于声韵母分割的,以韵母为基本识别单元的大词汇量孤立词的语音识别方法,并与以汉语词为基本识别单元的语音识别方法进行比较识别实验。结果表明,基于韵母为基本识别单元的语音识别性能优于以汉语词为基本识别单元的语音识别方法。

基于特定韵母发音事件分析的语音唇动一致性判决方法

针对现有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,存在运算繁琐及结果易受静音等弱关联片段影响等不足,以唇型变化显著的韵母发音单元为研究重心,通过分析聚类后各韵母类别的音唇关联度,选出更具代表性的特定韵母单元并结合位置时延分析,提出了基于特定韵母发音事件分析的音唇一致性判决方法。该方法先分割并识别出特定韵母单元;然后求出以上各韵母发音事件的音唇相关度,并对特定韵母出现位置的时延分布进行分析;最后融合特定韵母事件的音唇相关度得分与位置时延分析评分进行一致性判决。通过实验对该方法与其他方法进行了对比,结果表明,该算法在识别性能上优于多种整句分析的比较算法,同时也相应降低了运算量。