无效语音过滤技术在医院超声业务的应用研究

通过调查超声科业务流程和需求,根据其工作特点,设计和实现了超声检查的语音录入和语音命令等功能.详细分析了超声业务工作中无效语音的问题,研究无效语音在超声科应用的主要根源,从而在传统语音识别方法上设计无效语音过滤技术的应用.在采用无效语音过滤技术后,语音识别准确率显著提高,无效语音过滤技术有效地解决了语音识别技术在医院超声业务的应用难点,对于推广至其他检查科室具有一定参考价值,并拓展了语音识别技术在医疗业务中应用的深度和广度.

融合功能性副语言的语音情感识别新方法

针对声音突发特征(笑声、哭声、叹息声等,称之为功能性副语言)携带大量情感信息,而包含这类突发特征的语句由于特征突发性的干扰整体情感识别率不高的问题,提出了融合功能性副语言的语音情感识别方法。该方法首先对待识别语句进行功能性副语言自动检测,根据检测结果将功能性副语言从语句中分离,从而得到较为纯净的两类信号:功能性副语言信号和传统语音信号,最后将两类信号的情感信息使用自适应权重融合方法进行融合,从而达到提高待识别语句情感识别率和系统鲁棒性的目的。在包含6种功能性副语言和6种典型情感的情感语料库上的实验表明:该方法在与人无关的情况下得到的情感平均识别率为67.41%,比线性加权融合、Dempster-Shafer(DS)证据理论、贝叶斯融合方法分别提高了4.2%、2.8%和2.4%,比融合前平均识别率提高了8.08%,该方法针对非特定人语音情感识别具有较好的鲁棒性及识别准确率。