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题名苗语语音音节自适应切分算法
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作者
冯夫健
吴磊
谭棉
蔡姗
张学文
王林
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机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州省模式识别与智能系统重点实验室
贵阳人文科技学院大数据与信息工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第14期5863-5871,共9页
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基金
贵州省科技计划(黔科合基础-ZK[2022]一般195,黔科合基础-ZK[2023]一般143,黔科合平台人才-ZCKJ[2021]007,黔科合基础-ZK[2024]一般493)
贵州省青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2021]104,黔教合KY字[2021]113,黔教合KY字[2021]110)
+1 种基金
贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2023]061号,黔教技[2023]012号,黔教技[2022]015号)
贵州省模式识别与智能系统重点实验室开放课题(GZMUKL[2022]KF01)。
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文摘
语音分割是苗语语音基础研究的难点和热点问题,其本质是苗语语音音节与沉默段(静音、噪音)之间边界模糊问题,目前相关研究成果较少。针对苗语语音音节分割边界模糊问题,以时域特征分割获得初始的语音边界,通过构建语音音节边界优化评价函数模型,将音节与沉默段之间边界模糊问题转化为音节真实边界和算法预测边界的误差极小化问题,以精英策略保留算法最佳优化分割边界种群个体,提取苗语语音音节与沉默段间的精准边界。实验结果表明,所提方法能显著提高苗语语音音节自适应边界搜索能力。此外,所提自适应分割算法在语音分割模糊边界分割方面显著优于典型的语音分割算法。
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关键词
苗语语音分割
时域特征
苗语语音音节
精英策略
自适应
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Keywords
hmong speech segmentation
time domain features
hmong phonetic syllable
elite strategy
self-adaptation
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于元音检测的俄语语音音节端点检测
被引量：1
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作者
王彤
易绵竹
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机构
信息工程大学洛阳校区工程系
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2017年第4期34-39,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(11590771)
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文摘
针对传统端点检测算法因忽视语言特点导致的检测精度不足问题,结合元音中心论、响度说、合张运动说等俄语音节理论,提出一种面向俄语语音的音节端点检测算法.算法利用共振峰能量检测元音,并根据元音动态调整门限,基于短时过零率和能熵比提取和切分音节.算法在元音检测中查准率为84.9%,查全率为87%,音节切分的正确率为78.6%,端点检测精度为91.6%,较传统算法剔除了音节间的无话帧,提高了端点检测的精度.
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关键词
元音检测
俄语语音音节切分
端点检测
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Keywords
vowel detection
Russian syllable segmentation
endpoint detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名汉字的表音特点
被引量：1
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作者
韩宝育
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机构
陕西师范大学中文系
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出处
《汉语学习》
1988年第6期23-25,共3页
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文摘
表音是文字记录和书写语言的一种最基本性质和起码的条件。各种文字只有表音方式的不同,没有表音不表音的区别。那么,汉字的表音特点是什么呢?本文拟就这个问题作一探讨。 一 反映语音的内聚性 汉语语音与其他语言比较起来,具有一个令人注目的特点,这就是汉语语音音节的内聚性。这种内聚性的特点,就语音分析来说,表现在音节的内外关系两个方面。从音节内部来考察,一个音节中的所有音素都内聚成一个几乎不可分离的整体。我们很难从这个整体中单独拿出一个确定的音素来,因为这些音素在一个音节中,只是作为由此向彼过渡的分子而存在的。即便不是这样,也是作为一个音节的趋向性的起点和终点而存在的。汉语音节的这种特点,当然和汉语元音在整个音节中占优势和缺少复辅音具有很大关系,但与汉语语音音节相联系的词和语素所具有的语义约束力也不能不是一个原因。这样,就使得一个音节中元音与元音,元音与辅音比较容易水乳交融地结成一个整体。如果不经过严格的语音训练,我们简直不能从中找出一个确定的分子来。东汉以前,古代学者对汉语音节构造知之无多,不能说同汉语音节的这种内聚成一个整体的特点毫无关系。 当然,汉语音节内的这种内聚性,决不是铁板一块,不可分割。一般说来。
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关键词
汉字
表音
汉语音节
语音音节
元音
内聚性
汉语语音
语音训练
语言比较
语义约束
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分类号
H19
[语言文字—汉语]
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