针对真实环境下的语种识别,信道类型和通话内容等非语种方面因素的不同都会造成测试和训练条件的不匹配,从而影响系统的识别性能.本文以音素识别器后接向量空间模型(Phone recognizer followed by vectorspace model,PRVSM)为语种识别系...针对真实环境下的语种识别,信道类型和通话内容等非语种方面因素的不同都会造成测试和训练条件的不匹配,从而影响系统的识别性能.本文以音素识别器后接向量空间模型(Phone recognizer followed by vectorspace model,PRVSM)为语种识别系统,引入联合自适应算法来解决系统中测试和训练条件的失配问题.研究了三种自适应方法用于系统的不同阶段:1)基于受约束的最大似然线性回归(Constr ained maximum likelihood linear regression,CMLLR)的声学模型自适应;2)基于全局N元文法的音位特征向量自适应;3)VSM模型中的支持向量机(Support vector machines,SVM)自适应.在综合采用多种自适应技术后,PRVSM系统的性能有了较大的提高,在NIST LRE 2009测试库上对于30s、10s和3s的测试段,基于不同音素识别器的PRVSM系统的等错误率(Equal errorrate,EER)分别相对降低了18%～23%、12%～20%以及5%～9%.展开更多
对汉语自然对话语音索引问题进行了研究.比较了不同单元格的识别和检索性能,提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法.格转换实现了识别单元和索引单元的分离,词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure o...对汉语自然对话语音索引问题进行了研究.比较了不同单元格的识别和检索性能,提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法.格转换实现了识别单元和索引单元的分离,词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure of merit,FOM)从基线系统的69.2%提高到73.7%;格间融合综合利用多个格的信息,将FOM进一步提高到78.6%;格内合并对格进行了有效的压缩,使其可应用于海量语音检索.展开更多
文摘针对真实环境下的语种识别,信道类型和通话内容等非语种方面因素的不同都会造成测试和训练条件的不匹配,从而影响系统的识别性能.本文以音素识别器后接向量空间模型(Phone recognizer followed by vectorspace model,PRVSM)为语种识别系统,引入联合自适应算法来解决系统中测试和训练条件的失配问题.研究了三种自适应方法用于系统的不同阶段:1)基于受约束的最大似然线性回归(Constr ained maximum likelihood linear regression,CMLLR)的声学模型自适应;2)基于全局N元文法的音位特征向量自适应;3)VSM模型中的支持向量机(Support vector machines,SVM)自适应.在综合采用多种自适应技术后,PRVSM系统的性能有了较大的提高,在NIST LRE 2009测试库上对于30s、10s和3s的测试段,基于不同音素识别器的PRVSM系统的等错误率(Equal errorrate,EER)分别相对降低了18%～23%、12%～20%以及5%～9%.
文摘本文提出了基于半导体光放大器(SOA)中的瞬态交叉相位调制(T-XPM)效应与交叉增益压缩(XGC)效应的全光2R再生方法,同时研究了SOA中的T-XPM效应获得反逻辑码信号以及XGC效应光开关门的特性,实现了100 Gb/s归零码信号的2R再生,接收机灵敏度提高了1.7—2 d B;对该方案中的反逻辑码对于再生效果的影响进行了量化研究,并在C波段范围内研究了该再生方案的再生效果,实现了覆盖1535—1555 nm的全光2R再生.
文摘对汉语自然对话语音索引问题进行了研究.比较了不同单元格的识别和检索性能,提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法.格转换实现了识别单元和索引单元的分离,词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure of merit,FOM)从基线系统的69.2%提高到73.7%;格间融合综合利用多个格的信息,将FOM进一步提高到78.6%;格内合并对格进行了有效的压缩,使其可应用于海量语音检索.
