[0034] 在步骤S201中,对语音语料库中的全部语音语料进行特征提取处理。例如,对语音语料中的全部语音语料进行梅尔域倒普系数(Mel Frequency CepstrumCoefficient, MFCC)特征的提取。其中,语音语料库中的全部语音语料包括成人的语音语料以及儿童的语音语料。在对全部语音语料进行特征提取时,在处理过程中加入声道长度归一化(Vocal Tract Length Normalization,VTLN)技术。声道长度归一化技术是语音识别的经典算法,通过该技术能够对语音信号的频谱进行调整,进而修正声道长度,以避免声道长度不同带来的特征差异,进而能够避免后续操作中对儿童语音的识别过程造成不良影响。在对非特定人进行语音识别的过程中,不同的人的语音信号之间的差异主要是声道形状,尤其是声道长度。例如,成年男性的语音信号的声道长度平均值为18厘米,成年女性的语音信号的声道长度平均值为13厘米,而8岁儿童的语音信号的声道长度平均值为10厘米。现有技术中,训练声学模型的语音语料以成人的语音语料为主,这种儿童语音语料的缺乏导致,在使用该种语音语料训练得到的声学模型对儿童的语音信号进行识别时,识别率将会下降,无法保证识别的准确性。为解决儿童与成人声道差异导致的发音变化问题,在对语音提取特征时,采用VTLN技术,通过对声道长度的修整来调节儿童语音的特征,使得儿童的语音信号更容易被识别。
其中,步骤S11的前端处理中,预处理的方法中可包括利用FIR低通滤波 器进行滤波,以滤除信号中的高次谐波和随机干扰成分,被滤除的成分是奇异 模态,从而避免了随后EMD筛选中因奇异模态影响造成的模态混叠,以便在被 筛选出的模态信号中得到完整的有用信号。预处理的实现方法亦可使用现有技 术语音识别方法中的预处理通用方法,例如,普通PC机的声卡即可用于实现预 处理。设对每条(句)语音信号,预处理后得到原始语音信号时间序列义(O, HHT变换首先对语音情感信号进行EMD(经验模态分析,Empirical Mode Decomposition)分解,把非平稳的语音情感信号X(O分解成为六个平稳的IMF(固 有模态函数,Intrinsic Mode Functions )窄带信号分量。关于HHT变换的详细内 容可参见文献[l]: Norden E. Huang, Zheng Shen, Steven R. Long, The empirical mode decomposition & the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proceed of the Royal Society of London Series A: Mathematical
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在全国语言文字工作会议期间,由于“拼音化方向”在政策上的变化,代表们对于“拼音化方向”问题进行了热烈的讨论。当时的国家语言文字工作委员会副主任陈章太在《全国语言文字工作会议的总结发言》中特别对于“拼音化方向”作了如下的说明:“关于拼音化方向问题,代表们在讨论中有两种不同的意见,这也反映了社会上对这个问题的不同认识。比较多的同志赞成工作报告不提这个问题,认为这符合中央倡导的实事求是、注重务实的精神,容易收到实效,有利于新时期语言文字工作的开展,同时也有利于推动文字改革工作。另外一些同志则认为报告中的有关表述,虽然是现实的,可行的,但总觉得对拼音化方向不加以正面表述,是一种后退,调子低了,可能对今后工作开展不利。我们对这两种意见进行了认真的严肃的考虑、研究,仍然认为工作报告中的表述是符合实际的,是积极而又稳妥的,是前进而不是后退的。实际上我们在会前关于这个问题倾听过社会上的意见和专家的意见,也倾听过许多负责同志的意见。我们相信现在这样的表述,将会得到国内外更加广泛的赞同和支持,将能团结更多的人来做好新时期的语言文字工作,并且更好地完成过去还没有完成的文字改革任务,从而更有效地为我国的现代化建设服务。这里我们向同志们作个说明,刘导生同志的工作报告中关于这个问题的提法,国家语委是事先请示过中央和国务院的领导同志的。大会期间同志们对这个问题的不同意见,我们也报告了党中央和国务院。昨天下午,国家语委接到了党中央和国务院对这个问题的批示,同意刘导生同志工作报告中对这个问题的表述。希望同志们能很好理解。当然,对这个问题有不同的认识,这是正常的,也是可以讨论的,但希望这种讨论不要影响集中力量做好我们当前要做的主要工作。”这样,就把当时我国政府的政策变化的背景说得更清楚了。
[0013] 依据本发明的另一方面,还提供了一种针对儿童的语音识别装置,包括:模型建立模块,配置为通过已知的语音语料库和文本语料库分别建立声学模型和语言模型;接收模块,配置为接收所述儿童的语音信号,并对所述语音信号进行前端处理;特征提取处理模块,配置为对经过所述前端处理的所述语音信号进行特征提取处理,以获取语音信号的声学特征;识别文本获得模块,配置为通过所述声学模型和所述语言模型对所述语音信号的声学特征进行解码搜索,以获得识别文本;语义理解处理模块,配置为对所述识别文本进行语义理解处理,以获得语义理解结果;其中所述模型建立模块还配置为通过以下步骤建立声学模型:对所述语音语料库中的全部语音语料进行特征提取处理,并在所述特征提取处理过程中加入声道长度归一化技术,以获得所述全部语音语料的声学特征;根据所述全部语音语料的声学特征进行建模,以获得所述声学模型。
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