语音库的韵律标注及参数自动提取实现

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人工智能语音助手的设计原理与实现方法

人工智能语音助手的设计原理与实现方法随着人工智能技术的快速发展，语音助手已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

从手机、智能音箱到车载导航系统，各种应用都开始使用语音助手来实现与用户的交互。

但是，人工智能语音助手的设计和实现涉及到多个复杂的领域，包括语音识别、自然语言处理和机器学习等。

本文将介绍人工智能语音助手的设计原理和实现方法，以便读者能够更好地了解其背后的技术原理。

1. 语音识别语音识别是人工智能语音助手的核心技术之一。

它主要涉及将人类语言转化为机器可识别的文字信息。

语音识别的过程包括语音信号的采样、特征提取、声学模型的训练和解码等步骤。

具体而言，采样阶段将语音信号转化为数字信号，特征提取阶段使用傅里叶变换等技术将语音信号转化为频谱信息，然后声学模型使用机器学习算法对不同音素进行训练，最后解码阶段根据特征信息将语音信号转化为文字信息。

2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能语音助手的另一个重要组成部分。

它主要涉及将用户的自然语言输入转化为机器可理解的形式，并进行意图识别和语义理解。

在自然语言处理过程中，首先要进行分词，将连续的文本切分成有意义的词汇单位。

接下来，需要进行词性标注，确定每个词的词性和语法关系。

然后，需要进行语法分析，分析句子的结构和语义关系。

最后，进行语义理解，将用户的输入转化为机器可处理的语义表示。

3. 机器学习机器学习是人工智能语音助手设计和实现过程中的关键技术之一。

它主要用于对大量的语音和文本数据进行训练和优化，以提高语音识别和自然语言处理的准确度和性能。

机器学习算法主要分为有监督学习和无监督学习两类。

在人工智能语音助手的设计中，有监督学习算法常用于声学模型的训练和优化，而无监督学习算法则常用于语义理解和意图识别的模型训练。

4. 知识图谱知识图谱是人工智能语音助手设计和实现中的另一个重要技术。

它主要用于构建和管理大规模的知识库，用于语义理解和答案生成。

知识图谱是一种基于图结构的知识表示方式，通过实体和关系的连接来表示不同概念之间的关联关系。

vits 韵律

vits 韵律VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种先进的语音合成技术，它通过端到端的学习方式直接将文本转换为语音。

在VITS中，韵律是一个重要的组成部分，它关乎语音的节奏和强弱等特性。

传统的语音合成系统通常需要人工设计或提取韵律特征，而VITS 则通过学习的方式自动获取这些信息。

在VITS模型中，一个称为编码器（vocoder）的组件负责将文本转换为语音信号的特征表示，这个过程中就包括了韵律信息的提取和学习。

在实现VITS时，通常会涉及到以下几个与韵律相关的关键点：1. 隐式韵律向量嵌入：这种方法能够在不需要显式韵律标注的情况下，让模型学习到文本中的韵律信息。

这使得模型能够在生成语音时，自然地体现出文本的节奏和停顿。

2. 前向flow损失：这是在训练过程中用来减少发音错误的一种技术。

通过前向flow损失，模型能够更好地预测语音信号中的连续性，从而提高语音的自然度和流畅性。

3. 模型蒸馏：这是一种提高模型推理速度的技术，通过将知识从大模型转移到小模型，可以让模型在CPU上快速进行推理，这对于实现实时的语音合成非常重要。

4. 流式输出：在一些应用场景中，如实时聊天程序，需要支持实时的流式语音输出。

通过流式输出，可以减少等待语音合成的时间，从而提供更佳的交互体验。

在具体实现上，如某些开源项目所示（例如PlayVoice/vitschinese），虽然一开始可能不支持流式输出，但开发者可以通过对模型的调整和改进来实现这一功能。

例如，通过设定合理的分块流式参数，可以让预训练模型支持实时的流式语音输出，而无需重新训练模型。

总的来说，VITS在韵律方面的处理使其在语音合成质量上有了显著的提升，不仅能够生成高音质的语音，还能够较好地保持语音的自然度和表现力。

《西北民族大学学报(自然科学版)》2011年分类总目录

工业技术
基于Ｗｅｂ藏汉双语网络平台中手机短消息设计与实现 …
藏语夏河话不送气塞音声母协同发音的声学分析 ………
… … … … … … … … … …
马
莉，文思，雅声（，９郑金３４）
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
普措才仁（，Ｏ１ｌ）
外部参量对ＫＢ晶体鸟翼式互抽运相位共轭器的影响ＮＳＮ
… … … … … … … … … … … … …
藏语拉萨话调域统计分析 …………… …… ………………
… … … … … … … … … …
赵关宝，晓颖（，７王４１）
郑文恩，于洪志，高
璐（，６１１）
一
种高性价比的数码逆变器方案 ………… ……… …
仓央嘉措情歌声学分析 … 马
强，丽娟，丁于洪志（，０１３）
唐力军，赵建昌（，１４３） …… …………………
基于ＨＭＭ的藏语拉萨话语音合成技术研究 …………… 基于ＳＶＭ的藏语说话人性别识别
… … … … … … … … … …
高
璐，洪志，文思（，０于郑２３）
… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …
羊本才让，多
拉（，７３３）
彭
程，周晓琛，敬
黎等（，１生理仪器在语言韵律研究中的应用 …… ………………… ４１）
… … … … … … … … … …

语音识别中的声音特征提取技术使用教程

语音识别中的声音特征提取技术使用教程语音识别技术是指通过计算机对人的语音进行转化和识别的过程。

而声音特征提取技术则是语音识别过程中最为关键的一步，它能将语音信号转化为一系列用于表示和区分语音的特征参数。

本文将介绍语音识别中常用的声音特征提取技术，并给出使用教程。

一、声音特征提取技术的基本概念声音特征提取是指从语音信号中提取出具有代表性的特征参数，用于语音识别系统中的模式匹配和分类。

声音特征提取技术主要包括时域分析、频域分析和倒谱分析。

1. 时域分析：时域分析是对语音信号在时间上的变化进行分析。

常用的时域特征包括短时能量、过零率等。

- 短时能量反映了语音信号在短时间内的能量变化，可以通过计算语音信号在一段时间内的平方和来得到。

- 过零率指的是语音信号穿过零点的频率，用于表示语音信号的边界、浊音与清音的切换等信息。

2. 频域分析：频域分析是对语音信号在频率上的变化进行分析。

常用的频域特征包括短时傅里叶变换（STFT）和Mel频率倒谱系数（MFCC）等。

- STFT可以将语音信号从时域转换到频域，得到语音信号的频谱特征。

常用的频谱特征包括短时功率谱、梅尔频率倒谱系数等。

- MFCC是目前应用最广泛的声音特征提取方法之一，它是一种将声音信号转换为频谱特征的技术。

3. 倒谱分析：倒谱分析是指将语音信号的频谱包络提取出来，并进行进一步的处理。

常用的倒谱特征包括倒谱系数、倒谱包络等。

二、使用教程1. 使用Python实现声音特征提取Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它提供了丰富的音频处理库。

以下是使用Python实现声音特征提取的简单教程：首先，我们需要安装一些Python库，如Librosa、NumPy和Matplotlib。

可以通过以下命令进行安装：```pip install librosa numpy matplotlib```然后，我们可以通过以下代码实现声音特征提取：```pythonimport librosaimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 读取音频文件audio_path = 'path_to_audio_file.wav'signal, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)# 提取MFCC特征mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13)# 可视化MFCC特征plt.figure(figsize=(10, 4))librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')plt.colorbar()plt.title('MFCC')plt.tight_layout()plt.show()```2. 使用开源工具进行声音特征提取除了自己实现声音特征提取的代码，还可以使用一些开源工具来简化这个过程。

基于语音识别技术的自动提取关键词研究

基于语音识别技术的自动提取关键词研究随着人工智能技术的不断发展和普及，语音识别技术也逐渐走进我们的生活。

在日常社交、智能家居、金融、医疗等许多领域中已经广泛应用。

语音识别技术的应用，不仅给我们的生活带来了巨大的便利，同时也为我们提供了更多的可能性。

其中之一就是在自动化内容处理中的应用。

本文主要介绍基于语音识别技术的自动提取关键词研究。

一、语音识别技术的基本原理语音识别技术是一种能将人的口头语言转变为书面文字的技术。

从原理上，它是以数字信号处理和模式识别算法为基础，在语音语言识别过程中实现声音信号的录制、去噪、分帧、特征提取、模板匹配等环节。

目前，随着科技不断的进步，语音识别的精度越来越高。

二、自动提取关键词的优势在大量数据存储的背景下，文本摘要和关键词抽取已经得到了广泛的应用，语音识别技术的出现，为这一领域的发展提供了新的可能性。

语音识别技术在自动提取关键词方面的优势主要有：1、减少了人工麻烦的标注，使得大数据的处理更加快捷和高效；2、提高了标注的准确度，减少人为误差的干扰；3、为语音和自然语言处理提供了新的技术支持，使得人类语言信息的利用能够更为深入和全面；4、支持更多的应用场景，比如可用于收集各种会议和讲座的信息，以及对音频信息进行分析和处理。

三、基于语音识别技术的自动提取关键词方法基于语音识别技术的自动提取关键词研究可分为两类：基于关键词检测技术的方法和基于深度学习技术的方法。

1、基于关键词检测技术的方法这种方法的主要思路是利用关键词检测技术对音频信号进行处理，以提取出关键词的信息。

通过为出现在音频中的每个单词分配一个得分，并在分数达到一定阈值时把其作为一个关键词检测，进而提取出关键词。

2、基于深度学习技术的方法这种方法则利用深度学习技术，通过训练深度神经网络来自动从连续文本或音频中提取关键词。

该方法需要大量的数据进行训练，并且需要对不同语音模式进行学习，然后将这些数据提取到一个管道中，以识别出独特的标记或符号，进而实现对关键词的自动提取。

python 语音信号韵律结构

python 语音信号韵律结构在Python中处理语音信号以分析其韵律结构通常涉及音频信号处理和机器学习技术。

以下是一个简单的流程，用于分析语音信号的韵律结构：1. 音频文件读取：首先，你需要一个库来读取音频文件。

`librosa`是一个常用的库，可以用来读取wav文件。

```pythonimport librosa```2. 预加重：预加重是语音信号处理中的一步，通过应用一个高通滤波器（例如，z^-1）来实现。

这有助于消除语音信号中的延迟，并使其更容易分析。

```pythondef preemphasis(x):return np.append(x, x[1:] - x[:-1])```3. 分帧：语音信号被分成一系列的短帧，每帧通常持续20-40毫秒。

这可以通过应用窗口函数（例如汉明窗）并滑动窗口来实现。

```pythondef frame(x, window, frame_length, hop_length):return librosa.util.frame(x, frame_length=frame_length, hop_length=hop_length).T * window```4. 梅尔滤波器组：将每个帧通过梅尔滤波器组，将其转换到梅尔频带。

梅尔滤波器组对语音信号的频谱进行建模，使其更接近人类的听觉系统。

```pythondef mel_transform(frames):return np.dot(librosa.filters.mel(sr=None, n_mels=128, fmax=8000), frames)```5. 对齐和标注：你需要一个文本转语音的模型（如谷歌的TTS API或其他开源模型），以将你的音频与相应的文本对齐。

这将为你提供韵律结构的关键信息，如音节和重音。

然后，你可以将这些信息标注回你的音频信号。

6. 韵律模型：现在你有了一个带有标注的音频数据集，你可以开始训练一个韵律模型。

语音识别中的声学特征提取使用教程

语音识别中的声学特征提取使用教程语音识别技术已经在我们的生活中发挥着越来越重要的作用。

为了提高语音识别系统的精确性和准确性，声学特征提取是一个至关重要的步骤。

在本篇文章中，我将详细介绍语音识别中声学特征提取的使用教程。

无论您是新手还是有经验的开发者，都可以从中获得一些有用的信息。

声学特征提取是将语音信号转换为一系列数学特征的过程。

这些特征包含了语音信号的重要信息，可以帮助识别和区分不同的语音单元。

在语音识别中常用的声学特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）、梅尔频率包络（MFE）等。

下面将逐一介绍这些常用的声学特征提取方法。

首先，梅尔频率倒谱系数（MFCC）是一种广泛应用的声学特征提取方法。

它模拟了人耳对声音频率的感知特性。

MFCC的主要步骤包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换（FFT）、梅尔滤波器组和离散余弦变换（DCT）。

其中，预加重通过对语音信号进行高频增强，可以提高MFCC的提取效果。

分帧将长时间的语音信号分割为短时间的帧，通常采用20-30毫秒的帧长。

加窗是将每个帧进行加窗处理，常用的窗函数有汉明窗、汉宁窗等。

FFT将每个帧从时域转换到频域，得到每个频率的幅度谱。

梅尔滤波器组将频域的振幅谱映射到梅尔频率的刻度上，以模拟人耳对声音频率的感知。

最后，DCT将梅尔滤波器组的输出转换为倒谱系数，作为最终的声学特征。

其次，线性预测编码（LPC）是一种基于线性预测模型的声学特征提取方法。

LPC通过建立语音信号的线性预测模型，将语音信号分解为预测误差和线性预测系数。

LPC的主要步骤包括帧分割、自相关函数计算、勒维尔算法（递归最小二乘法）求解线性预测系数、预测误差计算等。

帧分割和加窗与MFCC类似，自相关函数计算用于求解线性预测系数，勒维尔算法通过最小化预测误差的平方和来求解线性预测系数。

而预测误差则表示了语音信号与线性预测模型之间的差异。

最后，梅尔频率包络（MFE）是一种在声学特征提取中不那么常用的方法。

韵律合成

最近几年来，随着言语工程技术、计算机处理能力和语音分析手段的快速发展，国内的韵律研究正在经历着一场深刻的变革，研究对象正逐步从孤立词（citation form）扩展到连续话语(continued speech )，从朗读材料(reading speech)扩展到自然话语(spontaneous speech)，研究规模也开始从小样本量的语音数据分析发展到基于大规模语音数据库的量化研究。

韵律研究，特别是有关韵律成分的功能和形式、韵律结构和韵律成分的组织规则、语调和重音、情绪态度的韵律表达等方面的研究课题，越来越受到关注和重视，为解决合成语音中的“机器味”和二语习得过程中的“洋腔洋调”等问题，发挥着越来越重要的作用。

语音由音色、音高、音长和音强这四个基本要素构成，从性质上可以分为音段成分和韵律成分两大类。

音段成分主要靠语音的音色差异来加以区别，如/a/、/i/、/u/这三个元音之所以听起来不同，就是因为它们在音色上具有区别性；与音段成分相对而言，韵律成分主要靠语音的音高、音长和音强等方面的差异来加以区别。

如普通话的词语“衣”和“义”虽然在音色上是相同的，都念为/i/，但听起来仍然有差别，究其原因，主要是由于它们具有不同的声调：“衣”为阴平，“义”为去声。

普通话里的声调主要靠音高对比来区别，阴平字读为高平调，去声字读为高降调。

诸如声调之类，主要依靠音高、音长和音强等方面的差异来加以区别的语音成分，称为“韵律成分”。

常见的韵律成分除了声调之外，还有重音、语调、停顿、节奏等等。

韵律成分跟音段成分一样，也具有区别词语意义的功能。

如普通话可以通过声调来区别词语意义。

英语是非声调语言，它虽然没有声调这样的韵律成分，但它可以通过元音的长短对比来区别词语意义，如“heat[hi:t]（热）”有别于“hit[hit]（打）”。

英语还可以通过音节的轻重对比来区别词语意义，如“’permit”不同于“per’mit”，当词重音落在第一个音节上，该单词作为名词，表示“许可证、执照”的意思，当词重音落在第二个音节上，该单词作为动词，表示“允许、准许”的意思。

韵律特征分析在中文语音识别中的应用研究

韵律特征分析在中文语音识别中的应用研究中文语言是一种以声调为特征的语言，而其相对应的语音识别技术也必须考虑这一特征。

除了与声调有关的基频、音调等特征，韵律特征也是中文语音识别中的重要研究方向之一。

本文将从韵律特征的概念、韵律特征分析的方法、韵律特征在中文语音识别中的应用以及未来研究方向等方面，全面地探讨韵律特征分析在中文语音识别中的应用研究。

一、韵律特征的概念韵律特征是指语音中词与词之间、句与句之间，在时间和频率上呈现出的变化规律。

在中文语言中，韵律特征主要包括基频、时长、音调等。

其中，基频（fundamental frequency，F0）指的是声音振动的周期，也就是声调的高低；时长则是指声音持续的时间；而音调则是指在一个词语或一个句子中，声调在不同位置上的变化情况。

二、韵律特征分析的方法对于韵律特征的分析，传统的方法是通过手动标注来实现。

但是，这种方法费时费力，而且不够准确。

因此，随着机器学习的发展，越来越多的研究者正在尝试使用自动化的方法来实现韵律特征的分析。

目前比较流行的自动标注方法包括基于模型的方法和基于数据的方法。

前者依赖于事先训练好的语音模型，而后者则主要依赖于大规模的标注语音数据库。

在实际应用中，这两种方法往往会结合在一起，以实现更加准确的韵律特征分析。

三、韵律特征在中文语音识别中的应用韵律特征对中文语音识别的影响非常大。

以音调为例，中文语言中的声调相对来说比较复杂，而且同样的音节在不同句子中的音调可能会有所变化。

因此，对于中文语音识别的研究者来说，如何准确地识别声调就是一个非常重要的问题。

研究表明，通过将韵律特征融合到传统的语音识别系统中，可以显著提高中文语音识别的准确率。

此外，还可以利用韵律特征来优化语音合成和语音转换等方面的应用。

四、未来研究方向虽然韵律特征在中文语音识别中的应用已经取得了不小的成绩，但是在未来的研究中，仍然存在许多挑战和机遇。

例如，在大规模标注语音数据库方面，目前仍然存在一定的局限性；在韵律特征的自动分析方面，如何结合深度学习等先进的技术，进一步提高韵律特征分析的准确性也是一个研究热点。

中文韵律标注

中文韵律标注一、引言中文韵律标注是一种对中文语言的音韵特征进行标记的方法。

通过对词语和句子进行韵律分析，可以更好地理解和学习中文语言。

本文将介绍中文韵律标注的基本原理和应用场景。

二、中文韵律标注的基本原理中文韵律标注主要基于音节和声调的组合，通过对每个音节和声调进行标记，来表示中文语言的韵律特征。

常用的标记符号包括音节的辅音和韵母，以及声调的高低变化。

三、中文韵律标注的应用场景1. 语言学研究：中文韵律标注可以帮助语言学家研究中文语言的音韵规律和语音变化。

2. 语言教学：中文韵律标注可以用于教学材料的编写和口语训练，帮助学习者更好地掌握中文的韵律特点。

3. 语音合成：中文韵律标注可以用于语音合成系统，提高合成语音的自然度和流畅度。

四、中文韵律标注的标记方法1. 音节标记：每个音节由辅音和韵母组成，可以用拼音字母来表示。

例如，“中文”可以标记为“zhōng wén”。

2. 声调标记：中文的声调有四种，可以用数字1、2、3、4来表示。

例如，“中文”可以标记为“zhōng1 wén2”。

五、中文韵律标注的标记示例1. 单音节词的标记：例如，“我”可以标记为“wǒ1”。

2. 多音节词的标记：例如，“中文”可以标记为“zhōng1 wén2”。

3. 句子的标记：例如，“我学习中文”可以标记为“wǒ1 xué2 xí2 zhōng1 wén2”。

六、中文韵律标注的注意事项1. 韵律的变化：中文语言的韵律特征会根据上下文的不同而有所变化，需要根据实际情况进行标注。

2. 语速和语调：中文的语速和语调也会影响韵律的标注，需要根据语音特点进行调整。

3. 语音库的建立：中文韵律标注需要建立相应的语音库，包括各种语音的录制和标注，以便进行语音合成和研究。

七、总结中文韵律标注是一种对中文语言的韵律特征进行标记的方法，对于语言学研究、语言教学和语音合成等领域具有重要意义。

语音数据的韵律标注方法及装置[发明专利]

专利名称：语音数据的韵律标注方法及装置专利类型：发明专利
发明人：康永国
申请号：CN201510967511.5
申请日：20151221
公开号：CN105551481A
公开日：
20160504
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种语音数据的韵律标注方法及装置，其中，该方法包括：获取待标注语音数据的文本信息，提取第一文本特征信息和第二文本特征信息；提取声学特征信息；根据第一文本特征信息和韵律预测模型生成N个候选韵律特征信息；基于N个候选韵律特征信息、第二文本特征信息和声学预测模型生成N个候选声学特征信息；分别计算每个候选声学特征信息与声学特征信息之间的相关值；将最大相关值的候选声学特征所对应的候选韵律特征信息作为待标注语音数据的目标韵律特征信息；根据目标韵律特征信息对待标注语音数据的韵律特征进行标注。

该实施例的方法及装置，准确对标注语音数据的韵律停顿进行了标注，进而可使合成语音更加流畅自然。

申请人：百度在线网络技术(北京)有限公司
地址：100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层
国籍：CN
代理机构：北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：宋合成
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一种自动韵律提取方法、系统及其在自然语言处理任务中的应用[发明专利]

专利名称：一种自动韵律提取方法、系统及其在自然语言处理任务中的应用
专利类型：发明专利
发明人：陈彦局,潘嵘,李双印
申请号：CN201710023633.8
申请日：20170113
公开号：CN106683667A
公开日：
20170517
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种自动韵律提取方法、系统及其在自然语言处理任务中的应用，使用了自动文本‑语音对齐技术进行大规模韵律数据集的生成，并使用了循环神经网络对句子的韵律进行建模，加入双向扩展的机制；将自动构造的文本韵律数据集用于基于循环神经网络的自然语言处理任务上，此方法充分利用了文本韵律序列和自然语言处理任务中的常见序列数据的同构特性，通过在多任务学习下的交替训练方式，使得自然语言处理任务在不需要人工显式标注的语义信息的辅助下得到提升。

本发明的实施能够克服传统人工韵律标注的低效、标准不一、无法大规模应用的缺陷，同时能够将存在于大量语音数据中的语义和语用特性迁移到其它任务上。

申请人：深圳爱拼信息科技有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区南山街道科技园中区科苑路15号科兴科学园B栋3单元1801号单元
国籍：CN
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基于关联规则的藏语语音韵律参数提取

文章编号:1008-0570(2009)02-3-0255-03基于关联规则的藏语语音韵律参数提取Extracting Tibetan prosodic patterns by association rule（西北民族大学中国民族信息技术研究院）李勇于洪志达哇彭措LI Yong YU Hong-zhi DAWA Pen g-cu o摘要: 韵律规则对于语音识别和语音合成具有重要意义 , 韵律特征参数的描述正确与否直接影响合成系统的输出。

为了提高藏语语音合成中语音的自然度 , 本文研究了基于数据挖掘中的关联规则来发现韵律参数之间的相互关系 , 并基于关联规则算法获得藏语韵律参数中基频参数的变化规则 , 这些规则可以为藏语语音合成系统的选音提供帮助。

关键词: 语音合成; 韵律参数; 数据挖掘; 关联规则; Apriori 算法中图分类号: TP391.1 文献标识码: AAbstract: The pitch models play an important role in speech recognition an synthesis. Prosodic parameters choice right or wrong in- fluences the quality of synthetic speech directly. In this paper, we discover those relationships by association rules modeling and gen- erate association rules of prosodic parameters including pitch parameters. The output rules are able to offer convenience in Tibetan speech system.Key words: Speech synthesis ; Prosodic patterns; Data mining; Association rule; Apriori algorithm引言随着计算机技术和语音学技术的发展，语音合成技术已经获得了重大进展，文语转换系统已经成功的应用于各种场合。

汉语普通话连续语流韵律提取及信息描述

用的阈值系数为１０。

由于不需要进行音素切分，因此不需要设定清／浊音能量阈值。

从前向后计算帧平均能量，若连续三帧大于阈值则粗略判断为语音开头；同样的方法从后向前计算帧能量，可粗略判断语音结尾。

在之后进行音节切分的过程中，语音的起止点也将逐步清晰化。

我们以分句“中国和拉美都遭受过殖民主义的掠夺和剥削”为例，对切分步骤进行说明。

２、静音分段
说话人把头脑中构想的信息以声音表达出来需要酝酿的时间，这一时间由停顿反映出来。

一般认为有０．６秒到０．８秒停顿的音节群是语调单位。

因此，我们用０．６秒到０．８秒的停顿来划分音节群，通常这个音节群就是语调短语，以Ｂ１标记。

图２－１句子的波形及静音分布
一个语句通常含有一到多个呼吸群，呼吸群之间存在较明显的停顿。

通过计算短时能量，找出能量很低的音段（低于１０倍环境噪音能量），称为“静音段”，将持续时间不小于０．０６秒的连续静音段视为呼吸群之间的停顿，而将小于该长度的静音段视为普通换气停顿，分别标记为Ｂ２、Ｂ３。

图２一ｌ给出了例句的波形图以及静音分布情况。

经这一步后例句标记为：
Ｂｌ中Ｂ３国和拉美Ｂ２都遭受Ｂ３过Ｂ２殖民主义的掠Ｂ３夺和Ｂ２剥削Ｂｌ
１２。

智能语音助手中的信息提取与归纳技术研究

智能语音助手中的信息提取与归纳技术研究智能语音助手目前在生活中的应用越来越广泛，人们通过语音与智能语音助手进行交互，实现一系列的操作，比如搜索信息、播放音乐和控制家居等。

其中，信息提取与归纳技术扮演着重要的角色，它是实现语音助手的智能化的基础。

一、信息提取技术信息提取技术是指自动从大规模语料库中抽取有用信息的技术，可以帮助智能语音助手从用户的语音中提取关键信息，从而实现正确的操作。

1. 语音识别技术语音识别技术是实现信息提取的基础，它可以将用户的语音转化为可识别的文本，从而帮助智能语音助手理解用户的意图。

目前，语音识别技术已经得到了很大的发展，其准确率也得到了显著提高。

2. 自然语言处理技术自然语言处理技术可以帮助智能语音助手深入理解用户的意图，从而能够更加准确地提取关键信息。

自然语言处理技术涉及到词法分析、句法分析、语义理解等多个方面，需要综合多种技术方法进行处理。

3. 实体识别技术实体识别技术可以帮助智能语音助手识别用户语音中涉及到的实体，如人名、地名、组织名等，从而能够更好地理解用户的意图，提取出关键信息。

实体识别技术需要结合自然语言处理技术进行处理。

二、信息归纳技术信息归纳技术是指通过对大量数据的分析和模式识别，从中发现有用的信息，并将其整理归纳，以便于智能语音助手进行后续的操作。

1. 信息提取与整合智能语音助手需要处理的信息涉及到很多方面，比如个人信息、天气信息、新闻资讯等等。

信息提取与整合技术可以帮助智能语音助手从不同的数据源中提取所需信息，并将其整合到一起，以便于后续的操作。

2. 用户偏好分析在语音交互中，用户的偏好信息可以帮助智能语音助手更加准确地理解用户的需求，从而提供更加个性化的服务。

用户偏好分析技术可以帮助智能语音助手对用户的兴趣爱好、消费习惯等进行分析，从而实现更加个性化的服务。

3. 信息过滤与推送智能语音助手需要对用户的请求进行过滤和分类，从而能够提供有价值的信息。

信息过滤与推送技术可以帮助智能语音助手对冗杂的信息进行过滤，并以用户感兴趣的形式进行推送，从而提高用户的体验。

自动取词的原理

自动取词的原理自动取词是指基于自然语言处理技术，通过一系列算法和模型，实现对文本中词语的自动提取和识别的过程。

其原理涉及到文本预处理、特征选择、模型训练和评估等多个环节。

下面将详细介绍自动取词的原理。

1. 文本预处理自动取词的第一步是对输入的文本进行预处理，包括文本清洗、分词和词性标注等。

文本清洗主要是去除无意义的字符如标点符号、特殊符号等，以减小数据噪声的影响。

分词是将文本按照一定的规则或模型进行切割成词语的过程，常用的分词方法有基于规则的分词和基于统计的分词。

词性标注是对文本中的每个词语赋予其所属词性的过程，使得后续的算法能够更好地对词语进行处理。

2. 特征选择特征选择是自动取词过程中的关键环节。

特征选择通过对每个词语进行表示，构建词语的特征向量空间，从中选择与目标任务相关的特征。

常用的特征选择方法包括词频、逆文档频率、信息增益等。

词频表示了每个词在文档中的出现次数，具有一定的代表性。

逆文档频率用来衡量词语在整个语料库中的重要性。

信息增益是通过计算词语与目标任务之间的相关性来判断词语的有效程度。

3. 模型训练自动取词中的模型训练是指基于给定的训练数据，通过机器学习算法或深度学习算法，构建词语的识别模型。

常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、条件随机场等。

这些模型通过分析词语的特征向量和标签之间的关系，学习词语的识别规则，并提取出可以用于识别未知词语的模型。

4. 评估在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以评估其在未知数据上的性能。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

准确率是指模型正确预测的词语数量占总预测的词语数量的比例。

召回率是指模型正确预测的词语数量占测试数据中实际词语数量的比例。

F1值是准确率和召回率的调和平均数。

5. 预测在模型评估通过后，就可以使用训练好的模型对新的文本进行词语的自动取词预测了。

预测过程中，将需要取词的文本进行预处理和特征选择，然后运用训练好的模型，基于词语的上下文和特征，预测新文本中的词语。

朗读语气韵律可变性分析及韵律自动评价初探

第八届中国语音学学术会议 1 朗读语气韵律可变性分析及韵律自动评价初探贾惠彬陶建华摘要韵律评价是语音评价的一个重要组成部分。

迄今为止，基于频谱分析的发音质量评价已取得了长足的进步，然而对于韵律质量评价的研究甚少。

对于朗读语气的韵律模式，本文在详细分析了说话人间的声调、基频走势和句子节律组织的可变性的基础之上，提出了一种自动韵律评价方法，通过从声调、基频走势和节律组织三个方面计算待测语句与它的多个标准参考韵律模式间的相似度，来预测待测语句的韵律等级。

该方法在本文收集的数据库上进行了测试，取得了很好的人机评分相关度。

1引言近年来，计算机辅助教学系统在语言学习中发挥出越来越重要的作用[3]，这些系统不仅能评价学习者的发音质量，而且也能指出他们的发音错误。

对于普通话水平考试系统而言，要测试考试者的普通话流利水平。

当前大多数系统是通过整合自动语音识别技术来评价学习者或考试者的发音质量[5，6]的。

实际上，韵律评价也是语音评价的一个重要方面。

对于汉语学习者来说，如果他们能掌握地道的汉语韵律模式，通常认为他们的普通话达到了一个很高的水平。

虽然当前许多计算机辅助教学系统能够指出学习者发音中的声调错误，然而没有一个系统能够评价发音者的韵律质量。

对于语音合成系统评测而言，它的评测内容包括合成语音的可懂度和自然度。

然而当前语音合成系统的可懂度达到了一个很高的水平而自然度并没有达到理想的程度。

定期举行语音合成系统评测对促进合成系统的发展起到了极大的推进作用，然而组织一次评测需要花费巨大的人力和物力，且评测结果不能重复利用。

对于系统的开发者来说，每次算法和系统的改变不可能都进行正式的评测。

通常来说，通过直接计算韵律错误来评价韵律质量是非常困难的，因为很难清楚的定义正确的韵律。

而且即使说话人的韵律特征一定程度上偏移了它的理论标准也不一定会影响句子的自然度，并且韵律复杂变化的本质让韵律质量评价成为一项非常困难的任务。

迄今为止，这方面的研究成果甚少。