国家自然科学基金(61273264)

作品数：8被引量：65H指数：5
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相关作者：戴礼荣陈丽萍张涛涛袁胜龙郭武更多>>
相关机构：中国科学技术大学上海师范大学西安电子科技大学更多>>
相关期刊：《信号处理》《中文信息学报》《模式识别与人工智能》《数据采集与处理》更多>>
相关主题：神经网络说话人确认语音识别信号与信息处理语音增强更多>>
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自由表述口语语音评测后验概率估计改进方法被引量：5
《中文信息学报》2017年第2期212-219,共8页许苏魁 戴礼荣 魏思 刘庆峰 高前勇 
国家自然科学基金(61273264)
该文研究了两种用于改善深度神经网络声学建模框架下自由表述口语语音评测任务后验概率估计的方法:1)使用RNN语言模型对一遍解码N-best候选做语言模型得分重估计来获得更准确的识别结果以重新估计后验概率;2)借鉴多语种神经网络训练框架...
关键词：自由表述口语 语音评测 后验概率 深度神经网络 RNN语言模型 
采用深度神经网络的说话人特征提取方法被引量：8
《小型微型计算机系统》2017年第1期142-146,共5页张涛涛 陈丽萍 蒋兵 戴礼荣 
国家自然科学基金项目(61273264)资助
在说话人确认中,通常采用的声学特征(如MFCC,PLP特征等)包含的主要是文本信息和信道信息,说话人信息属于其中的弱信息,极易受到语音信号中的文本信息及信道、噪声等干扰的影响.针对这个问题,提出一种基于深度神经网络提取语音信号中说...
关键词：说话人确认 深度神经网络 DN特征 
说话人确认中以音素为中心的特征端因子分析被引量：1
《信号处理》2016年第10期1213-1219,共7页张涛涛 陈丽萍 戴礼荣 
国家自然科学基金项目(61273264);国家科技支撑计划(2014BAK15B05)
在说话人确认中,特征端因子分析(Acoustic Factor Analysis,AFA)利用MPPCA(Mixtures of Probabilistic Principal Component Analyzers,MPPCA)算法在通用背景模型(Universal Background Model,UBM)的每个高斯上分别对特征降维以去除语...
关键词：特征端因子分析 差异因子 深度神经网络 说话人确认 
基于深层神经网络的藏语识别被引量：14
《模式识别与人工智能》2015年第3期209-213,共5页袁胜龙 郭武 戴礼荣 
国家自然科学基金项目(No.61273264)资助
文中首次涉及藏语的自然对话风格大词汇电话连续语音识别问题.作为一种少数民族语言,藏语识别面临的最大的困难是数据稀疏问题.文中在基于深层神经网络(DNN)的声学模型建模中,针对数据稀疏的问题,提出采用大语种数据训练好的DNN作为目...
关键词：藏语 连续语音识别 数据驱动 深层神经网络(DNN) 
一种基于AOS格式的多相水平集快速分割方法被引量：1
《模式识别与人工智能》2015年第1期11-18,共8页闫沫 水鹏朗 
国家自然科学基金项目(No.61273264)资助
采用迎风格式的水平集算法实现需要在曲线演化过程中重新初始化水平集函数的要求,为保证算法的稳定,时间步长选取较小值,算法运行速度较慢.文中基于无须重新初始化的水平集方法,在算法数值实现中引入AOS半隐格式,对基于不同统计模型的...
关键词：图像分割 多相水平集方法 AOS格式 几何主动轮廓 重新初始化 
采用M-矢量和支持向量机的说话人确认系统被引量：2
《华中科技大学学报（自然科学版）》2014年第8期63-68,共6页龙艳花 戴礼荣 
国家高技术研究发展计划专项基金资助项目(2012CB326405);国家自然科学基金资助项目(61273264);上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(14YF1409300)
将UBM子空间中的说话人MLLR自适应得到的M-矢量应用于SVM中,提出了一种新的说话人确认系统.该系统有效地将扰动属性映射算法整合到SVM核函数中,实现在核空间中直接对M-矢量进行信道补偿,从而提高系统对信道干扰的鲁棒性能.实验结果表明...
关键词：语音识别 说话人确认 最大似然线性回归 扰动属性映射 支持向量机 M-矢量 
深度语音信号与信息处理:研究进展与展望被引量：33
《数据采集与处理》2014年第2期171-179,共9页戴礼荣 张仕良 
国家重点基础研究发展计划("九七三"计划)(2012CB326405)资助项目;国家自然科学基金(61273264)资助项目
首先对深度学习进行简要的介绍,然后就其在语音信号与信息处理研究领域的主要研究方向,包括语音识别、语音合成、语音增强的研究进展进行了详细的介绍。语音识别方向主要介绍了基于深度神经网络的语音声学建模、大数据下的模型训练和说...
关键词：深度学习 深度神经网络 语音识别 语音合成 语音增强 
基于深层置信网络的说话人信息提取方法被引量：5
《模式识别与人工智能》2013年第12期1089-1095,共7页陈丽萍 王尔玉 戴礼荣 宋彦 
国家自然科学基金项目(No.61273264);国家973前期研究专项项目(No.2012CB326405)资助
在基于全差异空间因子(i-Vector)的说话人确认系统中,需进一步从语音段的i-Vector表示中提取说话人相关的区分性信息,以提高系统性能.文中通过结合锚模型的思想,提出一种基于深层置信网络的建模方法.该方法通过对i-Vector中包含的复杂...
关键词：全差异空间因子 说话人确认 深层置信网络 锚模型 
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