徐海华

作品数：3被引量：18H指数：2
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供职机构：南洋理工大学更多>>
发文主题：声学模型DTW关键词检出动态时间规整语音更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《清华大学学报（自然科学版）》《计算机工程与应用》《计算机工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金福建省科技重大专项更多>>
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混合单元选择语音合成系统的目标代价构建被引量：1
《计算机工程与应用》2018年第24期20-25,共6页蔡文彬 魏云龙 徐海华 潘林 
福建省科技重大项目(No.2017H6009)
合成语音的基元是通过最小化目标代价和拼接代价来选取。由于拼接基元涉及复杂的语言学、声学特性,如何选择能准确描述基元信息的声学特征(或语言学特征)并构建相应目标代价是提高合成语音质量的关键。从声学特征和声学模型两个方面对...
关键词：语音合成 目标代价 声学特征 声学模型 拼接基元 
基于迁移学习的低资源度维吾尔语语音识别被引量：6
《计算机工程》2018年第10期281-285,291,共6页王俊超 黄浩 徐海华 胡英 
国家自然科学基金(61365005;61663044;61761041)
语音识别中通常需要用较大的数据量来训练声学模型,而使用资源匮乏的维吾尔语数据训练的深度神经网络声学模型性能较差。针对该问题,根据深度神经网络模型能够进行迁移学习的特点,提出用少量维吾尔语数据重新训练由其他资源丰富语料训...
关键词：语音识别 声学模型 维吾尔语 低资源度 深度神经网络 迁移学习 
基于DTW的语音关键词检出被引量：11
《清华大学学报（自然科学版）》2017年第1期18-23,共6页侯靖勇 谢磊 杨鹏 肖雄 梁祥智 徐海华 王磊 吕航 马斌 CHNG EngSiong 李海洲 
国家自然科学基金面上项目(61571363)
针对少资源语言的语音关键词检出技术受到了广泛关注。该文在基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的关键词检出框架下,提出了基于音素边界的局部匹配策略,用以解决基于样例的语音关键词检出任务中的近似查询问题。在QUESST 201...
关键词：语音关键词检出 少资源语言 动态时间规整 局部匹配 
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