發(fā)布時(shí)間：2018-03-16 04:21

  本文選題：維吾爾語　切入點(diǎn)：語料庫(kù)　出處：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：建立豐富的語音語料庫(kù)是研究語音技術(shù)的基礎(chǔ),從工程方面看,語音語料庫(kù)是更加完善語音技術(shù)的重要環(huán)節(jié)之一。針對(duì)現(xiàn)有的維吾爾語語音語料庫(kù)的規(guī)模不大以及發(fā)音人員年齡和地區(qū)方面不平衡等問題,面對(duì)深入研究發(fā)展的需求,維吾爾語語料庫(kù)急需擴(kuò)大,尤其是對(duì)語音數(shù)據(jù)的多樣化需要改進(jìn),使其更加實(shí)用化。因此,本文研究了維吾爾語語音語料庫(kù)的建立方法及語料庫(kù)在語音識(shí)別中的應(yīng)用。主要研究?jī)?nèi)容如下:1)對(duì)傳統(tǒng)的語音采集和語音語料的標(biāo)注方法進(jìn)行了改進(jìn)。語音語料的采集需要大量的人力和時(shí)間。為了解決這一問題,配合維語語音數(shù)據(jù)采集工作,定制了維語錄音工具,目的是簡(jiǎn)化錄音流程,使其更加方便地進(jìn)行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集與異地支持等工作。任何人都可以使用該平臺(tái)進(jìn)行語音采集數(shù)據(jù)。為了提高語音標(biāo)注工作的效率,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的語音標(biāo)注平臺(tái)。這些新方法在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果。2)根據(jù)維吾爾語的語言和語音特征,構(gòu)建了多樣化的大規(guī)模語音語料庫(kù)。每一種方言中,根據(jù)地區(qū)的不同還包含了一些土語。有些同樣的詞在不同的方言中發(fā)音不一樣。除此之外,不同年齡人的發(fā)音特征,韻律特征有一定的差異。因而,采集各地區(qū)的方言語音和各年齡段不同文化程度的自然人的語音數(shù)據(jù),對(duì)語音識(shí)別中的特征參數(shù)提取和聲學(xué)模型的優(yōu)化有著一定的研究意義。目前影響提高識(shí)別率的關(guān)鍵因素就是語音的多變性問題。建立包含盡可能多語言現(xiàn)象的語料對(duì)語音的分析和識(shí)別工作至關(guān)重要。而提高語音語料庫(kù)質(zhì)量的另一個(gè)關(guān)鍵是選取覆蓋盡可能多語言現(xiàn)象的文本。本文我們用常用詞包含程度和三音子包含程度兩種方法進(jìn)行語料的篩選工作并與傳統(tǒng)的隨機(jī)篩選方法做了對(duì)比實(shí)驗(yàn),其中本文提出的三音子篩選方法的覆蓋率達(dá)到了91%。3)最后,利用語音識(shí)別技術(shù)中廣泛應(yīng)用的HMM和DNN兩種方法對(duì)采集的語音語料的一部分進(jìn)行聲學(xué)特征提取和聲學(xué)模型建模并進(jìn)行了連續(xù)語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中,在語言模型方面,采用了N-gram語言模型,在Linux環(huán)境下借助kaldi語音識(shí)別工具箱進(jìn)行了對(duì)比識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明針對(duì)大規(guī)模的語音數(shù)據(jù)來說,DNN聲學(xué)模型的語音識(shí)別結(jié)果更好。本文中基于DNN模型的識(shí)別率達(dá)到了84.49%。相比傳統(tǒng)的模型,系統(tǒng)的識(shí)別率提高了1.77%。
[Abstract]:The establishment of rich speech corpus is the basis of the study of speech technology, from the engineering point of view, The phonetic corpus is one of the most important links to perfect the speech technology. In view of the problems of the existing Uygur speech corpus, such as the small size of the existing Uygur phonetic corpus and the imbalance in the age and region of the pronunciation personnel, the need for further research and development is faced with. The Uygur corpus urgently needs to be expanded, especially the diversity of speech data needs to be improved to make it more practical. In this paper, the establishment method of Uygur speech corpus and the application of corpus in speech recognition are studied. The main research contents are as follows: (1) the traditional methods of speech acquisition and tagging of speech corpus are improved. In order to solve this problem, In conjunction with the acquisition of Uygur voice data, a Uygur recording tool was customized to simplify the recording process. Make it more convenient for remote data acquisition and remote support. Anyone can use this platform for voice data collection. In order to improve the efficiency of voice tagging, The corresponding phonetic tagging platform is designed. These new methods have achieved good results in practical application. 2) according to the language and phonological features of Uygur language, a variety of large-scale speech corpus has been constructed. Some of the same words are pronounced differently in different dialects. In addition, there are some differences in pronunciation and rhythm between people of different ages. To collect phonological data of dialects in different regions and natural persons of all ages and different educational levels, It is of great significance to study the feature parameter extraction and the optimization of acoustic model in speech recognition. At present, the key factor affecting the improvement of recognition rate is the problem of speech variability. Language with as many linguistic phenomena as possible is established. Data is very important for speech analysis and recognition. Another key to improving the quality of speech corpus is to select text that covers as many linguistic phenomena as possible. In this paper, we use common words to include degree of inclusion and triphonetic inclusion. The two methods are compared with the traditional random screening methods. The coverage of the triphonon screening method proposed in this paper has reached 91.3. finally, Two methods, HMM and DNN, which are widely used in speech recognition technology, are used to extract the acoustic features and model the acoustic model of a part of the collected speech corpus, and the experiments of continuous speech recognition are carried out. Using N-gram language model, The contrast recognition experiment is carried out with the help of kaldi speech recognition toolbox in Linux environment. The experimental results show that the speech recognition result of the acoustic model is better for large scale speech data. The recognition rate based on DNN model in this paper is better. Reached 84.49. compared with the traditional model, The recognition rate of the system increased by 1.77.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN912.34

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本文編號(hào)：1618311