8、语音语料库设计:类型、方法与挑战

语音语料库设计:类型、方法与挑战

1. 语音数据的自然性与可控性

语音语料库中的语音材料丰富多样,从孤立的声音到完整的对话都有涵盖。一般而言,随着语音材料愈发自然和自发,实验者对其的控制程度会逐渐降低。自然语音是一个较为直观的概念,当两个或更多的说话者在熟悉的环境中就自己选择的话题进行交谈时,语音达到最大程度的自然,因为这可能就是语言诞生的情境。

朗读语音虽是常用的说话风格,但它是从上述最自然的风格衍生而来的。人们在朗读文本时,往往会比自由交谈时更加正式,发音也更仔细。所以,语音的自然程度应该用一个渐进的尺度来评判。需要注意的是,对语音材料的控制并非总是必要的,有时甚至可能适得其反,特别是在研究语音随交际语境变化的情况时。不过,对于某些应用,如语音合成系统的开发,则需要对语音材料进行严格控制。

2. 八种语音数据类型

2.1 朗读孤立音素

孤立发音的元音(或在“中性”语境中,如 /hVt/)常被用作研究连贯语音中元音的参考框架。连续辅音,如 /I, r, w, j, n, m, s, f/ 也能孤立发音。而非连续辅音,如 /p, t, k, b, d, g/ 则必须前后有元音,比如“中性”的中元音。

2.2 朗读孤立单词

孤立单词可以是“无意义”单词或现有单词。对于无意义单词,实验者可以创造出所有可能的符合音位规则的音序,这有助于系统地研究协同发音。在开发合成系统时,无意义单词还可用于提取语音元素词典的模型。当使用现有单词时,可能的音序数量会受到给定语言词汇中音位规则的限制。而且,由于多音节单词的发音可能受重音模式影响,而重音模式可能不明确,所以实验者对说话者发音的控制可能并不完美。此外,

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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