LQ-SYN6288TTS语音合成原理图

国家级精品课程《高级英语》课程建设方案

国家级精品课程《高级英语》课程建设方案一、建设目标:用五年时间，把高级英语建设成为一门充分践行“学生本位”、“素质本位”思想，人文色彩浓郁，时代内涵丰富，教学方法创新，教学手段先进，教学环境信息化特色突出，课程评价体系完善，自我革新能力强的高年级“核心”课程。二、建设步骤:本课程建设将在多项“分目标”同时并举的基础上，采取分层次、有优先、有重点、逐年推进的建设方略。具体规划如下: 1.人文及时代内涵建设 (1)本课程组刚刚编写、出版的《新编高级英语教程》取材广泛，选材新颖，时代性强，人文内涵丰富，这为本课程实现未来5年的“人文及时代内涵”建设目标打下了坚实的基础。 (2)适时引入、编写一批教辅、学辅材料，进一步扩充本课程人文内涵，保持其时代性。 (3)在课堂教学中，充分挖掘现有教材的人文内涵，探索有利于培养学生人文素养和科学创新精神的授课形式。 (4)将对学生人文、科学精神的培养作为设计、开展实践课教学的基本要求之一。 2.教学环境信息化建设 (1)“高英”课堂教学网建设:A. 完善并适时更新现有的电子资料库——CAI课件，背景知识、作者简介、语言知识点、文本赏析、注释、相关话题导引、习题、试题等教辅、学辅材料;B. 逐步实现课程全部模块授课录像并上网;C. 在现有朗文、韦氏、金山词霸等在线词典的基础上，再投放几部高质量的网络词典;D. 建设网上学习资料下载平台。

(2)校园网、局域网建设与利用:A. 进一步拓展校园网的“资源”功能;B. 开展网上资源利用研讨活动;C. 进一步发掘Internet网上学习资源，提供具体链接地址。 (3)在线语料库建设:A. 探索能充分利用现有BNC、BROWN，LOB，LDC等在线语料库的教学新形式;B.适时购进1-2个切合“高英”(及其它课程)教学、科研需要的国、内外语料库(尤其是英、汉平行语料库);C.力争自主建设1-2个切合本课程及其它多门课程教学、科研需要的校本语料库。 3.教学过程建设 (1)课堂教学建设:A. 教学理念与方法:开展对学生期望的理想教学形式的调查分析，进一步探索能充分实践启发、体验式、发现式、研究式、合作式等现代教学理念的有效授课形式，拓展其内涵。B. 教学资源:探索能有效利用现有多功能教学资源形式的途径和方法;开辟新的资源形式;加强网络教学资源的动态性、再创性、多样性、结构合理性研究。C. 教学手段:探索能增强课堂感染力、提高教学效果的各种传统及信息化教学手段。D. 加强信息化学习方式(如适应性学习、WebQuest 学习，探险性学习)及其影响因素的研究。E.加强课堂教学评估指标研究。 (2)在线辅助教学建设:A. 创建网上学习社区，构筑学生自主学习平台。B. 创设BBS电子布告板系统，增加师生互动。C. 建立师生个人电子档案，探索在线教学规律。D.加强网上教学实践技术培训。 (3)实践课建设:A. 融高年级学生毕业论文写作与实践课教学于一体;B.通过实践课培养学生的体验式、探究式学习能力以及人文素养和科学创新精神;C.通过实践课为学生提供就业、创业的体验和能力训练;D.探索一切行之有效的实践课形式，培养学生获取知识的能力、创新能力，交流能力、协作能力、适应工作的能力、知人处事的能力以及灵活应变的能力。 4.革新能力建设

语音识别

语音识别技术概述语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。历史早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由A T&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。[1]。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。模型目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入

语料库与语料库建设

语料库和语料库建设一、什么叫语料库 1、定义语料库，通俗意义上指的是语言材料库。严格意义上的语料库（corpus）是指按照一定的语言学原则，运用随机抽样方法，收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片断而建成的具有一定容量的大型电子文本库。目前，语言学家对于语料库的定义不尽相同，如辛克莱（Sinclair）认为语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集，旨在用作语言的样本”。阿特金斯等（Atkins & Clear）认为语料库是“按照明确的设计标准，为某一具体目的而集成的大型文本库”。赫努（Renouf）认为语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成，并通过计算机储存和处理，用于语言学研究的文本库”。我们看到，以上关于语料库的几种定义相同之处在于都谈到语料库是语言材料的汇集；不同之处在于前两个定义指出语料库的设计是有明确的设计标准的，赫努的定义明确指出语料库“通过计算机储存和处理”这一特点。语料库不同于电子文档，语料库的建设有特定的研究目的和具体用途，因此在语料抽样范围和文类覆盖方面都力求取得平衡，在收集语料时需要考虑到每一文类、体裁、语域、主题类型等的抽样比例。而大型文档目标在于搜集任何可获得的语言材料或所限定的数种文类语料，其语言材料之间的关系较为松散。语料库具有以下特征：1、语料库的设计与建设有系统的语言学理论指导，语料库的开发具有明确而又具体的目的；如，布朗语料库用于对20世纪60年代的美国英语的研究，LOB是与布朗语料库对齐的同时期的英国英语语料库，可用以对英国英语进行研究，也可与布朗语料库加以对比进行美国英语和英国英语的对比研究。2、语料库的语料是按照明确的语言学原则采用随机抽样的方法得到的语言运用的自然语料，不是随意的语言材料的堆积，更不是由某个个人杜撰出来的。语料库的容量和语料采用随机抽样方式都保证了语料具有代表性，由此保证基于语料库的语言研究的科学性、客观性。3、语料文本是连续的文本或话语片断，而不是孤立的句子或词汇，可以借以获得语法关系、用法、词语搭配以及语篇信息。4、语料库以当代先进的计算机技术为技术手段，语料库语料通过电子文本形式储存并且是通过计算机处理的，具有资源优势和处理速度优势。5、基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统计为手段，以数据驱动为基本理念。6、语料库既是一种研究方法，又代表着一种新的研究思维。二、语料库产生的背景及发展历史对真实语言材料的搜集与研究是语言学研究的优秀传统。尤其是在20世纪50年代中期，在语言研究中占主导地位的是重语言材料的经验主义。这种学术氛围无疑促进了对语料的重视。1959年夸克（R.Quirk）等人着手进行的“英语用法调查”(Survey of English Usage)通过系统的调查建立了第一个现代英语语料库，在此基础上完成的《现代英语语法》（ A Grammar of Contemporary English）和《英语语法大全》（A Comprehensive Grammar of the English Language）对现代英语进行了系统全面的描写，在英语语言学界产生了广泛的影响。但在当时这项浩大的工程是通过手工的方式完成的。

【CN110110336A】一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910368324.3 (22)申请日 2019.05.05 (71)申请人西北民族大学地址 730030 甘肃省兰州市城关区西北新村1号 (72)发明人万福成　 (74)专利代理机构西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 代理人杨凤娟 (51)Int.Cl. G06F 17/28(2006.01) G06F 17/27(2006.01) (54)发明名称一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法 (57)摘要本发明公开了一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法，包括以下步骤：A、将具有句对齐结构的平行语料库中的藏语句子进行词性标记；B、利用词对齐工具将藏语句子中的词汇进行词对齐，形成藏语词、汉语词对齐匹配形式；C、利用树库制作工具，将具有词性标记和词对齐信息的藏语词逐个进行短语标记；D、运用自增模式，扩展藏语句法语料库。本发明能够解决藏语句法语料库稀缺的问题，从而提高翻译质量。权利要求书1页说明书3页CN 110110336 A 2019.08.09 C N 110110336 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110110336 A 1.一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： A、将具有句对齐结构的平行语料库中的藏语句子进行词性标记； B、利用词对齐工具将藏语句子中的词汇进行词对齐，形成藏语词、汉语词对齐匹配形式； C、利用树库制作工具，将具有词性标记和词对齐信息的藏语词逐个进行短语标记，并逐层进行合并直至形成一个完整的句法树； D、运用自增模式，扩展藏语句法语料库。 2.根据权利要求1所述的一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法，其特征在于，所述步骤B中将藏语句子中的词汇进行词对齐的方法包括以下步骤： a、运用词对齐工具训练双语句对齐平行语料库； b、以词对齐中间结果作为藏语汉语词匹配形式，并形成具有类似括号匹配的形式； c、将词对齐的结果以及词性标注的结构统一处理成具有括号匹配形式的内容，提供下一步处理作为输入。 3.根据权利要求1所述的一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法，其特征在于，所述步骤C中逐层进行合并直至形成一个完整的句法树的方法包括以下步骤： a、将具有括号匹配形式的带有词性标记和词对齐信息的各个单元输入到树库制作工具中； b、以词性为基础，逐个将以词为单元的内容合并，并以短语标记结尾； c、逐个合并短语结构标记为新的短语结构标记，最终合并成一个句子，并标注以句子标记结尾。 4.根据权利要求1所述的一种面向藏汉机器翻译的藏语句法语料库的构建方法，其特征在于，所述步骤D中运用自增模式扩展藏语句法语料库的方法包括以下步骤： a、将人工制作的藏语句法语料库作为训练语料库，运用BerkerleyParser句法分析器作为句法分析工具； b、解码测试语料库，得到待人工校对的藏语句法树； c、人工校对藏语句法树的结果，将校对后的结果加入到训练语料库中，继续步骤a，以这种模式扩展藏语短语句法树库。 2

语音识别发展现状与展望

中国中文信息学会第七次全国会员代表大会暨学会成立30周年学术会议语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日

报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望

2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等

成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：

成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；

三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文学院：化工与环境学院学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。关键字：模式识别声音识别方法应用随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

关于汉语中介语语料库建设研究报告

汉语中介语语料库建设研究沈锐1，黄薇2 (1.红河学院教育技术系2.红河学院国际合作与交流处XX蒙自661100) 【摘要】本文探讨母语非汉语学习者的汉语中介语语料库建设的主要思路以及具体实现方法，重点介绍了汉语中介语语料的加工方法以及语料数据库的设计思路，并阐明了该语料库在对外汉语教学和研究中的应用价值。【关键词】语料库;中介语;汉语教学语料库是指按一定的语言学原则收集的语言文本或话语片断而建立的电子资料库。本文所述汉语中介语料库是基于语言学中中介语理论设计与实施的。中介语是心理语言学中第二语言习得的一种研究模式，其将语言学习者置于观察中心，去研究他们如何有意识地向目的语的正确形式迁移的各种动态表现。中介语理论自20世纪60年代末出现并发展至今，虽然时间并不长，但越来越受到语言学家以及一线教师的关注。无论是进行中介语研究还是使用中介语理论进行第二语言教学都需要收集分析大量的语料，因而通过信息化手段收集和整理语料变得十分迫切。在对外汉语教学中，通过建设和使用母语非汉语学习者的汉语中介语语料数据库，可以收集不同背景和不同学习阶段外国学生及少数民族学生的汉语书面语和用文字转写的口语语料，并对语料属性、词汇、语法等单位进行计算机处理，以实现对各种条件和要求下的语料数据进行便捷的机器检索和提取，可以为研究母语非汉语学生学习和习得汉语的规律提供大量的各种单项的或综合的资料和信息。因此，我们提出了建设汉语中介语语料库的课题，由于语料库建设是一项浩大的工程，限于人力物力条件，本文讨论的是中

小规模的语料库。一、需求分析和框架设计语料库建设不能盲目进行，首先要进行调研，对语料库的应用需求进行分析。半自动化的语料库构建是目前语料库建设的主流技术，目的是在确保语料库质量的前提下，减少人工参与的比例，增加自动化程度，目标是在较短时间内建设一个有一定规模，质量可靠、可扩充、成本低，能够全面、细致地记录母语非汉语学习者在汉语学习过程中的语言表征和研究他们汉语习得过程的语料库。依照软件工程的方法，建立数据库首先需要进行需求分析，在需求分析过程中要注意汉语中介语语料库主要是服务于对外汉语教学的一线教师，以及辅助母语非汉语学生自学，因此主要注重以上二类服务对象的应用需求，确保建成的语料库能够对第二语言教学、研究以及教材的编写提供持续支持。基于以上要求，在对中介语语料库的建设思路及框架做了总体考虑，基本归纳为以下三个方面： 1、中介语语料库为专门用途语料库，主要目的为研究母语非汉语的学生在学习汉语过程中的中介语现象而设计制作的。 2、中介语现象存在于母语非汉语的学生在学习汉语过程中的书面语料及口语语料中，由于口语语料的收集、分析和标注都较为困难，因此在建库的第一阶段只考虑收录书面语料，这有利于语料库的快速建设与使用。 3、语料标注的加工标准使用中科院计算所汉语词性标记集V3.0。二、语料收集与加工

语音识别技术

目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：（2）声学模型与模式匹配（识别算法）（3）语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析。语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，语音识别的发展简史 1952年AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统，到现在的人机语音交互。语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展，在这期间获得了巨大的进展。现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解，自然口语对话，以及多语种的语音同声翻译。语音识别应用的特点 1.语音识别系统必须覆盖的功能包括：（1）语音识别系统要对用户有益（希望它是能检测到的）。例如提高生产率，容易使用，更好的人机界面，或更自然的信息交流模式。（2）语音识别系统要对用户“友好”。这种“友好”的含义是：用户在和系统进行语音对话时感到舒适；系统的语音提示既有帮助，又很亲近。（3）语音识别系统必须有足够的精度（4）语音识别系统要有实时处理能力；例如系统对用户询问的响应时间要很短。 2. 语音识别错误的处理有以下四种方式可以处理这个问题。（1）错误弱化法。这种处理仅仅花费用户很少一点时间，对用户几乎没什么其它不利影响。（2）错误自检纠正法系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。（3）确认或多层次判定

（4）拒绝/转向人工座席。系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定，而是将其转给人工座席。在很多情况下，语音识别技术可以充分发挥出RFID的潜能： 1.积压产品、脱销产品 2.被废弃、被召回或已过期产品 3.回收的商品 4.促销产品 RFID系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益语音识别技术在邮件分拣中的应用现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是，并不是所有的邮件都能上分拣机处理，那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件系统来处理不能上机的邮件，仍需要大量的劳动力。由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力，并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言，这样，语音技术就成为世界性的产品。以英语语音识别系统为例，系统建立了36个可识别字符26个字母加上0～9的10个数字，同时还建立了一套关键词。Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。对于大公司的邮件收发中心来说，使用MailCode公司的Spell-It软件技术，分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如：碰到了寄给Joseph Schneider的邮件，操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。姓名和邮箱编码：Jennifer Schroeder, 软件工程部；Joseph Schneider, 技术操作部；Josh Schriver, 技术操作部，因为这三个姓名全都符合（J,S,C,H）的发音标准。邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的，就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。邮局要把邮件按投递路线分发，分拣员必须熟悉长长的投递段列表以及各种各样的国际邮件投递信息。Spell-It技术把地址、投递路线等信息都存入了系统，这样就大大方便了分拣工作。例如，有一件寄往Stonehollow 路2036号的邮件。使用语音识别技术，分拣员仅仅需要发出“2”、“0”、“S”、“T”和“O”几个音，如表2所示，数据库就会给出所有可能和这几

语音识别实验2

关于语音识别的研究网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要：语音识别技术的广泛应用 1前言：语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号特别是在中、高档移动电话上，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上，因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以由语音来方便的控制。工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令，机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）的语音交互界面。PDA的体积很小，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是，这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为，PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法，并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高，可以预见，在不久的将来，语音将成为PDA主要的人机交互界面。智能玩具通过语音识别技术，我们可以与智能娃娃对话，可以用语音对玩具发出命令，让其完成一些简单的任务，甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力，而其关键在

语音识别基本知识及单元模块方案设计

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 1语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一

语音识别研究的背景意义及现状

语音识别研究的背景意义及现状研究的背景及意义自从人类可以制造和使用各种机器以来，人们就有一个理想，那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动，从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展，语音识别 (Speech Recognition) 技术的出现，使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术的结合，使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。当今，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等，有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术，不论是唱、奏或听，都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理，会起着不能用言语所能形容的影响作用。音乐可以通过几种途径来体验，而音乐播放器是现代生活中最便捷 , 最实用的一种。现如今社会在飞速发展，人们的生活节奏也在不断加快，工作压力也在日益增大，致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择，医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松，还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。然而可惜的是，传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的：一是按键式控制(其中也包括线控式)，通过直接按键改变电平发出指令；二是通过远程控制，通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐，此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制，使其更加方便、更加人性化，实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼，而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用，特别是在SPCE061中实现语音识别的应用，设计出具有语音控制功能的音乐播放器。国内外研究现状语音识别的研究工作可以追溯到 20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry 系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在 60年代末

语料库与语料库建设

语料库与语料库建设语料库和语料库建设一、什么叫语料库 1、定义语料库，通俗意义上指的是语言材料库。严格意义上的语料库(corpus)是指按照一定的语言学原则，运用随机抽样方法，收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片断而建成的具有一定容量的大型电子文本库。口前，语言学家对于语料库的定义不尽相同，如辛克莱(Sinclair)认为语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集，旨在用作语言的样本”。阿特金斯等(Atkins & Clear)认为语料库是“按照明确的设计标准，为某一具体目的而集成的大型文本库”。赫努(Renouf)认为语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成，并通过计算机储存和处理，用于语言学研究的文本库”。我们看到，以上关于语料库的儿种定义相同之处在于都谈到语料库是语言材料的汇集;不同之处在于前两个定义指出语料库的设讣是有明确的设计标准的，赫努的定义明确指出语料库“通过计算机储存和处理”这一特点。语料库不同于电子文档，语料库的建设有特定的研究LI 的和具体用途，因此在语料抽样范围和文类覆盖方面都力求取得平衡，在收集语料时需要考虑到每一文类、体裁、语域、主题类型等的抽样比例。而大型文档U标在于搜集任何可获得的语言材料或所限定的数种文类语料，其语言材料之间的关系较为松散。语料库具有以下特征：1、语料库的设讣与建设有系统的语言学理论指导，语料库的开发具有明确而乂具体的U的；如，布朗语料库用于对20世纪60年代的美国英语的研究，LOB是与布朗语料库对齐的同时期的英国英语语料库，可用以对英国英语进行

研究，也可与布朗语料库加以对比进行美国英语和英国英语的对比研究。 2、语料库的语料是按照明确的语言学原则采用随机抽样的方法得到的语言运用的自然语料，不是随意的语言材料的堆积，更不是由某个个人杜撰出来的。语料库的容量和语料采用随机抽样方式都保证了语料具有代表性，山此保证基于语料库的语言研究的科学性、客观性。 3、语料文本是连续的文本或话语片断，而不是孤立的句子或词汇，可以借以获得语法关系、用法、词语搭配以及语篇信息。 4、语料库以当代先进的计算机技术为技术手段，语料库语料通过电子文本形式储存并且是通过讣算机处理的，具有资源优势和处理速度优势。5＞基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统汁为手段，以数据驱动为基本理念。6、语料库既是一种研究方法，乂代表着一种新的研究思维。二、语料库产生的背景及发展历史对真实语言材料的搜集与研究是语言学研究的优秀传统。尤其是在20世纪 50年代中期，在语言研究中占主导地位的是重语言材料的经验主义。这种学术氛圉无疑促进了对语料的重视。1939年夸克(R. Quirk)等人着手进行的“英语用法调查” (Survey of English Usage)通过系统的调查建立了笫一个现代英语语料库，在此基础上完成的《现代英语语法》(A Grammar of Contemporary English )和《英语语法大全》(A Comprehensive Grammar of the English Language)对现代英语进行了系统全面的描写，在英语语言学界产生了广泛的影响。但在当时这项浩大的工程是通过手工的方式完成的。 20世纪六十年代后，语言学研究主流从经验主义转向理性主义，乔姆斯基的语言能力说被广泛接受，转换生成语法学派批评语料库研究方法，认为，1、基于语料库的方法有误。乔姆斯基等认为语言学应当以人脑的语言机制即语言能力为研究对象，语料库收集的只是人们的语言运用，语言运用会因超语言因素的影响而发生变化，它并

语音识别技术的现状与未来

语音识别技术的现状与未来 The Present and Future of Speech Recognition （CSLT-TRP-20160034）王东（Dong Wang） 2017/01/08 CSLT, RIIT, Tsinghua Univ.

语音识别任务及其研究意义语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。在实际应用中，语音识别通常与自然语言理解、自然语言生成和语音合成等技术结合在一起，提供一个基于语音的自然流畅的人机交互方法。早期的语音识别技术多基于信号处理和模式识别方法。随着技术的进步，机器学习方法越来越多地应用到语音识别研究中，特别是深度学习技术，它给语音识别研究带来了深刻变革。同时，语音识别通常需要集成语法和语义等高层知识来提高识别精度，因此和自然语言处理技术息息相关。另外，随着数据量的增加和机器计算能力的提高，语音识别越来越依赖数据资源和各种数据优化方法，这使得语音识别与大数据、高性能计算等新技术产生广泛结合。综上所述，语音识别是一门综合性应用技术，集成了包括信号处理、模式识别、机器学习、数值分析、自然语言处理、高性能计算等一系列基础学科的优秀成果，是一门跨领域、跨学科的应用型研究。语音识别研究具有重要的科学价值和社会价值。语音信号是典型的局部稳态时间序列，研究这一信号的建模方法具有普遍意义。事实上，我们日常所见的大量信号都属于这种局部稳态信号，如视频、雷达信号、金融资产价格、经济数据等。这些信号的共同特点是在抽象的时间序列中包括大量不同层次的信息，因而可用相似的模型进行描述。历史上，语音信号的研究成果在若干领域起过重要的启发作用。例如，语音信号处理中的隐马尔可夫模型在金融分析、机械控制等领域都得到了广泛应用。近年来，深度神经网络在语音识别领域的巨大成功直接促进了各种深度学习模型在自然语言处理、图形图象处理、知识推理等众多应用领域的发展，取得了一个又一个令人惊叹的成果。在实用价值方面，语音交互是未来人机交互的重要方式之一。随着移动电话、穿戴式设备、智能家电等可计算设备的普及，基于键盘、鼠标、触摸屏的传统交互方式变得越来越困难。为了解决这种困难，手势、脑波等一系统新的人机交互方式进入人们的视野。在这些五花八门的新兴交互方式中，语音交互具有自然、便捷、安全和稳定等特性，是最理想的交互方式。在语音交互技术中，语音识别是至关重要的一环：只有能“听懂”用户的输入，系统才能做出合理的反应。今天，语音识别技术已经广泛应用在移动设备、车载设备、机器人等场景，在搜索、操控、导航、休闲娱乐等众多领域发挥了越来越重要的作用。随着技术越来越成熟稳定，我们相信一个以语音作为主要交互方式的人机界面新时代将很快到来。研究内容和关键科学问题语音识别研究主要包括如下三方面内容：语音信号的表示，即特征抽取；语音信号和语言知识建模；基于模型的推理，即解码。语音信号的复杂性和多变性使得这三方面的研究都面临相当大的挑战。图1给出一个语音识别系统的典型架构。

商务英语语料库的建设及应用初探

商务英语语料库的建设及应用初探【摘要】语料库语言学作为一门新兴的语言学分支，其影响已遍及语言学研究的各领域。将语料库的方法应用于商务英语词汇教学中，发挥其语料真实丰富、计算机程序强大的重新组织语言数据的能力，既能提高学生商务词汇学习的效率和积极性，也能提高商务英语教学质量。本文从商务英语语料库的建设及其应用价值入手，以期语料库语言学为商务英语教学带来更多成果。【关键词】商务英语语料库地方课程商务英语（Business English）是指商务场景下所应用到的英语，作为特殊目的英语（English for Specific Purpose）具有很强的专业性。商务英语跟普通英语（English for General Purpose）最大区别之一就是专业词汇的大量使用，因此，词汇教学在商务英语教学中的作用不容忽视。语料库（Corpus）是语言素材的集合体，能快速准确地提供诸如构词、搭配、语境等多方面的语料及信息。在外语学习中，语料库能够缩小课堂语言与真实语言的差距、培养学习者的语感和学习能力及研究能力，所以用语料库的方法来学习商务英语词汇既可以刺激学生的学习积极性，也可以更加准确、更加有效地掌握商务英语中专业特点较强的词汇。 1 语料库及其发展语料库可以概述为运用随机抽样的方法，收集自然出现的连续的语言，运用文本或话语片断，并按照一定的语言学原则建成的具有一定容量的语料体系。语料库的发展大致经历了三个阶段：第一代语料库以20世纪60年代的Brown Corpus以及LOB Corpus为代表，由于是语料库发展的最初时期，所以规模都比较小，这个时期的语料库只能用来考查常用语言现象的频率，无法展现语言的全貌。第二阶段以20世纪80年代的Birmingham Collection of English Language Text以及Longman/Lancaster English为代表，这一时期的语料库建设以电子语料库的兴起为主要特征，语料库的容量不断扩大，种类不断增多。第三阶段从20世纪90年代至今，是语料库建设、研究与应用的迅猛发展阶段，功能更为强大的计算机系统软件的开发与应用致使第二代超大型计算机语料库开始出现，语料库进入了发展的黄金年代。 2 商务英语词汇及其特征商务英语源于普通英语，并基于普通英语的基本语法、句法结构和词汇语，有普通英语的一些语言学特征。与此同时，作为应用在商务场合的英语，商务英语又是英语语言知识和商务专业知识的综合，因而又具有独有的专业特征。 2.1 在文体风格上，商务英语词汇属于庄重文体（frozen style）。庄重文体，即各体英语中正式程度最高的一种。这种“正式”一是为了在表达上追求准确、专业、标准化的效果，二是为了在思维上追求清晰和条理。许多商务词汇都表现出这一特性。 2.2 商务英语大量使用表意清楚的专业词汇和专业术语。专业词汇和专业术语是在专业领域用以代表部分专业知识的词汇，商务英语是英语在商务场合中的应用，内容的高度专业化势必导致专业词汇的大量使用。 2.3 商务英语具有古体特点，这种古体特点的一个主要标志是古体词语的使用。古体词是一种具有鲜明文体色彩的词汇成分，尽管古体词在现代英语口语和一般书面语中极少使用，但在商务英语文本中，古体词却大量出现，充分体现出其庄重严肃的文体风格。

语料库建设及使用专题研修班

语料库建设及使用专题研修班时间：2014年11月8-9日地点：上海海事大学2C305（计算机实验室）主讲人：北京外国语大学中国外语教育中心梁茂成李文中许家金一、基本概念 1.为什么欧洲对语料库语言学会有如此大的兴趣呢？在美国占统治地位的 Chomsky语言学的研究焦点是句法，它感兴趣的是哪些句子是可能的（What is possible?），追求的是语言理论的“解释力”，例如Colorless green ideas sleep furiously、The rat the cat the dog chased ate died都是可能的，但语料库语言学对此却没有兴趣。因为实际上没有人会这样说。语料库语言学感兴趣的是哪些语言现象在实际使用上是很有可能的（What is probable?），这和统计学中的概率有关，不是可否的问题，而是多少的问题，也就是语言的使用问题。 2.一个小型文本集并不是真正意义上的语料库。真正意义上的语料库是一个按照一定的采样标准采集而来的、能够代表一种语言或者某语言的一种变体或文类的电子文本集。可以说，一个语料库由若干个电子文本构成，而这些电子文本作为一个整体可以代表某语言或者某语言的某种变体或文类。语料库语言学以大量精心采集而来的真实文本（authentic texts）为研究素材，主要通过概率统计的方法得出结论，因此语料库语言学从本质上讲是实证性的（empirical）。 3.文本：文本可以保存生（raw）语料，即未经任何标注的语料，称为生文本（raw text）。文本中也可以保存经过人工或自动标注的语料，这种文本称为标注文本（annotated text）。文本中的标注信息可以标示语料的来源、文本的内部结构、文本中的语言单位等多种语言信息和非语言信息。 4.经人工或自动处理后，原来的生文本获得了“增值”（Leech 1991），文本中所包