发音器官在生理识别中的贡献率及相互补偿的研究

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发音器官的动态信息在语音识别中有十分重要的意义，本研究使用生理识别系统来研究发音器官的各部分在语音产生中的贡献率，并研究了各发音器官相互之间的信息补偿。
　　本文以电磁关节造影术（EMA）采集的发音器官不同位置在发音过程中的运动信息为特征进行生理运动识别，从识别角度研究了日语的发音机理，并详细分析了不同发音器官在语音产生中的作用及相互之间的联系。本文将特定通道的EMA数据作为生理识别的输入特征，建立基于深度学习技术的生理识别系统，通过识别结果来分析不同通道信息在生理识别中的贡献率，并分析不同种类的音素的发音方式。本文将不同通道信息在语音识别中的贡献率视为其在发音过程中的贡献程度，即贡献率越高的点在语音产生中越重要，并将研究方法与传统识别方法进行了比较。同时，本文利用生理识别的方法研究了不同发音部位之间的信息补偿，当部分发音器官的信息缺失时，由于肌肉的运动及相互之间的附着关系使得其他部位可以补偿缺失的信息，但是补偿的程度有所不同。
　　结果表明，双唇信息在发唇音的过程中起着最为重要的作用；舌面上的四个点对齿槽音贡献最大，对于齿槽音来说舌面信息有着更加重要的作用；软腭对鼻音的影响最大，如果缺失软腭信息将会引起鼻音与其他音素的混淆。各发音器官对于不同类型的音素的重要程度有所差别，但是不同的发音人的发音方式具有共性。在发音过程中舌头都具有最重要的作用，不同人的识别结果虽有差异，整体趋势仍保持一致。当缺失部分信息后会降低一些音素的识别率，但是由于发音器官相互之间的补偿有些音素识别结果并没有受到影响。本研究对于研究不同发音位置的作用有重要意义，对语言恢复，生理语音识别，生理数据采集等领域有重要的参考价值。

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作者
姬艳;
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作者单位

天津大学;

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授予单位天津大学;
学科计算机科学与技术
授予学位硕士
导师姓名魏建国;
年度 2016
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类语音识别与设备;人工神经网络与计算;
关键词
深度神经网络; 发音器官; 生理语音识别; 贡献率; 信息补偿;

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