听障人写作的思维训练

笔者很想结合一般写作理论和听障人的特点 ,摸索一套针对听障人写作的训练体系 ,以便使听障人能像正常人那样拥有正确的书面语言表达能力。写作中的思维训练有两个重要特点 :第一 ,它要研究一套基本的写作上的思维方法 ,这套方法是成体系性的 :第二 ,这套体系能示范演示出来 ,应该有一定的操作程序。在这个比较自我完备的体系中 ,只要受训者熟练掌握这个程序 ,就应该具备相应的能力     

听障学生唇读语音识别编码方式的实验研究

本研究探讨了听障学生唇读语音识别中不同编码方式和音素可见性的影响。结果表明,编码方式和音素识别可见性之交互作用在正确率和反应时上皆无显著差异,音素可见性在听障学生唇读语音识别过程中作用明显。听障学生运用三种编码方式唇读语音识别效果相当,但加工速度存在差异,差异主要来源于手指语编码与口型运动编码的识别。     

基于语音识别技术的移动全能秘书平台设计

随着人工智能中语音识别技术的快速发展,以及Android手机的普及,加上中央近期提出“互联网+”计划,语音与文本及时、快速、准确的转换以及信息的即时传输将缓解纸质资源浪费现状,突破传统会议局限性,提高工作、生活效率。将语音识别技术与Android平台相结合,构建移动全能语音秘书平台,利用基于线性预测特征的语音识别算法实现语音模式匹配,提高语音识别率,实现工作生活智能化、无纸化。      

口形模仿在听障儿童双语唇读语音训练中的作用

对于听障儿童的语言发展来说,唇读具有非常重要的作用。唇读需要对口形进行观摩,这就需要口形模仿,想要把唇读做到理想的效果,则需要做好相应的口形模仿训练。对于语言发展来说,唇读不是一个简单的感知过程,而是一个复杂的心理过程。因此,把口形模仿作为唇读训练手段的第一步时,必须对口形模仿行为的作用进行具体分析,这样才能确保口形模仿在双语唇读语音训练中的有效性。本文通过介绍口型模仿的定义与过程,结合笔者自身的语言训练经历来分析口形模仿在听觉障碍儿童汉语与英语语音学习中的作用。     

基于区别特征系统的连续语音识别模型研究

黏着性语音的元辅音区别性特征对口语环境下的连续语音识别影响很大。通过维吾尔语和谐语音现象下的发音规律及其规则,采用语言学、实验语音学技术和数字语音信号处理等方法,研究和谐发音现象下的元音、辅音区别特征系统,建立扩展元辅音集,并以此为基础,开展基于扩展元辅音集的连续语音识别研究,进一步通过其声学模型比较研究,构建连续语音识别模型,为维吾尔语口语环境下的连续语音识别提供一种新方法。     

移动交互式语音解说系统的设计

介绍一种适合会展、博览行业的移动交互式语音解说系统 .该系统采用单片机和大容量闪存对压缩语音数据流分别进行解压缩和存储 ,使用flash文件系统对大容量闪存进行动态数据管理 ,使用红外通信编码技术进行定位 .可选择收听普通话、英语、日语等多个语种的解说 ,播放控制可选择手控或自动模式 .     

基于语音识别的汉语发音自动评分系统的初步设计

语音识别技术的发展使得人与计算机的交互成为可能,文章结合了语音识别的相关技术,提出了在对外汉语教学领域中,对汉语自动发音水平评价系统的设计,详细地介绍了系统的结构以及所使用的关键技术。     

浅谈听障儿童的听觉训练

听力干预只是帮助听障儿童听到声音,但听到声音不意味着理解声音,而听觉训练的目的是最大限度地开发和利用聋儿的残余听力,尽量减少耳聋给聋儿带来的不良影响,养成其聆听的良好习惯,为最终像正常儿童一样参与社会生活打下坚实的基础。     

听障儿童的教育与训练

语言不单是人类沟通中所使用的最基本、最方便的工具,更是学习的重要媒介。实践证明,对听障儿童的多方面、全面化教育是可行的,也是有意义的。通过语言训练,可以提高智力水平,也可以提高他人与之交往和适应社会的能力,促进人格的健全发展。只要树立信心、积极鼓励、方法恰当,最终就能与正常人交流。     

基于HMM语音识别的FPGA实现

采用软硬件协同设计的方法,搭建了一个高效地基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）语音识别的FPGA实验验证平台。结合FPGA结构特点,直接使用加法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进的方法计算Viterbi得分和预计算逻辑实现了一种简单的基于HMM的语音模板匹配。实验表明该实现方案是切实可行的,FPGA实验验证平台有利于资源复用,减少工作量,并易于调试,为语音识别其他功能模块的嵌入炎设计打下良好基础．     

基于反向卷积的Bi-LSTM语音识别

语音本身具有一定的上下文相关性,而传统语音识别系统中的语言模型对历史信息记忆能力不足,无法充分学习语音序列的相关性。为解决该问题,提出一种基于反向卷积的双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的语音识别方法,该模型在反向长短时记忆单元通路末端增加了一个卷积层,再经过两个全连接层,最后通过分类器输出识别结果。将该模型与目前主流的深度学习模型进行实验对比,结果表明该模型能有效提高语音识别正确率。     

基于安卓语音识别的无人机控制系统

为了使四旋翼无人机更加智能,控制更加简便,需设计新的控制方式。语音识别技术发展日趋成熟,在信息处理和自动化等领域应用相当广泛。通过在Android设备上传入语音命令操控四旋翼无人机,调整飞行姿态、速度、方向,解放了人的双手,实现了语音控制无人机飞行。不同环境下的测试结果表明,该系统功能良好。     

基于音素的话者特定英语命令识别

1　Introduction　Sincethe 195 0s ,speechrecognitiontechnologies ,bothspeaker dependentandspeaker independent ,withsmallorlargevocabulary ,andusingisolatedorconnectedwords,orcontinuousspeech ,havedevel opedandbeenwidelyapplied .Recentlyithasbecomeadominanttechnologyforhuman machineinterface .Speechrecognitionisbasicallytreatedasaproblemofpatternmatching .Thegoalistotakeonepattern ,i .e .,thespeechsignal,andclassifyitasasequenceofpreviouslylearnedpatterns ,e.g .,wordsorsubwordunitssuchsphonems[1…     

基于声波对比的俄语语音训练系统的设计与实现

针对大学俄语专业大一学生在语音教学阶段结束后出现的语音偏误现象,从中国学习者学习俄语语音认知过程出发,紧紧抓住反馈这一重要环节,设计和开发了俄语语音训练系统。本文主要论述了该系统的理论基础、功能以及开发过程。     

一种基于语音识别的普通话语音失误判别方法

给出一种通过语音识别技术来判断普通话测试中语音失误类型的方法。系统对普通话测试卷中的每个单字都给出声母、韵母和声调的出错权重,在测试过程中,对每个被判别为存在语音失误的字进行分析统计,给出分析结果。试验证明通过这种方法可以判别出被测试者的主要语音失误类型,是一种可行的判别方法。     

基于位置识别的移动学习系统5R自适应框架

如何利用移动设备的位置识别功能开发创新性的移动应用系统,是众多研究者和商业应用开发者关注的焦点。基于位置识别的移动学习系统5R自适应框架为实现自适应移动学习环境提供了一套解决方案和标准化结构。5R自适应框架能够根据学习者、位置、时间、移动设备等因素自动生成学习者所需要的学习内容,增强学习者与学习情境之间的交互。5R自适应框架的实施需要描述基于位置的学习内容并使之标签化,建立自适应约束条件和学习内容之间的关系。在基于位置识别的地理课实地考察移动学习过程中,5R自适应框架能够很好地支持这一应用,而且在实现过程中体现出高度的灵活性。     

基于语音情感识别的e-Learning教学探索

为了解决目前e-Learning教学系统中的情感交流匮乏问题,提出一种新的基于语音情感识别技术的e-Learning系统模型。语音作为人类最重要的交流媒介之一,不仅携带着大量的文字符号信息,还包含了人类丰富的情感信息。利用语音情感识别技术获取和识别学习者的学习情感状态,从而实现e-Learning教学系统的智能化和人性化。本文对该系统的关键技术作了详细阐述。     

基于BP神经网络的语音情感识别研究

随着科技的迅速发展,人机交互越来越受到人们的重视,语音情感识别更是学术界研究的热点。将BP神经网络算法用于语音情感识别研究,并在汉语情感数据集上进行了相关实验,识别的准确率达到了91.5%,相较于SVM算法分类精度提高了5%。     

基于DFT的嵌入式普通话语音快速识别

基于选定的频率普通话发音识别技术,由定义的输入普通话语音拾取的普通话语音识别腔共振曲线,通过对中文分词、韵母声母频谱识别,对中文语音的声母、韵母、声调集成、输出的中文拼音词序列组合,形成句子的中文拼音序列。通过韵母分析方法进行单音节,频域幅频特性分析技术,不需要学习或培训事先要用于一个特定的人的声音,能够识别非特定的单词和句子的普通话语音,采用速率自适应梳状(Discrete Fourier Transform,DFT)谱分析算法,只需极少量的计算,就能够确定地包含4个声调的普通话,具有响应速度快,所需存储空间小,能方便的移植到嵌入式设备的应用程序中。