基于非平稳测度与置信权的动态选择语音识别模型

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10571103
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    葛余博
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    A0403.贝叶斯统计与统计应用
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

1、.计算机语音识别理论亟待突破，所期望的语音识别的稳健性和自适应能力至今没有实现，现有识别理论与系统采用统一参数模式和统一识别模型，语音的'个性'被淹没，所用参数和模型也没有刻画语音过程是平稳与不平稳过程反复交替的特点，使得在高达50维的参数空间中语音混淆严重，正识率不理想和稳健性差，候选基元几何级数增长、过重剪枝与堆栈困难也影响实时性和系统应用.本项目在探索口语语音的不平稳性量度和多元统计分析基础上，提取不平稳性参数，分类非线性时序参数，经优化压缩，动态选择更合理高效的参数模型和有适应能力的特征参数；探索状态过程控制可观测过程的系统刻画，平稳与不平稳单元间的相遇，及有关泛函理论与实现，建立有自适应能力识别模型的动态选择；进一步研究含噪语音的置信因子理论与算法，提高稳健性，完成含噪动态口语识别的理论创新和试验系统，有近95％识别率和高稳健性。本项目研究达到和超过国际先进水平。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
基于小数据量的方言普通话语音识别声学建模研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    清华大学学报, 2008年4月，EI检索
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
English Alphabet Recognition Based on Chinese Acoustic Modeling, ISCSLP, Singapore, 2006
基于汉语声学建模的英文字母识别，ISCSLP，新加坡，2006
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Automatic Initial/Final Generation for Dialectal Chinese Speech Recognition
方言汉语语音识别的自动首尾生成
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
State-Dependent Phoneme-Based Model Merging for Dialectal Chinese Speech Recognition
用于方言汉语语音识别的基于状态依赖的音素模型合并
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

葛余博的其他基金

适于语音和话者识别的新随机模型、参数和算法研究
  • 批准号：
    19871045
  • 批准年份：
    1998
  • 资助金额：
    8.5 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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