少数民族语言的语音技术应用：说话人识别与翻译系统研究

"语音技术在少数民族语言的应用研究，探讨了如何在资源匮乏的少数民族语言中，如维吾尔语，利用语音技术开发应用系统。研究主要包括基于GMM-UBM混合SVM技术的说话人识别系统、使用声学根模型提高连续语音识别精度以及基于Moses技术的汉维医院门诊会话语音翻译系统的实现。实验结果表明，所采用的方法在识别率和翻译准确度上都有显著提升。" 本文深入研究了在资源有限的少数民族语言中，如维吾尔语，如何有效地运用语音技术。针对这类语言的特点，研究人员提出了基于GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）和SVM（支持向量机）的混合技术来构建实用的说话人识别系统。这种方法首先通过小规模人工标注的语音语料库选择高精度的声学根模型，然后利用这些模型引导大规模语料训练，以生成更鲁棒的声学模型，从而提高连续语音识别的准确性。 实验结果显示，采用GMM-UBM-SVM方法进行不特定说话人识别，正确识别率达到了94.3%，相较于传统的GMM-UBM方法提高了3%。此外，研究还探索了基于声学根模型（seed模型）的HTK-Julius技术在维吾尔语连续语音识别中的应用，识别率从63.2%提升至72.5%，提高了9.3%。这表明，这种优化的声学模型对于提高少数民族语言的语音识别性能具有显著效果。 除了说话人识别，研究还涉及了语音翻译系统。论文讨论了一种基于Moses技术的汉维医院门诊会话语音翻译系统，该系统的预测Blue值达到57.7%，意味着在汉维双语转换方面取得了较高的准确度。这为医疗领域的跨语言交流提供了可能，尤其是在少数民族聚居的地区，能够有效改善医疗服务的效率和质量。 这项研究不仅展示了语音技术在少数民族语言处理中的潜力，还为解决资源有限的语言识别和翻译问题提供了一种有效途径。通过结合GMM-UBM、SVM、seed模型以及Moses等技术，可以极大地提升少数民族语言的语音应用性能，对于促进少数民族语言的保护和发展具有重要意义。