基于声学特征的汉语疑问句检出方法与实验

本文主要探讨了在语音交际中占据重要地位的汉语疑问句的检出问题，特别是在电话客服等应用环境下。研究者李爱真、徐明星和蔡莲红针对汉语疑问语气的声学特征进行了深入分析，提出了一种新颖的基于声学特征凸显的汉语疑问句检出方法。这种方法利用支持向量机（SVM）对疑问语气的细微变化，即小时间粒度的声学特征进行建模，强调了在语音信号中那些通常与疑问句关联的特定模式。 声学特征凸显是指疑问句在声音特征上的明显区别，如音调、停顿、强度和持续时间的变化。通过精确捕捉这些特征，方法能够有效地区分疑问句与其他类型的句子，从而提高检出的准确性。该方法首先对语音样本进行预处理，然后运用加窗机制进行后处理，这一过程有助于提高检出过程中的时空分辨率，以便更准确地判断语音是否为疑问句。 实验部分在面向电话客服场景录制的汉语对话语音库上进行了验证，包括模拟对话和真实对话，结果表明，该基于声学特征凸显的方法对于汉语疑问句的检出表现出了良好的性能。这对于实际应用中的语音识别系统和自然语言处理技术具有重要意义，有助于提升人机交互的效率和理解准确性。 这项研究将声学特征与机器学习技术结合，提供了一种有效的方法来自动识别和提取汉语疑问句，为语音识别系统中的语义理解和对话管理提供了有力工具。通过这种方式，可以改善语音交互系统的智能化水平，使用户能更自然地与智能设备交流。