维吾尔语语音韵律调节：ANN、Fujisaki模型与LPC的应用

维吾尔语节奏调整研究是一篇深入探讨维吾尔语这一独特语言文化的学术论文，发表于2015年11月的《新疆大学学报(自然科学版)》第32卷第4期。该研究主要关注维吾尔语的韵律特性及其在语音表达中的关键元素，如重音和停顿。 作者们强调了在维吾尔语韵律调节中必须充分考虑其特殊的语言特点。首先，他们通过录制情感丰富的维吾尔语语料，利用Artificial Neural Network(ANN，人工神经网络)技术来分析和模拟停顿，构建一个模型，以预测和计算停顿位置，实现了71.2%的准确率。这种方法有助于提升语音的流畅性和自然度。 其次，针对维吾尔语的词法规则，研究者整理了一套重音异义词本，并将Fujisaki模型应用于单词层面，精确地调整重音的位置，从而提高了重音调节的准确度，达到了86.7%。这种细致入微的处理方法使得语音更具表现力和准确性。 此外，论文还对提取基音频率的传统方法进行了改进，提出了一个包含调节参数的Linear Predictive Coding (LPC)模型。通过这个模型，研究人员能够对语音的基音频率曲线进行精细的调节，从而反映出不同情感类型的特点。这种技术有助于更好地理解和模拟维吾尔语在不同情感状态下的语音变化。 总结来说，这篇论文通过结合现代信息技术和对维吾尔语特性的深入理解，为维吾尔语的韵律调整提供了一种科学且有效的策略，对于语言学研究以及维吾尔语教学和传播具有实际意义。通过这些研究成果，人们能更好地理解和操控维吾尔语的韵律，提升其在各种语境下的表达效果。关键词包括维吾尔语音、韵律、人工神经网络、Fujisaki模型以及含调节参数的LPC，展示了该领域的前沿进展。