帕丽旦·木合塔尔
- 作品数：6 被引量：13H指数：2
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信语言文字更多>>
- 维吾尔语音合成技术研究
- 人机语音交互是一项可以使人与计算机进行对话的技术,而语音合成——将输入的文本转换为语音则是人机语音交互技术中的典型[1]。近年来语音合成技术在学术界和工业界均进展显著并日趋成熟,在可懂度、音质及听感方面已取得了明显成效,...
- 帕丽旦·木合塔尔
- 关键词：语音合成语言特征声学特征韵律短语情感维吾尔语
- 基于LDA与深度神经网络的维吾尔文情感分类被引量：6
- 2019年
- 针对维吾尔论坛文本具有稀疏性、主题不明确性、不规范性等问题,并考虑到普通神经网络只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略语义粒度层面的全局语义特征的表示,而导致文档特征表示不充分的现象.提出一种基于主题联合词向量的多通道卷积神经网络的情感分类方法.方法结合word2Vec和LDA模型生成主题特征矩阵,获取语义粒度层面特征信息,以丰富卷积网络的池化层特征,从而提高了情感分类的准确率.在维吾尔文情感二分类和五分类数据集上的实验结果表明,提出的模型相比于传统机器学习方法取得了更好的情感分类性能.
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- 关键词：情感分类卷积神经网络维吾尔语
- 维吾尔文本转换国际音标系统设计与实现被引量：2
- 2017年
- 实现了一套能将维吾尔文转换成国际音标的系统,主要包括:文本编辑、文本对应的语音文件播放以及维吾尔文到国际音标之间的转换功能,为维吾尔语自然语言和语音处理方面提供了一个有利的文字处理辅助工具,并满足了科研工作、教学活动以及语音学研究等各个领域的需求。
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- 关键词：维吾尔文国际音标文本转换
- 基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类被引量：2
- 2020年
- 针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题与深度学习存在忽略情感词库的弊端,提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入来捕获文本上下文信息,使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息,有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明,该方法在二分类和五分类情感数据集上的F1值相比于机器学习方法分别提高了5.59%和7.73%。
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- 关键词：情感分类卷积神经网络维吾尔语
- 基于HMM的维吾尔语可训练语音合成文本分析关键技术研究
- 随着信息技术的迅猛发展，信息与信号处理和电子科学技术有了不乏的进展。语音识别，语音合成和自然语言技术的研究变成了热潮。同时维吾尔语音识别，语音合成和自然语言研究工作上也获得了不少的成果。比如基于大语料库的维吾尔语音合成系...
- 帕丽旦·木合塔尔
- 关键词：维吾尔语语音合成词性标注韵律短语
- 文献传递
- 基于Android的维吾尔文词性标注、词干提取APP的开发与设计被引量：2
- 2019年
- 在自然语言处理中词性标注和词干提取是最重要的任务.文中研究与实现基于Android的维吾尔文词性标注和词干提取APP,为维吾尔语自然语言处理工作开发出了快捷和方便的标注平台,目的是通过APP对大规模语料进行词性标注和词干提取,实现了广大学员通过一部Android系统的手机随时随地参与语料标注任务,从而完成了大规模语料的标注工作,将其应用到文本分析、机器翻译、语音合成、语音翻译等研究领域.该系统的实现为低资源少数民族智能化研究工作做出了贡献.
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- 关键词：词性标注词干提取维吾尔文语料库文本分析
