基于模糊矢量量化（FVQ）普通话等级测试模型研究.pdfVIP

第 20卷第 4期 海南师范大学学报 (自然科学版) Vo1．20 No．4 2007年12月 Journal of Hainan Normal University(Natural Science) Dec．2007 基于模糊矢量量化(FVQ)普通话等级测试模型研究 卢昌荆1，王红雨 ，廖逢钗 ，张诚一。 (1．三明学院数学与计算机科学系，福建 三明 365004； 2．海南师范大学计算机科学系，海南海口571158) 摘 要：应用模糊聚类矢量量化技术，构造了普通话等级测试模型，以对实现计算机自动评 判普通话等级测试系统软件进行开发，并在此模型的指导下按原型法进行了实际开发，经初步 试验测试。获得了较好的实验结果． 关键词：模糊聚类；矢量量化；普通话等级测试；模型 中图分类号：HP 39；H 193．2 文献标识码：A 文章编号：1671—8747(2007)04—0316—05 目前，在普通话等级测试中，都是以测试员主观面测为主．此法，一是测试员的培训任务繁重，测试工 作费时、费力、成本开销大；二是带有强烈的个人主观色彩，要做到真正意义上的规范测试操作难度较大． 2002年，经福建省教育厅立项，我们课题组承担了以非特定人的标准普通话等级计算机测试系统的研制任 务．对此，我们应用模糊矢量量化(FVQ)技术来进行系统的设计 ． 模糊矢量量化(FVQ)方法 矢量量化(Vector Quantization，简称VQ)是20世纪80年代兴起的一项信源编码数据压缩新技术 ， 是对仙农(shaunon)“率一失真理沦”在信源编码中的重要应用．LBG算法首次成功地解决了矢量量化码书 生成问题，从此VQ技术不仅在语音编码、语音识别方面取得极大进展，而且在系统结构、计算机模拟以及 硬件实现等方面都取得不少进展，现在已发展成为专门化技术，广泛应用于于各个领域．其基本原理是：将 若干个标量数据组成一个矢量，在多维空问中给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下，实现 信源编码或数据压缩． 设有Ⅳ个 维特征矢量X = ， ，…， }， 1，2，…，Ⅳ；X={X ，X ，…， }，其中X ∈ ． 把 维欧氏空问 划分为R ，R1，…，R 个子空间，使得： R (c)，i≠ ； U RI=RK． J=1 子空问R『称之为Voronoi~ (Cel1)．在每个Ri中找一个代表矢量Y ，则_，个代表矢量组成矢量集l，： Y={Y ，Yz，…， }． 收稿日期：2007—04—24 基金项目：福建省教育厅科技项目(JB02192)；三明学院重点学科建设基金资助项目(ZDXK0604) 318 海南师范大学学报(自然科学版) 2007年 3 模糊矢量量化实现 ∑ V 3．1 ISODATA模糊聚类处理 0 为了使被测词码本更准确地反映其语音特征，我们对每个词都采集了m遍，并且每遍都提取特征向 V 量 ，于是构成一个册X c的矩阵A=( ) 若将m个样本划分为c类，每个样本分别以不同的隶属度 隶属于每一类，则得到划分矩阵 E= (1) 其中：／．zo∈[0．1]， 表示 隶属第 类的隶属度； ∑ =1，V ； 由此便得到由模糊划分矩阵构成的模糊划分空