人类语音复杂系统的量化及理论研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11505071
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2503.统计物理与复杂系统
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

To uncover the mathematical and physical laws of human phonemic complex systems is an important fundamental research subject, especially for some frontier scientific problems, such as developing the speech recognition systems, achieving the voice intellectualization, etc. This project is planned to analyze the human phonemic systems (including 10 languages, such as English, Chinese, Khmer, and so on), by using the theories and methods from complex networks and statistical physics. The core research topics and goals of the project are as follows: 1) To construct the Weighted Human Phonemic Networks (WHPN), analyze the characteristics of the network topology and find the universal features, the formation and evolutionary mechanisms of WHPN; 2) To explain the macroscopic (morphemes and words) features of language systems from perspective of the microscopic (phonemes and syllables) features of phonemic systems, and establish the relations between microscopic phonemic systems and macroscopic language systems; 3) To explore the theoretical models for human phonemic systems, and propose a simple probabilistic model with fewer parameters, which would interpret the empirical findings of the phonemic systems. The research of this project is not only beneficial for the understanding of the origins, evolution and self-adaptation of human language, but also provide some theoretical hints on the real-world scientific problems, such as text classification, authorship attribution, speech recognition, and so on.
揭示人类语音复杂系统的数理规律,对于开发语音识别系统、实现语音智能化等前沿科学问题是一项重要基础性研究课题。本项目拟利用复杂网络与统计物理的理论方法研究人类语音系统(包括英语、汉语、高棉语等10种语言),重点研究内容和目标为:1)构建人类语音权重网络,分析权重网络拓扑特性,寻找人类语音权重网的普适规律及其生成演化机制;2)从语音系统微观(音素和音节)特征解释语言系统(语素和词语)宏观规律,建立微观与宏观间的联系;3)探究语音系统的理论模型,从理论上提出简单、参数少的概率统计模型解释语音系统的实证研究结果。本项目的研究不仅有利于理解人类语言的起源、演化、自适应等问题,而且对于文本分类、作者身份识别、语音识别等实际科学问题具有重要的理论意义。

结项摘要

本项目将复杂网络与统计物理思想应用于人类语音及语言复杂系统的研究,主要研究进展包括:1)相对于词语使用频率的Zipf定律的普适性(不依赖于文本、作者),发现语音使用频率的规律依赖于作者和文本,并提出一种理论模型解释该规律;2)发现词语长度分布可以用来对语言进行分类,并利用分级统计分析方法进行了理论解释;3)通过比较文本前半部分和后半部分的统计规律,可用来区分有意义的文本和无意义的文本;4)提出了一种优化汉语学习的思想,构建了汉语语音和构型的双层网络。另外,复杂网络作为研究复杂系统的有力工具,研究复杂网络中的基本问题,发展和优化复杂网络中的基本方法具有很重要应用价值:1)提出了三种社团检测的算法,可以更高效、精确的检测复杂网络的社团结构;2)分析复杂网络上输运流的性质,模拟了实际交通流的输运过程,提出了超车策略,发现该策略可以较大的增大输运效率。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Mean-field theory for the Nagel-Schreckenberg model with overtaking strategy
具有超车策略的 Nagel-Schreckenberg 模型的平均场理论
  • DOI:
    10.1088/1742-6596/1113/1/012008
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    Journal of Physics: Conf. Series
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Z. Su;W. B. Deng;J. H. Han;W. Li;X. Cai
  • 通讯作者:
    X. Cai
Approaching word length distribution via level spectra
通过水平谱接近字长分布
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2017.04.045
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Weibing Deng;Mauricio Porto Pato
  • 通讯作者:
    Mauricio Porto Pato
Occurrence of synchronized flow due to overtaking strategy in the Nagel-Schreckenberg model
Nagel-Schreckenberg 模型中超车策略引起的同步流的发生
  • DOI:
    10.1142/s0129183116501473
  • 发表时间:
    2016-08
  • 期刊:
    International Journal of Modern Physics C
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Su Zhu;Deng Weibing;Han Jihui;Li Wei;Cai Xu
  • 通讯作者:
    Cai Xu
Stochastic Model for Phonemes Uncovers an Author-Dependency of Their Usage.
音素的随机模型揭示了其使用的作者依赖性
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0152561
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Deng W;Allahverdyan AE
  • 通讯作者:
    Allahverdyan AE
Statistical properties of links of network: A survey on the shipping lines of Worldwide Marine Transport Network
网络链接的统计特性:全球海运网络航线调查
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2018.02.115
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wenjun Zhang;Weibing Deng;Wei Li
  • 通讯作者:
    Wei Li

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其他文献

Worldwide Marine Transportation Network: Efficiency and Container
全球海运网络:效率与集装箱
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Chinese Physics Letters
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    李炜;蔡勖;邓为炳;郭龙
  • 通讯作者:
    郭龙

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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