一种改进的语音关键词特征提取方法
语音识别的特征提取方法
语音识别的特征提取方法语音识别技术是指通过计算机技术将人的语音信息转化为可识别和理解的文本或指令的过程。
而在实现语音识别的过程中，特征提取是其中至关重要的一步。
本文将介绍一些常用的语音识别特征提取方法。
1. 短时能量和过零率特征短时能量指的是在一段时间内短时信号的能量大小，它可以用来描述信号的音量大小。
过零率是信号穿过零点的次数，可以用来描述信号的频率特性。
短时能量和过零率特征可以用来区分不同音频信号的语音信息。
2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC被广泛应用于语音识别领域。
它首先将声音信号通过傅里叶变换转换为频域信号，然后将频域信号转换为梅尔倒谱系数。
MFCC特征具有良好的频率表示能力和语音识别性能。
3. 线性预测编码系数（LPC）LPC是一种常用的短时语音信号建模方法，通过对语音信号进行分帧处理，利用线性预测分析法得到线性预测滤波器的系数。
LPC特征可以表示语音信号中的共振特性，用于说明语音信号的声道特性。
4. 倒谱谱分析（LPCC）LPCC是在LPC基础上进一步改进的一种特征提取方法。
它通过对信号的小波包分解来提取倒谱系数，具有更好的频率表示能力和高分辨率。
5. 线性离散预测（LDA）LDA是一种经典的特征降维方法，被广泛应用于语音识别任务中。
它通过最大化类内散度和最小化类间散度的方式将高维特征映射到低维空间，以提高分类效果和减少计算复杂度。
6. 隐马尔科夫模型（HMM）HMM是一种概率模型，用于描述序列数据中的潜在状态和状态之间的转移关系。
在语音识别中，HMM被广泛用于建模语音的时域演化过程，同时结合上述特征提取方法，实现对语音信号的自动识别。
总结起来，语音识别的特征提取方法包括短时能量和过零率特征、MFCC、LPC、LPCC、LDA以及HMM等。
这些方法在实际应用中相互结合，共同构建一个准确、高效的语音识别系统。
随着深度学习等技术的发展，也出现了一些基于神经网络的特征提取方法，如深度神经网络和循环神经网络等。
一种适于改进的LPC声码器的语音特征提取方法
短 时 能 量
率 时 可 获 得 高 质 量 的语 音 ， 低 速 率 时 参 数 编 码 具 有 明显 优 势 Ｌ Ｃ 模 型 是 参 数 编 码 的 一 而 Ｐ 个 典 型模 型 ， 此 基 础 上人 们 提 出 了多 种 改 进 方 法 以提 高 合 成 语 音 的 质 量 在 传 统 声 码 器 采 用 简 单 的二 元 激 励 模 型 ， 短 时 语 音 段 分 为 清 音 与 浊 音 并 根 据 语 音 段 各 将
对 之 进 行 处 理 ； 清 音 无 明显 的 周 期 规 律 性 ， 似 自 噪 声 ， 量 集 中 在 高 频 区 （５ ０ 而 类 能 ３ ０ Ｈｚ以 上 ） 过 零 率 较 高 ， 短 时能 量 较 低 针 对 清 音 、 音 不 同 的特 点 ， 出 了 以下 算 法 ： ， 而 浊 提 （ ）混 叠 信号 进 行 分 帧 处 理 ， 取 每 一 帧 的 短 时 能量 Ｍ ， 零 率 ｚ 以 及 短 时能 量 与 过 １ 求 过
文 章 编 号 ：０ ０２ ７ （ ０ ２ ０ —０ ５０ １ ０ —０ ３ ２ ０ ） １０ ５ —４
一
种 适 于 改 进 的 Ｌ Ｃ声 码 器 的 语 音 特 征 提 取 方 法 ’ Ｐ
陈 雪 勤
（ 苏州 大 学 通信 与 电子 Ｘ 程 系 ， 苏 苏州 － 江 ２ ５２ ） ］ ０ ］
摘
要 ： 用 了一 种 较为 有效 的 清 、 音判 决方 法 以及 基 音 平 滑方 法来 提 高 基音 捡 测 的 准 运 浊
确性 ． 碱小 了基 音周 期不 规则 的不 平 稳语 音 段基 音估 计 的 误 差 ， 善 了在低 速 率 的 基 础 上 改 合成 语音 的质 量
语音识别技术中声学特征提取方法综述
语音识别技术中声学特征提取方法综述语音识别技术近年来取得了重大的突破和进展，成为人工智能领域的一个重要研究方向。
在语音识别技术中，声学特征提取是其中一个关键步骤，它对于提高语音识别的准确性和稳定性起到了至关重要的作用。
本文将对语音识别技术中声学特征提取方法进行综述，包括常用的声学特征提取方法以及它们的优缺点。
首先，传统的声学特征提取方法之一是基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
MFCC是一种经典的声学特征提取方法，首先将语音信号划分为短时帧，然后对每一帧的语音信号进行预加重、傅里叶变换、Mel滤波器组计算、对数运算和离散余弦变换等一系列处理步骤，最后得到每一帧的MFCC特征向量。
MFCC具有良好的语音识别性能，能够有效地捕捉语音的频谱特征，并且具有较好的鲁棒性。
然而，MFCC方法也存在一些问题。
首先，它忽略了语音信号中的时序信息，只考虑了每一帧的频谱特征，导致了一定程度上的信息丢失。
其次，MFCC方法对噪声比较敏感，当噪声较大时，MFCC方法的性能会下降。
因此，为了克服这些问题，研究人员提出了一系列改进的声学特征提取方法。
一种改进的声学特征提取方法是时域特征提取。
时域特征提取方法直接利用语音信号的时域波形进行分析，在声学特征提取的过程中考虑了时序信息。
常用的时域特征提取方法包括短时能量、短时过零率和短时自相关函数等。
这些时域特征能够有效地捕捉语音信号的瞬时特性和周期性，从而提高语音识别的准确性和稳定性。
另一种改进的声学特征提取方法是基于深度学习的特征提取方法。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，具有强大的模型拟合能力和特征学习能力。
基于深度学习的声学特征提取方法通过利用深度神经网络自动学习语音信号中的抽象特征，取代了传统的手工设计的特征提取方法。
常用的基于深度学习的声学特征提取方法包括深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)等。
这些方法在语音识别任务中取得了显著的性能提升，成为当前研究的热点方向。
人工智能语音特征提取
人工智能语音特征提取概述人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指利用计算机技术与方法，模拟、延伸和扩展人的智能。
语音特征提取是人工智能领域中的一个重要研究方向，它通过分析语音信号中的特征参数，实现对语音内容的自动识别与理解。
本文将介绍人工智能语音特征提取的基本概念、常用方法及应用领域。
一、语音特征提取的基本概念语音特征提取是一种从语音信号中提取有效信息的方法，用于描述语音的重要特征。
语音信号是由许多声音波形组成的，其中包含了人的声音、背景噪声等信息。
为了实现对语音内容的自动识别与理解，需要从语音信号中提取出与语音内容相关的特征参数。
常用的语音特征包括时域特征和频域特征。
时域特征是指根据语音信号的波形形状、振幅和持续时间等参数来描述语音特征；频域特征是指根据语音信号的频谱分布、频率成分和能量分布等参数来描述语音特征。
二、语音特征提取的常用方法在人工智能领域，有多种方法可以用于提取语音特征。
以下是其中几种常用的方法：1. 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）短时傅里叶变换是一种将语音信号从时域转换到频域的方法。
它将语音信号分割成多个短时片段，并对每个片段进行傅里叶变换，得到对应的频谱图。
通过分析频谱图的频率成分和能量分布，可以提取出与语音内容相关的频域特征。
2. 线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）线性预测编码是一种基于自回归模型的语音信号分析方法。
它通过对语音信号进行线性预测，得到预测残差序列，并将预测残差序列进行压缩编码。
通过分析预测残差序列的频谱分布和自相关性，可以提取出与语音内容相关的线性预测参数。
3. 倒谱系数（Cepstral Coefficients）倒谱系数是一种通过对语音信号的频谱进行倒谱变换得到的特征参数。
倒谱系数可以反映语音信号的共振特性和谐波结构，对于语音识别和语音合成等任务具有重要作用。
语音识别中的语音信号预处理与特征提取优化
语音识别是人工智能领域的一个重要应用，它涉及到对语音信号的预处理和特征提取。
预处理和特征提取是语音识别中的关键步骤，它们的质量直接影响着语音识别的准确性和性能。
以下是关于语音识别中的语音信号预处理和特征提取优化的几点建议：一、语音信号预处理1. 信号采集：使用高质量的麦克风或者语音拾取设备进行语音采集，保证信号的纯净性和稳定性。
2. 噪声消除：对于来自环境或其他设备的噪声，需要进行适当的噪声消除处理。
可以使用数字滤波器、噪声掩蔽等技术进行噪声消除。
3. 采样率转换：对于不同采样率的数据，需要进行采样率转换，以保证数据的统一性和可处理性。
4. 增益控制：对语音信号的增益进行适当的控制，以保证信号的动态范围，避免过载或不足。
二、特征提取优化1. 短时傅里叶变换（STFT）：STFT是一种常用的语音特征提取方法，可以将时域的语音信号转换为频域的特征向量。
通过调整窗口大小和重叠长度，可以提高特征的准确性和鲁棒性。
2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：MFCC是一种基于人类听觉特性的特征提取方法，它可以反映语音的纹理和情感。
通过优化MFCC的计算方法，可以提高特征的稳定性和准确性。
3. 深度学习特征：近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广泛应用。
通过使用深度学习模型（如卷积神经网络）对语音信号进行特征提取，可以获得更加复杂和有效的特征向量。
这些特征向量可以更好地捕捉语音的内部结构和模式。
4. 特征选择和优化：选择适合特定应用场景的特征组合，可以提高特征的准确性和性能。
同时，对特征进行适当的归一化、平滑等处理，可以提高特征的可解释性和稳定性。
三、优化流程1. 实验验证：通过实验验证不同的预处理和特征提取方法的效果，选择最适合特定应用场景的方法。
2. 参数调整：根据实验结果，对预处理和特征提取过程中的参数进行适当的调整，以提高性能。
3. 评估指标：使用准确率、召回率、F1得分等评估指标来评估语音识别的性能，并根据评估结果进行优化。
语音识别技术中的特征提取
语音识别技术中的特征提取随着人工智能的快速发展，语音识别技术在日常生活中的应用越来越广泛。
而语音识别的核心技术之一就是特征提取，它是将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征的过程。
本文将重点讨论语音识别技术中的特征提取方法和其在实际应用中的作用。
一、语音信号的特点语音信号是一种时域信号，具有周期性、频率变化和非线性等特点。
在进行特征提取之前，我们需要先了解语音信号的基本特征。
1. 声音的频率特性：声音由多个频率的振动组成，我们可以通过频谱图来表示声音的频率特性。
频谱图可以将声音在不同频率上的振幅进行可视化，帮助我们分析声音的频率分布。
2. 语音的时域特性：声音的时域特性是指声音在时间上的变化规律。
声音通常由多个声音信号叠加而成，每个声音信号都有自己的幅度和相位。
通过分析声音信号的时域特性，我们可以了解声音的时长、音量和音调等信息。
二、特征提取方法在语音识别中，我们需要将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征，以便进行后续的模式识别和分类。
常用的语音特征提取方法有以下几种：1. 基于时域的特征提取方法：时域特征提取方法主要是通过对语音信号进行时域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。
常用的时域特征包括：短时能量、过零率、自相关函数等。
这些特征可以反映语音信号的时长、音量和声音的周期性等特性。
2. 基于频域的特征提取方法：频域特征提取方法主要是通过对语音信号进行频域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。
常用的频域特征包括：功率谱密度、倒谱系数、线性预测系数等。
这些特征可以反映语音信号的频率分布和共振峰等特性。
3. 基于声学模型的特征提取方法：声学模型是一种建立语音信号与语音特征之间映射关系的数学模型。
通过对语音信号进行声学建模，我们可以得到与语音识别相关的特征。
常用的声学模型包括：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。
这些模型可以帮助我们理解语音信号的生成过程，并提取出与语音识别相关的特征。
语音识别技术中的特征提取
语音识别技术中的特征提取特征提取是语音识别技术中的重要环节。
它通过对语音信号进行分析和处理，提取出能够表征语音特征的参数，为后续的语音识别任务提供基础。
本文将从特征提取的定义、常用方法以及应用领域等方面进行阐述，以便读者对该技术有更深入的了解。
特征提取是将原始的语音信号转化为能够反映语音特征的数学表达的过程。
语音信号是一种时域信号，它在时间上呈现出连续且动态的特点。
为了能够对语音信号进行分析和处理，我们需要将其转化为一种更容易处理的形式，即特征向量。
特征向量能够准确地表征语音信号的频谱、能量、过零率等重要特征，为后续的语音识别任务提供重要的信息。
在特征提取的过程中，常用的方法包括短时能量、过零率、Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
其中，MFCC是最为常用的特征提取方法之一。
它通过将语音信号转化为频域上的梅尔倒谱系数，能够更好地表征人耳对声音的感知特性。
另外，LPC 方法则是通过线性预测模型对语音信号进行建模，进而提取出线性预测系数。
特征提取在语音识别领域有着广泛的应用。
首先，它是语音识别系统中的核心环节。
通过提取语音信号的特征，能够减少数据的维度，降低计算复杂度，提高系统的识别准确率。
其次，特征提取也被广泛应用于语音合成、语音转换等相关领域。
通过提取语音信号的特征，能够实现对语音的分析、合成和转换，进一步拓展了语音技术的应用范围。
除了在语音识别领域，特征提取也被应用于其他领域。
例如，音乐信息检索领域，通过提取音频信号的特征，能够实现对音乐的分类、推荐等任务。
此外，特征提取还被应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域，为人机交互、智能音箱等应用提供技术支持。
总结起来，特征提取在语音识别技术中起着重要的作用。
通过对语音信号进行分析和处理，能够提取出能够反映语音特征的参数，为后续的语音识别任务提供基础。
在实际应用中，特征提取不仅在语音识别领域有着广泛的应用，还在音乐信息检索、语音情感识别等领域发挥着重要作用。
语音识别的特征提取方法
语音识别的特征提取方法语音识别是指通过机器学习和信号处理技术将语音信号转换为文本或命令的过程。
在语音识别中，特征提取是至关重要的一步，它涉及到如何从原始语音信号中提取出表征语音的有用信息。
下面将介绍几种常用的语音识别特征提取方法。
1. 短时能量和过零率 (Short-Time Energy and Zero-Crossing Rate, STE/ZCR)短时能量表示语音每个小时间段内的能量大小，而过零率表示语音信号波形在每个小时间段内穿过零的次数。
短时能量和过零率可以提供一些声音的基本特征，如音强和频率信息。
2. 梅尔频率倒谱系数 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)MFCC是一种广泛应用于语音识别的特征提取方法。
它采用一系列滤波器组对语音信号进行滤波，然后对每个滤波器输出结果进行离散余弦变换（DCT）得到系数。
MFCC特征具有良好的频率刻画能力，对音高和语音内容变化不敏感，且能有效地降低特征维度。
3. 线性预测编码系数 (Linear Predictive Coding, LPC)LPC是一种将语音信号建模为线性滤波器的方法，通过提取滤波器的参数来表示语音的特征。
LPC特征可以用于语音识别和说话人识别等任务，它能较好地刻画语音信号的时域特性。
4. 倒谱系数 (Cepstral Coefficients)倒谱系数是一种将功率谱转换到倒谱域的方法，它可以用来提取语音信号的频谱特征。
倒谱系数主要包括梅尔倒谱系数和线性倒谱系数，可以在一定程度上表征语音信号的谐波结构。
5. 高阶统计特征 (Higher-Order Statistics, HOS)高阶统计特征包括自相关函数、偏自相关函数和互相关函数等，它们可以描述语音信号的非线性特性，较好地刻画了语音信号的时域结构。
6. 短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT)STFT是一种将语音信号从时域转换到频域的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
语 音识 别是 目前 国 际上身 份论 证 的一个 重要 技
较 大 时 ， 通过 峰值 位置 特征 参数 来进 行语 音识 别 ， 仅 其 识别 率还 是 非常 有 限 的 ， 须 结 合 其 他 的一 些 特 必 征 进行 识别 。
术， 是信息处理的一个不 可少 的分支。而语音信号 的特征 提取 对语 音 识别 的效 果 有 着 直 接 的影 响 ， 常 用的特征提取方法有 Ｍｅ倒谱参数（ Ｃ ） 线性 ｌ ＭＦ Ｃ 、 预测特 征参 数 （ Ｐ ）感 觉 加 权 线 性 预 测 特 征参 数 ＬＣ、
第１ １卷 第 ４期 ２０ ０ ８年 １ ２月
上 海 电 机 学 院 学 报
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＨＡＮＧＨＡＩＤＩ ＡＮＪ ＩＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
Ｖｏｌ１ ． ＿ １ ＮＯ ４ Ｄｅ ．２ ０ Ｃ ０８
文章 编号
１ ７ —７ ０ ２ ０ ） ４０ ９ —３ ６ １２ ３ （ ０ ８ ０ —２ １０
ｆ 一 ｍａ １ ｘ 一 ｌ
一 ｍ 一
。
Ｉ — ■
鹫 一． ０５
１ ‘＇ ． ． ■
０ ２ ０． ０． １ ２ １５ １ ８ ２ １ ２ ４ ２ ７ ３． ． ６ ９ ． ． ． ． ． ． ０
ｌ ３
ｌ ｔ ｚ ｌ １
第２ 种情况下其峰值位置特征参数也会相近甚至重
合 （ 图 ３所示 ） 如 。这 种 情 况 是 不 希 望 出现 的。然 而， 在实 验 中多次 出现 不 同关 键词 其 峰 值 位 置特 征 参数 相 同或相 近 的现 象 。
０５ ．
∞
值所在的位置用短分割线标出； ｔ 设 和 ｔ 是首端 点与峰值最大值之间的时间距离 ， ｔ ｔ 是首端点 ， 与能量最大值的时间差 ， 则它们分别为 ：
时间的比值（ Ｅ ， Ｐ ）最后将关键词 中每个字的 Ｐ Ｅ值 再相比较， 就可以得到语音关键词的峰值位置特征 参数。
设 １ 关 键 词 中有 ２个 关 键 字 ， 尾端 点 分 别 个 首
的存储量提取语音关键词 中的特征， 但在样本 空间
收 稿 日期 ：０ ８０ —１ ２０ －９１
为 ｚ ， 。 ， ｚ ， ｚ 。其 峰值 最 大值 的 位 置 分 别 为 。
中 图分 类 号 ：Ｔ ９ ２ ３ ； ９ ． ２ Ｎ １． ４ ＴＰ ３ １ ４ 文 献标 识码 ：Ａ
Ａ ｗ ｔ ｏ ｆｔ ｅ Ｋｅ ｏ ｄｈ ｙ Ｗ ｒ ｓ Ｆ ａ ｕ ｅ Ｅ ｔａ ｔ ｏｎ
Ｗ ＡＮ Ｇ ａ ｍｉ ｇ Ｙ ｏ ｎ
作者简介 ： 王耀 明（ ９ ５ ， ， １ ４ 一） 男 教授 ， 专业方 向为 图像处理 ，－ ｉ ｗａｇ ｍ＠ｓｊ．ｄ ．ｎ Ｅ ｍａ ： ｎ ｙ ｌ ｄｕ ｅｕ ｃ
２２ ９
上
海
电
机
学
院
学
报
２０年第４ ０８ 期
ｍａ １ｍａ ２ｍａ １ｍａ ２分别 为 能量 最 大值 ｘｚ ， ｘ ； ｘｅ， ｘｅ （ 图 １所示 ） 如 。图 １中长 分 割线 是 端 点 ， 参 数 峰 各
值 与该 字语 音起 始端 点 的时 间差 和这个 字所 持续 的
算复杂 。为此， 本文介绍 了一种简单易行 的语言识 别 特征 提取 方法 ， 并在 此基 础上 提 出 了一 些改 进 。
１ 峰值位置特征 参数
峰值位置特征参数 的提取方法相对于其他方法
是 简单 易行 的 。它 能够 以简 单 的算法 以及 相对 较 小
一
种 改 进 的语 音 关 键 词 特 征 提取 方 法
王 耀 明
（ 上海 电机学 院 电子信 息学院， 上海 ２ ０ ４ ） ０ ２０
摘
要 ：介 绍 了一种新 的语 音 关键词 特征 提取 方 法 ， 对其特 征提 取过 程 中的 一 些 方法提 出 了改进 。
实验数据表 明， 改进后的提取方法较先前在提取效果上有显著改善 。 关键词 ：语音 识 别 ； 征提 取 ； 值位 置特 征 特 峰
（ Ｌ 等 ［ 。这 些方 法有 个共 同的特 点 就是 参 数 计 Ｐ Ｐ） １ ］
峰值位置特征参数是语音信号某一参数的峰值 在 其语 音端 点之 间所 处 的位置 的 比值 。它 针对语 音 关键词计算过零率和能量， 并结合这 ２ 个参数对语 音信号进行端点检测［ 。通过计算每个字能量最大 ２ ］
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌｃｒ ｎｃＩｆｒ ｔ ｎ ｈ ｎ ｈ ｉ ｉｎｉ ｉｅｓ ｙ ２ ０ ４ ｈ ｎ ｈ ｉＣ ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｅｔｏ ｉ ｎｏｍａｉ ，Ｓ ａ ｇ ａ Ｄ ａ ｊ Ｕｎｖ ｒｉ ， ０ ２ ０Ｓ ａ ｇ ａ， ｈｎ ） ｏＥ ｏ ｔ
Ａｂ ｔ ｃ ：Ａ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｒ ｓｆ ａ ｕ ｅｅ ｔａ ｔ ｎ ｉ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｌｏ ｉ ｓ ｌｅ ｓｒ ｔ ａ ｎ ｗ ｔ ｏ ｆｋ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃ ｉ ｓ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ，ａｓ ｔ ｏ ｖ ｏ ｏ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆｔ ｅｍ ｅｈ ｄ Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ｈ ｗｓｔ ａ ｈ ｐ ｉ ｉｅ ｅｈ ｄ ｈ ｓｂ ｔｅ ｅ ｆｒ ａ ｃ ｎ ｒ ｂ ｅ ｏ ｈ ｔ ｏ ． ｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅｏ ｔ ｚ ｄ ｍ ｔ ｏ ａ ｅｔ ｒｐ ｒｏ ｍ ｎ ｅ ｍ ｔ ａ ｅｏ ｅ ｈ ｎ ｂ ｆ ｒ． Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ；ｆａ ｕ ｅｅ ｔａ ｔｏ ｉ ｅ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃｉｎ；ｐ ａ ｏ ｉｉｎ ｆａ ｕ ｅ ｅ ｋ ｐ ｓｔ ｅ ｔ ｒ ｏ