多媒体计算机技术-

1、多媒体计算机技术鲁宏伟第四讲 数字语音处置技术 数字音频紧缩技术三维音效语音识别自然言语了解语音合成 数字音频紧缩技术音频紧缩技术指的是对原始数字音频信号流PCM编码运用适当的数字信号处置技术，在不损失有用信息量，或所引入损失可忽略的条件下，降低紧缩其码率，也称为紧缩编码。它必需具有相应的逆变换，称为解紧缩或解码。音频信号在经过一个编解码系统后能够引入大量的噪声和一定的失真。 数字音频紧缩技术音频紧缩算法的分类时域紧缩算法子带编码MP3音频紧缩编码音频紧缩算法的分类普通来讲，可以将音频紧缩技术分为无损lossless紧缩及有损lossy紧缩两大类，而按照紧缩方案的不同，

2、又可将其划分为时域紧缩、变换紧缩、子带紧缩，以及多种技术相互交融的混合紧缩等等。 时域紧缩或称为波形编码子带紧缩技术变换紧缩技术 数字音频紧缩技术音频紧缩算法的分类时域紧缩算法子带编码MP3音频紧缩编码时域紧缩算法时域紧缩技术普通多用于语音紧缩、低码率运用源信号带宽小的场所。时域紧缩技术主要包括PCM、ADPCM、LPC、CELP，以及在这些技术上开展起来的块压扩技术。 脉冲编码调制(PCM) 增量调制延续可变斜率增量调制CVSD自顺应差分脉冲编码调制ADPCM 数字电路倍增设备自顺应差分脉冲编码调制 时域紧缩算法嵌入式自顺应差分脉冲编码调制E-ADPCM线性预测编码LPC 残差鼓励线性预测编

3、码RELP 码鼓励线性预测编码CELP低时延码鼓励线性预测编码LD-CELP矢量和鼓励线性预测编码VSELP代数码本鼓励线性预测编码(ACELP) 共扼构造代数码鼓励线性预测编码CS-ACELP 规那么脉冲鼓励长时预测线性预测编码RPE-LTP-LPC 脉冲编码调制 声音数字化有两个步骤：第一步是采样，就是每隔一段时间间隔读一次声音的幅度；第二步是量化，就是把采样得到的声音信号幅度转换成数字值。 量化有好几种方法，但可归纳成两类：一类称为均匀量化，另一类称为非均匀量化。假设采用相等的量化间隔对采样得到的信号作量化，那么这种量化称为均匀量化。均匀量化就是采用一样的“等分尺来度量采样得到的幅度，也

4、称为线性量化。这种方法称为脉冲编码调制，用PCM表示。 非线性量化非线性量化的根本想法是，对输入信号进展量化时，大的输入信号采用大的量化间隔，小的输入信号采用小的量化间隔。在非线性量化中，采样输入信号幅度和量化输出数据之间定义了两种对应关系，一种称为m律压(缩)扩(展)算法，另一种称为A律压(缩)扩(展)算法。 m律压(缩)扩(展)算法m律压扩用在北美和日本等地域的数字通讯中，按下面的式子确定量化输入和输出的关系：式中：x为输入信号幅度，规格化成-1 x 1; sgn(x)为x的极性；m为确定紧缩量的参数，它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比，取100m500。 A律压(缩)扩(展)算法A律(

5、A-Law)压扩用在欧洲和中国大陆等地域的数字通讯中，按下面的式子确定量化输入和输出的关系：式中：x为输入信号幅度，规格化成-1x1，sgn(x)为x的极性；A为确定紧缩量的参数，它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比。 增量调制增量调制DM(Delta Modulation)是一种预测编码技术。 DM是对实践的采样信号与预测的采样信号之差的极性进展编码，将极性变成“0和“1这两种能够的取值之一。假照实践的采样信号与预测的采样信号之差的极性为“正，那么用“1表示；相反那么用“0表示。由于DM编码只须用1比特对信号进展编码，所以DM编码系统又称为“1比特系统。 DM波形编码的原理图其中xi表示在i

6、点的编码输出， yi表示输入信号的实践值， yi表示输入信号的预测值。假设采用均匀量化，量化阶的大小为，在开场位置的输入信号y0=0，预测值y0=0，编码输出x01 增量调制的缺陷一是会出现斜率过载，即增量调制器的输出不能坚持跟踪输入信号的快速变化 二是会产生粒状噪声。反响回路输出信号的最大变化速率遭到量化阶大小的限制，由于量化阶的大小是固定的。处理方法：自顺应增量调制。根据输入信号斜率的变化自动调整量化阶的大小，以使斜率过载和粒状噪声都减到最小。许多研讨人员研讨了各种各样的方法，而且几乎一切的方法根本上都是在检测到斜率过载时开场增大量化阶，而在输入信号的斜率减小时降低量化阶。 自顺应差分脉冲

7、编码调制ADPCM编码的方法是对输入样值进展自顺应预测，然后对预测误差进展量化编码。它是一种预测编码的方法。所谓预测编码，是指编码的对象不是原始信号的采样量化值，而是对当前采样值与预测值根据前假设干个采样值采用一定的预测方法产生的输入信号的差值进展编码。假设采用的预测方法足够准确差值将接近于零，可以预见，这种编码方法比直接对样本值进展编码可以采用较少的比特数。 CCITT的32kbit/s语音编码规范G.721采用ADPCM编码方式，每个语音样值相当于用4bit进展编码。自顺应差分脉冲编码调制它的中心想法是：利用自顺应的思想改动量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值

8、，运用大的量化阶去编码大的差值 ；运用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值，使实践样本值和预测值之间的差值总是最小。 数字电路倍增设备自顺应差分脉冲编码调制 DCME-ADPCM是CCITT G.723语音编码规范算法这种算法可以在40kbit/s、32kbit/s和24kbit/s三种速率中动态调整，以到达在给定的信道中添加容量的目的 线性预测编码 LPC(Linear Predictive Coding)语音编码是最根本的低速率语音编码方法，LPC语音编码的根底是语音产生模型，在这个模型中，语音是由鼓励信号鼓励一个自顺应滤波器即LPC滤波器而产生。LPC滤波器的参数是经过线性预测的方法，

9、即用过去的样值预测当前样值提取的。美国联邦规范FS1015的2.4kbitsLPC-10和LPC-10e就是LPC语音编码的典型例子，主要用于线上的窄带语音严密通讯。 低时延码鼓励线性预测编码 LD-CELP是CCITT G.728语音编码规范算法，其输出速率为16kbit/s。这种方法在CELP算法的根底上，采用后向自顺应线性预测、50阶合成滤波、短鼓励矢量5个样值等改良方法，从而到达高质量和低时延的目的，总的编码时延小于2ms。 代数码本鼓励线性预测编码极低速率可视规范H.324中语音编码规范是G.723.1，采用5.27kbits和6.3kbits两种速率，其中5.27kbits速率就是

10、以ACELP算法为根底。 共扼构造代数码鼓励线性预测编码 CS-ACELP编码算法被ITU-T的8kbit/s语音编码规范G.729采用 规那么脉冲鼓励长时预测线性预测编码这种算法是欧洲900MHz数字蜂窝挪动的语音编码规范GSM，也为数字蜂窝系统DCS1800所采用。 RPE-LTP-LPC算法是MPE-LPC的改良算法，除了添加长时预测功能外，鼓励脉冲的位置具有一定的规律。数字音频紧缩技术音频紧缩算法的分类时域紧缩算法子带编码MP3音频紧缩编码子带编码子带编码SBC(subband coding)的根本思想是，首先运用一组带通滤波器BPF(band-pass filter)把输入音频信号的

11、频带分成假设干个延续的频段，每个频段称为子带。对每个子带中的音频信号采用单独的编码方案去编码。在信道上传送时，将每个子带的代码复合起来。在接纳端译码时，将每个子带的代码单独译码，然后把它们组合起来，复原成原来的音频信号。采用对每个子带分别编码的益处有二个。第一，对每个子带信号分别进展自顺应控制，量化阶的大小(quantization step)可以按照每个子带的能量电平加以调理。具有较高能量电平的子带用大的量化阶去量化，以减少总的量化噪声。第二，可根据每个子带信号在觉得上的重要性，对每个子带分配不同的比特数，用来表示每个样本值。例如，在低频子带中，为了维护音调和共振峰的构造，就要求用较小的量化

12、阶、较多的量化级数，即分配较多的比特数来表示样本值。而话音中的摩擦音和类似噪声的声音，通常出如今高频子带中，对它分配较少的比特数。 子带编码方块图子带编码对每个子带分别编码的益处是： 可以利用人耳或人眼对不同频率信号的感知灵敏度不同的特性，在人的听觉或视觉不敏感的频段采用较粗糙的量化，从而到达数据紧缩的目的。 各个子带的量化噪声都束缚在本子带内，这就可以防止能量较小的频带内的信号被其它频带中量化噪声所掩盖 经过频带分裂，各个子带的取样频率可以成倍下降。 数字音频紧缩技术音频紧缩算法的分类时域紧缩算法子带编码MP3音频紧缩编码MP3音频紧缩编码 MP3是一种音频紧缩的国际技术规范。MP3格式开场

13、于二十世纪80年代中期，是在德国夫朗和费研讨所Fraunhofer Institute开场的，研讨努力于高质量、低数据率的声音编码。1989年，夫朗和费研讨所在德国被获准获得了MP3的专利权，几年后这项技术被提交到国际规范组织(ISO)，整合进入了MPEG-1规范。 MP3格式是一个让音乐界产生宏大震动的一个声音格式。MP3的全称是Moving Picture Experts Group, Audio Layer 3，它所运用的技术是在VCDMPEG-1的音频紧缩技术上开展出的第三代，而不是MPEG-3。 MP3音频紧缩编码MPEG代表的是MPEG活动影音紧缩规范，MPEG音频文件指的是MPE

14、G规范中的声音部分即MPEG音频层。MPEG音频文件根据紧缩质量和编码复杂程度的不同可分为三层MPEG AUDIO LAYER 1/2/3分别与MP1、MP2和MP3这三种声音文件相对应。MPEG音频编码具有很高的紧缩率，MP1和MP2的紧缩率分别为4:1和6:1-8:1，而MP3的紧缩率那么高达10:112:1，也就是说一分钟CD音质的音乐未经紧缩需求10MB存储空间，而经过MP3紧缩编码后只需1MB左右，同时其音质根本坚持不失真。MP3音频紧缩编码音乐信号中有许多冗余成分，其中包括间隔和一些人耳分辨不出的信息如混杂在较强背景中的弱信号。MP3为降低声音失真采取了名为“感官编码技术的编码算法

15、：编码时先对音频文件进展频谱分析，然后用过滤器滤掉噪音，接着经过量化的方式将剩下的每一位打散陈列，最后构成具有较高紧缩比的MP3文件，并使紧缩后的文件在回放时可以到达比较接近原音源的声音效果。虽然它是一种有损紧缩，但是它的最大优势是以极小的声音失真换来了较高的紧缩比。 音频编码规范 G.711 G.722 G.723.1 G.728 G.729 音频编码规范比较G.711 1972年CCITT为质量和语音紧缩制定了PCM规范G.711。其速率为64kb/s，运用律或A律的非线性量化技术，主要用于公共网中。 G.7221988年CCITT为调幅广播质量的音频信号紧缩制定了G.722规范，它运用子

16、带编码(SBC)方案，其滤波器组将输入信号分成高低两个子带信号，然后分别运用ADPCM进展编码。G.722能将224kb/s的调幅广播质量的音频信号紧缩为64kb/s，主要用于视听多媒体和会议电视等。 G.722的主要目的是坚持64kb/s的数据率，而音频信号的质量要明显高于G.711的质量。 G.723.11996年ITU-T经过了G.723规范“用于多媒体传输的5.3kb/s或6.3kb/s双速率话音编码。它采用多脉冲鼓励最大似然量化(MP-MLQ)算法，此规范可运用于可视及IP等系统中。 G.728为了进一步降低紧缩的速率，CCITT于1992年制定了G.728规范，运用基于低时延码本鼓

17、励线性预测编码(LD-CELP)算法，其速率为16kb/s，主要用于公共网中。 G.729ITU-T于1996年3月经过了G.729规范，它运用8kb/s的共轭构造代数码鼓励线性预测(CS-ACELP)算法，此规范将在无线挪动网、数字多路复用系统和计算机通讯系统中运用。 音频编码规范比较 第四讲 数字语音处置技术 数字音频紧缩技术三维音效语音识别自然言语了解语音合成 三维音效人类的听觉3D音效的分类杜比AC-3DTS 人类的听觉人耳的根本声音定位原理是IIDInteraural Intensity Difference，两侧声音强度差别和ITDInteraural Time Differenc

18、e，两侧声音时间延迟差别。IID指间隔音源较近的哪一边耳朵，所收到的声音强度比另一侧高，感到声音更大一些。ITD指方位的不同，使声音到达两耳的时间有差别，人们会觉得声音位于到达时间早些的那一边，IID+ITD的结果是把音源定位到以听者两耳这间连线为轴线的锥体范围之内。 人类的听觉耳廓外耳的作用是滤波器，根据声音的不同角度，加强/减弱音波能量，过滤之后传给大脑，让我们更准确地声源的位置。耳廓的大小有限，因此可以收到的音波范围也有限，通常是20Hz到20KHz，即波长16米到1.6厘米的音波。换言之，低于此范围是次声波，高于此范围是超声波。 由于两耳机的间隔约为15厘米，当波长大于15厘米时IIT

19、和ITD将会减弱。频率低的声音波长大，因此我们很难判别出低音的位置，却能随便分辨高音的方位。实践上，耳廓对于声音的定位，是至关重要的一环，没有外耳的人难以判别声音发出的位置。 人类的听觉人类依托一种称为HRTFHead Related Transfer Function，头部关联传输功能的系统来判别声音发出的位置。每个人的HRTF都不尽一样，还可以进展交换。HRTF的检测非常简单，先在人的耳道内放置两个微型麦克风，再在听者附近放一个音箱，播放确定的信号，同时记录麦克风收到的信号。比较源信号和麦克风的脉冲特性曲线就可以得到其中一个滤波效果。最后于听者附近的一切位置反复上述过程，即可获取完好的HR

20、TF系统。 三维音效人类的听觉3D音效的分类杜比AC-3DTS 3D音效的分类3D音效的两个最重要要素是定位和交互。定位即让人们准确地判别出声音的来源，可以经过预选录制声音，再进展特定的解码来实现。实时的定位就是交互，声音并非预选录制好的，而是按照他的控制来决议声音的位置。即时生成的交互式声音对输入设备的要求，比预选录制音轨的放音设备如：电影要更强一些。 3D音效的分类扩展式立体声它运用声音延迟技术对传统的立体声进展额外处置，扩宽了音场的位置，使声音延展到音箱以外的空间，让我们觉得的3D世界更宽广 环绕立体声它采用音频紧缩技术(如：杜比AC-3)把多通道音源编码成一段程序，再以一组多扬声器系统

21、来进展解码，实现多区域环绕效果。 交互式3D音效 交互式3D尽量地复制了人耳在真实世界中听到的声音，并运用一定的算法来播放出来，让我们感到整个三维空间的一切地方都能够产生声音，并随听者的挪动而做出相应改动。 三维音效人类的听觉 3D音效的分类杜比AC-3DTS 杜比AC-3 为了提高HDTV声音的质量，防止模拟矩阵编码的局限性，提出了双通道的码率提供多通道的编码性能的想象，杜比AC-3就是为了实现这一想象而开发的。杜比AC-3可以把五个独立的全频带和一个超低音通道的信号实行一致编码，成为单一的复合数据流。 AC-3的频响为20Hz20kHz 0.5dB(-3dB时为3Hz20.3kHz)，超低

22、声道频率范围是20Hz120Hz 0.5dB。可支持32kHz、44.1kHz、48kHz三种取样频率。数码率可低至单声道的32kb/s,高到多声道640kb/s，以顺应不同需求。 杜比AC-3AC-3采用基于改良离散余弦变换MDCT的自顺应变换编码ATC算法。ATC算法的一个重要思索是基于人耳听觉掩蔽效应的临界频带实际，即在临界频带内一个声音对另一个声音信号的掩蔽效应最明显。因此,划分频带的滤波器组要有足够锐利的频率呼应，以保证临界频带外的噪声衰减足够大，使时域和频域内的噪声限定在掩蔽门限以下。 三维音效人类的听觉 3D音效的分类杜比AC-3DTS DTSDTS是“Digital Theat

23、re System的缩写，是“数字化影院系统的意思。从技术上讲，DTS与包括Dolby Digital在内的其它声音处置系统是完全不同的。Dolby Digital是将音效数据存储在电影胶片的齿孔之间，由于空间的限制而必需采用大量的紧缩的方式，这样就不得不牺牲部分音质。DTS公司用一种简单的方法处理了这个问题，即把音效数据存储到另外的CD-ROM中，使其与影像数据同步。这样不但空间得到添加，而且数据流量也可以相对变大，更可以将存储音效数据的CD改换，来播放不同的言语版本。 DTSDTS 系统不仅具有 AC-3 类似功能，更加强了其纵深定位交叉效果。DTS 芯片容量为 1536kbps，紧缩传输

24、比为 4:1；而 AC-3 芯片容量为 448kbps，紧缩比为 10:1。正是由于DTS 信息容量的添加，音色更加优美。DTS 家庭影院的中心是 DTS 解码器，它可对 DVD，CD 的杜比数字解码，输出 5.1 声道信息，也可以选择DTS方式，输出6 声道信息。DTS 和杜比数字在音质上有着明显的不同，前者声音力度强劲，声音的上升和切入都很锋利，音场的透明感明晰可闻，尤其是丰富的低音效果表现得更加猛烈火爆。后者在低音方面短少丰富的力度 第四讲 数字语音处置技术 数字音频紧缩技术三维音效语音识别自然言语了解语音合成 语音识别技术及运用语音识别的开展历史 语音识别技术语音识别系统的类型 语音识

25、别的运用 语音识别的开展历史语音识别技术的研讨任务始于20世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统Audry系统。 60年代，计算机的运用推进了语音识别的开展。70年代，语音识别领域获得了突破。 80年代，语音识别研讨进一步走向深化，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络ANN在语音识别中的胜利运用。 90年代，随着多媒体时代的降临，迫切要求语音识别系统从实验室走向适用。 语音识别技术的开展历史 如图表示了从80年代初以来语音识别技术阅历的从孤立词、小词汇量、特定人到大词汇量、非特定人、自然口语识别的开展历程。语音识别技术及运用语音识别的开展历史

26、语音识别技术语音识别系统的类型 语音识别的运用 语音识别技术不同的语音识别系统，虽然详细实现细节有所不同，但所采用的根本技术类似，它所涉及的领域包括：信号处置、方式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 语音识别技术主要包括特征提取技术、方式匹配准那么及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。 特征参数提取技术 语音信号中含有丰富的信息，这些信息称为语音信号的声学特征 特征提取是对语音信号进展分析处置，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息 由于语音信号的时变特性，特征提取必需在一小段语音信号上进展，也即进展短时分析 常用的一些声学特征

27、线性预测系数LPC 倒谱系数CEP Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP 方式匹配及模型训练技术 模型训练是指按照一定的准那么，从大量知方式中获取表征该方式本质特征的模型参数，而方式匹配那么是根据一定准那么，使未知方式与模型库中的某一个模型获得最正确匹配。 语音识别所运用的方式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术DTW，又称为动态时间弯折技术、隐马尔可夫模型HMM和人工神经元网络ANN。 典型语音识别系统的实现过程 语音识别单元的选取 选择识别单元是语音识别研讨的第一步 语音识别单元有单词句、音节和音素三种 单词单元广泛运用于中小词汇语音识别系统 音节单元多见于汉语语音识别 音素单元

28、以前多见于英语语音识别的研讨中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用 语音识别技术及运用语音识别的开展历史 语音识别技术语音识别系统的类型 语音识别的运用 语音识别系统的类型语音识别系统有以下几种分类方式： 根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统 根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字词语音识别系统，衔接词语音识别系统以及延续语音识别系统根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别系统 特定人语音识别系统 特定人的识别系统精明得足以能了解讲话者的语音特点，它从语音签名上就能知道讲话者的身份。 只需在讲话者用特定单词组构成的

29、词汇表训练系统后，它才干识别 特定人系统的优点是它是可训练的，系统很灵敏，可以训练它来识别新词 特定人的系统的缺陷是由一个用户训练的系统不能被另一用户运用 例：手机中运用的语音拨号非特定人语音识别系统非持定人识别系统可识别任何用户的语音。它不需求任何来自用户的训练，由于它不依赖于个人的语音签名。 为生成非特定人识别系统、大量的用户训练了大词汇表的识别器。 在训练系统时，男声和女声、不同的口音和方言，以及带有背景噪音的环境都计入了思索范围之内以生成参考模板。例：IBM Via Voice 孤立词语音识别系统孤立词(语音)识别系统，一次只提供一个单一词的识别 识别器的第一个义务是进展幅度和噪声归一

30、化，下一步是参数分析 可以经过把对应于一个词的大量样本聚集为单一群来获得非特定人孤立单词语音识别器。 衔接词语音识别系统衔接词的语音由所说的短语组成，而短语又是由词序列组成 识别衔接词短语中单词的一种方法是采用词定位技术 类似于孤立词语音识别，衔接词语音识别用于命令和控制运用 延续语音识别系统延续语音由在听写中构成段落的完好句子组成 延续语音识别系统可以分成以下三部分： 第一部分包括数字化、幅度归一化、时间归一化和参数表示 另一部分包括分割并把语音段标志成在基于知识或基于规那么系统上的符号串 最后一部分是设计用于识别词序列而进展语音段匹配 语音识别技术及运用语音识别的开展历史 语音识别技术语音

31、识别系统的类型 语音识别的运用 语音识别的运用语音邮件集成数据库输人和讯问运用 语音命令和控制运用 第四讲 数字语音处置技术 数字音频紧缩技术三维音效语音识别自然言语了解语音合成 自然言语了解 自然言语了解就是研讨如何能让计算机了解并生成人们日常所运用的(如汉语、英语)言语，使得计算机懂得自然言语的含义，并对人给计算机提出的问题，经过对话的方式，用自然言语进展回答。目的在于建立起一种人与机器之间的亲密而友好的关系，使之能进展高度的信息传送与认知活动。 用自然言语与计算机进展通讯，这是人们长期以来所追求的。自然言语了解一个中文文本从方式上看是由汉字包括标点符号等组成的一个字符串。由字可组成词，由

32、词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字符、词、词组、句子、段，还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义景象，即方式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以了解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。自然言语处置的中心技术是言语分析技术，即将句子数量无限变换成由词语数量可控及其笼统方式数量有限构成的用某种数据构造句法树、复杂特征集或语义网络表示的内部方式数量有限。 自然言语了解言语分析技术可以分为基于规那么与基于统计数据两大类。概率语法经过语料库统计给每条言语规那么加上概率值，言语规那么便有了“柔性，不再是“说一不二、“非此

33、即彼。概率语法是有机结合这两类技术的较好实际体系。为了完成这种统计，事先必需按照人给出的言语规那么加工语料库至少要加工一部分训练语料，这阐明统计方法也需求规那么的指点。两者之间的结合和相互利用是必然的趋势。 自然言语了解言语分析可以划分为词法析、句法分析、语义分析、篇章分析等步骤。如今，词法分析和句法分析相对成熟，语义分析逐渐成为研讨重点。对象单元由小到大从句子向篇章开展。实践上只需在篇章的范围内分析，省略、指代和句子的固有歧义等问题才能够处理。 假设说自然言语处置技术尚未获得艰苦突破，其含义就是完好言语分析技术尚未过关。浅层分析技术或者只提取句子中的名词短语，或者只识别句子的谓语中心词及其他组块同谓语中心词的依存关系。这样的技术就是顺该