连续语音关键字识别的方法

语音关键字识别是语音识别中的一个重要分支，本文结合关键字——废料模型、HMM比较了关键字识别和连续语音识别的不同，介绍了关键字识别的经典方法及提高识别正确率的方法。     

基于语音生成逆向解的嘶音合成方法

提出了一种应用三质量块声带模型与语音生成逆向映射法相结合的嘶音合成方法，应用这种方法合成的嘶音信号与实际嘶音信号的实验比较结果表明，该方法能够有效地合成嘶音箱号。     

汉语大词汇量连续语音识别系统

本文主要论述了汉语大词汇量连续语音识别系统的框架与设计方法,对语音识别系统的原理进行了分析,并对近年来语音识别技术未来发展动向进行了讨论。     

利用MFCC的语音信息隐藏方法

信息隐藏是20世纪90年代逐步兴起的研究课题。语音信号的不特定的静音间隔使得它比较于音乐等其他音频信号缺少了很大的隐藏空间,而语音信号的信息隐藏在Internet和有线与无线电话信道又有着很好的应用前景。提出一种语音信号的信息隐藏算法,能够在MFCC参数中隐藏秘密消息,语音的短时能量具有的较强的稳定性,可以保证隐藏和提取时的帧的同步,使得对应的提取算法可以准确地从隐藏的语音中恢复出信息。本方法可以适用于Internet信道和局域网络或高速网络中的语音应用。     

一种改进后的递增式语音语料抽选算法

提出一种改进后的递增式语料抽选方法 ,通过在递增的每个抽选阶段对所获语料进行二次筛选 ,加强对语料中语音单元的平衡控制能力 .该方法的实验佐证以 1 0年《人民日报》等报刊杂志为待选语料 ,共约 2 0 0 0万个句子 ,包括 8472个前后语境子音 .从这批待选语料中抽选获得的语料仅包括 1 7865个句子 ,但对出现次数超过 1 0的前后语境子音的覆盖率却达到了 94 3% ,语料中前后语境子音的分布方差为 0 1 8× 1 0 -3 .该方法除了在音子单元的覆盖率和分布均匀化方面的优异性能外 ,还具有较低的计算代价和存储代价 ,适宜于从报刊杂志、互联网等海量的真实语料中抽选语音识别声学模型的语料 .     

文本分类中基于图模型的特征提取方法

文本分类是处理和组织大量文本数据的关键技术之一。为了更加有效地实现文本分类,本文提出了一种基于图模型的文本特征提取方法。该方法利用类别信息在训练数据集上构造邻接带权图及其补图,使得属于同一个类别的样本点的投影尽可能近,不属于同一个类别的样本点的投影尽可能远。这种方法既能够获得文本空间的全局结构信息又可以保留局部结构信息。最后,采用K近邻分类器在20Newsgroups标准数据集上进行训练和测试,并且与基于潜在语义索引的文本分类方法做了比较,文本分类的性能得到很大提高。实验结果表明,本文所提出的方法能够有效地提高文本分类的性能。     

二十一世纪信息产业中语音识别的应用

语音识别技术是通过计算机系统将人类语言的内容及意义进行识别,这个构想始于20世纪50年代。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言,语音识别技术是一门涉及面很广的学科,与声学、语音学、语言学等都有着密切的联系。近些年来,随着科学技术的快速发展,电子信息产业发展更为全面,其中计算机系统的各方面功能不断强大,"语音识别"技术也取得了突破性进展,其应用范围也融入到各个领域。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言。     

英语语音教学中诗歌文本的运用及思考

综合分析高校英语语音教学的客观需求和常用教材的编排可知,英文诗歌是练习语音和口语不可或缺的材料,在全面提高学生的英文水平、综合运用能力、跨文化交流能力方面发挥了长远作用。授课教师可根据学生情况,适当使用英文诗歌作为训练材料,让学生在学习英语语音这门专业基础课的同时,感受诗歌韵律的美感及其文化内涵,为解决英语语音教学实践练习材料单一、形式枯燥和评价方式片面的问题提供方案。     

英语语音教学中诗歌文本的运用及思考

综合分析高校英语语音教学的客观需求和常用教材的编排可知,英文诗歌是练习语音和口语不可或缺的材料,在全面提高学生的英文水平、综合运用能力、跨文化交流能力方面发挥了长远作用。授课教师可根据学生情况,适当使用英文诗歌作为训练材料,让学生在学习英语语音这门专业基础课的同时,感受诗歌韵律的美感及其文化内涵,为解决英语语音教学实践练习材料单一、形式枯燥和评价方式片面的问题提供方案。     

语音识别的拼音学习中发音识别和评分模块的系统设计

语音识别技术的发展使得人与计算机的交互成为可能,针对目前汉语拼音在自学过程中缺乏反馈性意见的指导,本文把HSK大纲的初级词汇作为识别内容,结合语音识别的相关原理,利用VC7.0集成开发环境设计了汉语拼音的学习系统,系统按照学习、练习和测试三部分功能来实现,并在练习功能中嵌入语音识别技术与用户进行交互,给出用户发音的评价和反馈信息。     

决策问题识别的方法研究

首先介绍了决策过程前期阶段－问题识的概念，认为问题识别作为一种主观主要受到人的认知能力的影响，识别过程实际是一个评价过程，其最终目的是为了评价现实系统与目标状态之间所存在的偏差的大小。根据这一特点，建立了灰色关联度评价模型和一种基于反应值的满意评价模型，并用一实例对这两种模型进行了验证。     

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展

提高短期光伏发电预测水平是太阳能光伏发电站并入现有电网系统和太阳能光伏开发利用的关键问题,对提高太阳能光伏发电开发利用、保证并网安全也具有重要意义.本文对国内外短期太阳能光伏发电预测方法进行了分类归纳总结,对各类方法的发展趋势、优缺点等进行了分析.结果表明,统计智能类预测方法是国内外小型光伏电站短期光伏发电量预测技术发展的重点,总体平均预测误差在3.0％～ 11.0％之间.简单物理模型类预测方法是目前国内外大中型并网光伏电站业务运行采用最多的短期光伏发电量预测方法,总体平均预测误差在5.0％～20.0％之间.复杂物理模型类预测方法是未来大型光伏电站短期发电量预测技术研究和发展应用的主要方向.文章结论对我国短期太阳能光伏发电预测技术的发展具有促进作用.     

公众要素预报实习中温度预报技术探讨

温度预报是公众要素预报的难点,为了更好地让学生完成这部分实习内容,本文在分析目前气象部门温度预报方法的基础上,对授课重点逐一剖析,力求在有限实习时间内,使学生全面、准确地掌握温度预报技术的要领,提高学生温度预报准确率,从而达到优化实习内容和实习方式的目的。     

区域物流需求分析集对聚类预测模型研究

在区域物流需求预测分析的基础上,构建了区域物流规模预测的集对分析聚类预测模型,用此模型对山东省各地区的区域物流规模做出了适当的预测,为区域物流政策的制定以及基础设施规划提供了一定的依据。     

基于CLUE-S模型框架的土地可持续利用情景预测——以阳泉市郊区为例

土地持续利用是区域可持续发展的核心内容与重要基础,提高土地利用效率、优化土地资源配置是推动区域经济可持续发展的必要手段。土地利用规划在推动土地资源可持续利用方面发挥了重要作用。在现有土地利用数据的基础上,充分整合自然和社会因素的影响,全面考虑各土地利用类型的供需平衡关系,合理预测未来土地利用变化情景,特别是建立一个开放性的研究框架,是土地利用研究和规划实践中亟待解决的问题。本文以阳泉市郊区为例,提出简化的CLUE-S模型研究框架,探讨研究区不同发展路径下的土地利用变化情景,以期为土地利用规划提供决策依据。研究结果表明,在土地利用规划中,耕地优先原则、生态保护原则、效益提高原则依次为发展路径的先后选择顺序。较＂生态涵养＂及＂超速掠夺＂路径,＂均衡发展＂路径安排耕地18131.57hm2,安排建设用地14069.40hm2,可以满足阳泉市郊区在未来15年内粮食自给率上升27个百分点,国内生产总值年均增幅达到13%的用地需求,为最适宜发展情景。     

一种基于径向基网络的读者流失分析模型

大量而频繁的读者流失导致了图书馆知识服务范围的减少,降低了图书馆信息服务的质量。本文根据读者资料和借阅行为及其相关数据等历史信息,将径向基神经网络应用于读者流失分析中,针对目前图书借阅中存在的问题,给出了读者流失预测模型,利用训练后的模型对读者的流失率进行预测并生成读者列表。该模型通过试验运行,取得了良好的效果,对大学图书馆的服务策略实施具有现实的指导意义。     

对塞尔“中文屋”两种论证形式的考察

“中文屋”思想实验蕴涵的论证结构是其有效性的根本保证,而基于“语法不等同于语义”,“模拟不等同于复制”两个逻辑真理,又可以从中分离出两种论证形式：逻辑论证和经验论证,它们分别支撑“中文屋论证”的两个要点。文章试图对“中文屋”两种论证形式进行考察,证明它在批判强人工智能上的有效性,同时揭示两种论证形式之间存在的不融贯问题。     

基于多模态眼动识别的乒乓球运动员动作预测

眼动的速度最高可达到600°/s,具有比人手更灵敏的反应,因此有更好的实时性和应激性,通过眼动识别可以准确反映人体的动作特征,实现动作的判断和预测。采用眼动识别的图像处理算法实现对乒乓球运动员的动作预测,提高攻球效能,改进乒乓球攻击和防御的目的性。传统方法中对乒乓球运动员的眼动识别算法采用边缘特征融合算法,对运动员的动作变换跟踪性能不好,提出一种基于多模态融合眼动识别的乒乓球运动员动作预测算法。提取边缘特征,进行虹膜定位设计,统计搜索区域灰度直方图分布,建立虹膜颜色与边缘联合特征模板,通过多模态融合眼动时变分析,采用从粗到细的处理方法,在减少匹配对应项的同时进行动作预测相关系数匹配,预测跟踪目标中心,实现动作预测,仿真结果表明,算法对运动员的动作预测准确度高,实现对乒乓球运动员动作的实时跟踪和识别。     

基于时间记忆的网络舆情意见交互模型研究

如何设计更符合实际情况的意见交互模型,使仿真研究结果更具真实性,是网络舆情仿真研究的核心问题。目前针对意见交互过程的多数研究仅考虑了邻居对意见形成的影响,忽略了以往符合遗忘规律的历史时刻个体意见态度对当前意见的"冲击"。本文在梳理、分析经典意见交互模型的基础上,考虑个体意见演变的时间记忆问题并结合卷积理论提出了新思路,建立基于HK模型的具有时间累积效应的意见交互规则模型,并给出算法实现。仿真研究结果表明:网络舆情中网民某时刻的意见值不仅受到当时周围邻居的影响,自身的历史记忆也对此产生作用。     

基于情景分析法的中国碳排放分配预测研究

基于公平原则、效率原则和溯往原则三个分配视角建立碳排放分配模型,并根据九种不同的分配情景对我国2020年碳配额分配展开预测研究。结果显示:溯往原则视角会增加我国碳排放分配总额,且对资源丰富的省市影响较大;效益原则视角对我国碳排放分配的影响略小于溯往原则视角,主要影响东部等发达区域分配的碳配额量;而公平原则视角对我国分配的碳配额总量影响较小。最后提出加快技术开发速度、通过供给侧改革大力淘汰落后产能、完善碳权分配机制等建议。