【摘 要】
：
语音信号在传播过程中会产生持续时长不等的音素特征,这些特征会影响语音识别的正确率。针对这一问题,提出一种多核卷积融合网络(Multi-core Convolution Fusion Network, MCFN),用于对不同长度的音素特征进行标准化,用标准化后的特征训练语音识别模型。此外,还利用子空间高斯混合模型(Subspace Gaussian Mixture Model, SGMM)将一般说话
【机 构】
：
中北大学软件学院 山西太原030051
论文部分内容阅读
语音信号在传播过程中会产生持续时长不等的音素特征,这些特征会影响语音识别的正确率。针对这一问题,提出一种多核卷积融合网络(Multi-core Convolution Fusion Network, MCFN),用于对不同长度的音素特征进行标准化,用标准化后的特征训练语音识别模型。此外,还利用子空间高斯混合模型(Subspace Gaussian Mixture Model, SGMM)将一般说话者的语音和信息加入到模型中,减小语料稀疏性对模型的影响。通过在Thchs30和ST-CMDS数据集对模型
其他文献
基于心脏信号的生物识别技术是目前生物识别的重要研究方向,对基于心脏信号的身份识别技术以及用于身份识别的各种心脏信号及其产生的机理进行介绍,并对心脏信号的采集形式进行分析。通过对多种基于心脏信号的身份识别技术步骤和分类算法的比较,对基于心脏信号的身份识别方法的可行性进行研究和探讨。
新近提出的数字孪生五维模型理论归纳描述了数字孪生的要素结构和运行原理,但在构建具体数字孪生系统实例时,仍缺少可用于直接指导的物理化结构模型。通过对五维模型中各元素表现的分析,归纳总结数字孪生的分布式物理化结构模型,进而构建面向项目全寿命周期管理的变电站数字孪生体系模型,指导构建基于信息化三维模型的变电站施工管理平台。数字孪生分布式物理化结构模型具有普适性,可适用于不同领域。
构建并分析两层复杂网络的特性及其抗毁性。试图寻找两层复杂网络中具有较优抗毁性网络模型的层间链接方式和层内链接方式。基于不同的层内(层间)链接算法构建三类两层复杂网络模型并对其拓扑指标进行分析;基于最大剩余连通分支粒度分析三类复杂网络的抗毁性;通过数值仿真刻画出了具有较优抗毁性的网络拓扑结构及其特性。结果显示:当层间链接概率pn趋于10~(-3)时,三类两层复杂网络的度分布特性均保持单层复杂网络的特
将深度学习应用于医疗问答是目前最热门的话题之一,一般使用单一神经网络(CNN或RNN)获取句子间语义信息来提高匹配精度。但是该方法只能获取句子中一部分或单侧的信息,忽略了其他丰富而复杂的语义关系,从而导致匹配结果不够理想。针对此问题提出一种将CNN网络和BiGRU网络相结合并引入注意力机制的混合模型—ABiGRU-CNN,该模型能够有效地提取问答对中复杂语义信息。在cMedQA数据集上的实验表明,
LoRa是一种用于广域物联网应用的低功耗通信技术,具有远距离、超低功耗等特点。LoRa采用基于Chirp(线性调频)信号的扩频调制技术,通过对Chirp信号进行循环移位得到调制信号,其传输信息由符号起始位置的初始频率偏移所承载。其通信性能极易受定时偏差和频率偏差的影响。提出一种针对LoRa技术的联合同步及频偏估计算法,根据LoRa循环移位的特点,通过推导时偏和频偏的数学模型,联立方程组求解得到精确
风帆侧推力影响帆船阻力和航向稳定性,从而影响航速乃至使帆船失去航向。为使无人帆船在稳定航行中保持最大航速,对侧推力影响下帆船航速的风帆攻角作用规律进行研究。采用CFD技术对风帆空气动力特性进行数值模拟,获得风帆作用力系数曲线;基于响应型三自由度船舶操纵分离(MMG)方法建立目标帆船运动仿真模型,生成侧推力影响下不同风况和攻角对应的帆船航速簇曲线,分析获得无人帆船最大航速控制的风帆攻角策略。研究结果
针对训练数据较少的小样本情况下,使用隐马尔可夫模型(HMM)的建模准确性较低的问题,提出一种基于条件随机场(CRF)和HMM混合模型的手势识别方法。用一个区分局部观测值的判别模型来提供与序列中的每个局部观测相关联的局部后验。将CRF用于执行这种判别层。通过区分局部观察值来为HMM层提供局部类后验。在HMM解码阶段将这些局部后验组合在一起提供更多的全局信息。通过实际手势识别实验验证了融合HMM建模能
Redis因具备快速响应、数据安全等特点,常被选作系统缓存工具。由于受到单节点性能约束,传统电力系统中通常会选择Redis集群架构。但是在Redis集群实际部署过程中,往往呈现出扩展性差、维护困难等缺陷。为此,提出一种基于Codis的分布式缓存架构方案,以对传统电力系统中的Redis集群进行优化。通过电力系统中业务存储能力、数据检索效率、性能优良检测等多角度,对搭建的Codis分布式缓存架构进行理
针对高考咨询问题重复性高、搜索引擎回答较为冗余等现状,从各网站的半结构化以及非结构数据中抽取知识三元组,构建高校信息知识图谱;对涉及多种约束的复杂问句的问答方法进行研究,提出一个基于语义解析的问答模型,通过对问句的解析将问句自动转换为Neo4j查询语句。实验结果表明,该系统能较为准确地回答大部分领域问题,为其他领域类问答系统的实现提供了借鉴。
针对阿尔茨海默病的计算机辅助诊断,使用多种模态医学数据,结合机器学习算法实现高准确率的诊断。将数据经过年龄校正和特征剔除处理;将结构性磁共振成像、正电子发射计算机断层显像、脊髓液蛋白质和基因四种模态数据通过主成分分析进行融合;使用极限学习机分类诊断。通过302位对象的十折交叉验证实验,准确率达到95.1%,比常规方法提升3.5百分点。结果说明该方法在阿尔茨海默病的诊断上有高准确度,可为医生的临床诊