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[期刊论文] 作者：周若华,
来源：中学教学参考 年份：2021
分析学生解决“图形的翻折”问题时常出现的错误,找到该类问题的解决策略,以提高学生的解题能力,帮助学生克服畏难心理并建立信心....
[期刊论文] 作者：周若华,
来源：青少年科技博览（中学版） 年份：2014
新加坡非常重视教育，更重视学生科技素养和能力的提高。在小学、中学阶段，学校会为学生提供很多参与、感受科技的活动，丰富学生的课余生活。 我就读的学校对科技活动相当重视。其中最大的亮点就数“研究项目”了。学校会鼓励学生完成一些研究性学习项目，这些项目......
[期刊论文] 作者：周若华,,
来源：青少年科技博览 年份：2014
新加坡非常重视教育,更重视学生科技素养和能力的提高。在小学、中学阶段,学校会为学生提供很多参与、感受科技的活动,丰富学生的课余生活。我就读的学校对科技活动相当重视...
[期刊论文] 作者：周若华,颜永红,,
来源：声学学报 年份：2010
自动音乐记谱是音乐信号处理中的关键技术。本文描述了一个快速的自动复音音乐记谱方法。该方法采用回声器时频分析(RTFI)作为时频分析工具,主要由两个阶段组成,能量基的音符...
[期刊论文] 作者：万玉龙,周若华,颜永红,,
来源：清华大学学报(自然科学版) 年份：2013
自动音乐/语音分段是语音识别技术的重要部分。该文采用回声器时频分析计算平均能量谱及定长片段的优化短时低能量比,用Bayes分类器判定类型,并根据内容连续性对分段结果修正...
[期刊论文] 作者：许云飞,周若华,颜永红,,
来源：网络新媒体技术 年份：2014
在NIST SRE 2012年评测和实际应用中,可以用说话人的多个语音样本来注册说话人模型,并且这些语音样本取自于各种各样的信道。本文基于PLDA,尝试了多种打分方法,并提出一种新...
[期刊论文] 作者：万玉龙,王宪亮,周若华,颜永红,,
来源：网络新媒体技术 年份：2014
提出了一种基于能量谱包络非负矩阵分解的钢琴多音符估计算法.首先对钢琴88个单音片段进行RTFI时频分析,求得对应平均能量谱,经过时序平均、归一化求得平均能量谱包络,拼接成...
[期刊论文] 作者：许云飞,杨海,周若华,颜永红,,
来源：自动化学报 年份：2014
近年来，基于总变化因子的说话人识别方法成为说话人识别领域的主流方法．其中，概率线性鉴别分析（Probabilistic linear discriminant analysis，PLDA）因其优异的性能而得到学者们的广...
[期刊论文] 作者：梁春燕,杨琳,周若华,颜永红,,
来源：声学学报 年份：2015
研究韵律特征在说话人确认中的应用。将整个韵律轨迹以固定段长和段移进行片段划分,并对其进行勒让德多项式拟合从而获取连续性的韵律特征,将特征映射到总变化因子空间,并用...
[会议论文] 作者：梁春燕,杨琳,周若华,颜永红,
来源：中国科学院声学研究所第四届青年学术交流会 年份：2012
将信息增益和加权log似然比特征选择方法应用于音子配列学语种识别系统中进行特征降维。在美国国家标准技术研究院2009年语种识别评测数据集上进行实验，分别使用信息增益...
[会议论文] 作者：万玉龙;王宪亮;周若华;颜永红;,
来源：中国科学院声学研究所纪念建所50周年暨第五届学术交流会 年份：2014
提出了一种基于能量谱包络非负矩阵分解的钢琴多音符估计算法.首先对钢琴88个单音片段进行RTFI时频分析,求得对应平均能量谱,经过时序平均、归一化求得平均能量谱包络,拼接成...
[期刊论文] 作者：王宪亮,万玉龙,杨琳,周若华,颜永红,,
来源：网络新媒体技术 年份：2014
提出一种音素相关特征,并将语言学中语支的思想引入语种识别。结合音素相关特征和因子分析方法,提出音素层语支变化量（PLBV）方法。通过对音素后验概率进行降维和均值方差规整,......
[期刊论文] 作者：张健,徐杰,包秀国,周若华,颜永红,,
来源：清华大学学报(自然科学版) 年份：2017
语种识别的关键问题之一是提取语音信号中的语种鉴别性信息。近期,音素对数似然比(phone log-likelihood ratio,PLLR)的新特征被引入语种识别领域,并表现出了优异的性能。该...
[会议论文] 作者：张健,袁庆升,包秀国,周若华,颜永红,
来源：2015中国计算机网络安全年会 年份：2015
在传统语种识别中,特征研究的目标在于提取各个语种间的语言鉴别性信息.但在安全领域应用中,常常只对某一特定语种感兴趣,这就要求特征能够最大限度的体现目标语种与其他语种间的差异.为了解决这个问题,本文对在语种识别任务中取得优秀性能的对数域音素后验概率......
[期刊论文] 作者：王宪亮,吴志刚,杨金超,周若华,颜永红,,
来源：清华大学学报(自然科学版) 年份：2013
语种识别系统通常采用支持向量机(support vectormachine,SVM)一对多分类加Gauss后端分类器的方法进行分类。传统的SVM一对一分类在进行线性鉴别性分析(linear discriminant...
[期刊论文] 作者：王宪亮,袁庆升,包秀国,张健,万玉龙,周若华,颜永红,,
来源：网络新媒体技术 年份：2015
提出一种支持向量机（SVM）一对多得分规整的语种识别方法。通过对SVM得分进行规整,提高了各语种得分间的区分性,同时对分类效果较差的SVM分类器更鲁棒。仿真实验基于音素层特征...
[会议论文] 作者：张健[1]袁庆升[2]包秀国[2]周若华[3]颜永红[1],
来源：2015中国计算机网络安全年会 年份：2015
在传统语种识别中，特征研究的目标在于提取各个语种间的语言鉴别性信息。但在安全领域应用中，常常只对某一特定语种感兴趣，这就要求特征能够最大限度的体现目标语种与其他语......
[期刊论文] 作者：王宪亮,袁庆升,包秀国,张健,万玉龙,周若华,颜永红,
来源：网络新媒体技术 年份：2015
提出一种支持向量机(SVM)一对多得分规整的语种识别方法.通过对SVM得分进行规整,提高了各语种得分间的区分性,同时对分类效果较差的SVM分类器更鲁棒.仿真实验基于音素层特征...
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