【摘 要】
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深度神经网络具有较强的非线性表达能力,可以更准确地对语音进行建模,但是通常需要大量的数据进行网络训练。在某些情况下,很难采集足够大的数据集,数据量不足会导致网络表达能力较差。针对数据量不足造成的问题,本文利用迁移学习和卷积神经网络对说话人识别工作展开研究,提出了基于迁移学习的说话人识别方法。利用大型数据库对神经网络进行训练,学习数据的通用特征,然后对网络进行微调,进而学习目标数据的深层特征,最终实
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深度神经网络具有较强的非线性表达能力,可以更准确地对语音进行建模,但是通常需要大量的数据进行网络训练。在某些情况下,很难采集足够大的数据集,数据量不足会导致网络表达能力较差。针对数据量不足造成的问题,本文利用迁移学习和卷积神经网络对说话人识别工作展开研究,提出了基于迁移学习的说话人识别方法。利用大型数据库对神经网络进行训练,学习数据的通用特征,然后对网络进行微调,进而学习目标数据的深层特征,最终实现说话人识别分类。
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单点登录技术已成为Web应用系统广泛采用的认证授权技术,通过对身份认证授权方式进行研究比较,提出一种基于CAS与令牌的单点授权方法。该方法通过少量的代码重构实现对原有不支持CAS协议的系统按照单点登录的方式进行授权集成,扩展了CAS的应用范围。通过实践,该方法可实现通过统一身份认证系统安全登录某资产管理系统。
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Hello!My name is David.I have a dream village.In the village,there aren’t so many people.And I can do many wonderful things.I can sing.I can dance.I can have a good time.There the sky is blue,and the air is fresh.So I can see many birds in the sky.