基于深度压缩感知的脑电情感识别

【目的】传统压缩感知中存在观测矩阵对信号适应性和重构算法对字典依赖性的问题，深度压缩感知则利用深度学习的方法解决传统压缩感知中存在的问题。【方法】利用深度信念网络(DBN)能够在不破坏观测矩阵随机性的前提下对信号进行自适应压缩，同时利用栈式自编码器(SAE)可以端到端地训练重构网络来摆脱重构算法对稀疏字典的依赖性，根据信号的稀疏表示中所具有的判别性，提出基于DBN和SAE的压缩感知识别模型(CS-DBN-SAE)。【结果】在DEAP情感脑电数据库上的四分类实验结果表明，CS-DBN-SAE模型的识别率达到83.29%,相比于传统压缩感知识别模型均取得了4.3%以上的提升。     

减小G.728语音编码计算量的三种方法

提出了减小Ｇ．７２８算法计算量的３种方法，分别讨论了它们的计算量及及合成语音质量，表明了降低码体积的方法是一种有效的方法。     

在推进社会主义新农村建设中迫切需要解决的若干问题

党的十六届五中全会提出建设"生产发展、生活宽裕、乡风文明、村容整洁、管理民主"的社会主义新农村,这是党中央对"三农"工作重视的又一体现.在建设社会主义新农村中迫切需要解决的问题有哪些?如何建设社会主义新农村,让农民真正得到实惠?这是我们所要思考、探讨的.     

基于多任务深度特征提取及MKPCA特征融合的语音情感识别

【目的】针对传统声学特征所含情感信息不足的问题，提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型优化声学特征，所提声学深度特征既能更好表征自身又拥有更多情感信息。【方法】基于声学特征与语谱图特征之间的互补性，首先通过卷积神经网络提取语谱图特征，然后使用多核主成分分析方法对这两个特征进行特征融合降维，所得融合特征可有效提升系统识别性能。【结果】在EMODB语音库与CASIA语音库上进行实验验证，当采用DNN分类器时，声学深度特征与语谱图特征的多核融合特征取得最高识别率为92.71%、88.25%,相比直接拼接特征，识别率分别提升2.43%、2.83%.     

土地革命时期中央革命根据地的廉政建设

中央革命根据地建立后，高度集中的政治体制、官僚政治的余毒、制度不健全等因素致使腐败滋生。苏维埃政府采取了统一财政制度、加大监督机制、健全民主制度等一系列廉政建设措施，有效地消除了干部队伍中存在的某些腐败现象，巩固了苏维埃政权，并且为我党的廉政建设积累了宝贵的经验。     

基于DNN-LSTM的VAD算法

基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的语音活动性检测(voice activity detection,VAD)忽略了声学特征在时间上的相关性,在带噪环境下性能会明显下降。该文提出了一种基于深度神经网络和长短时记忆单元(long-short term memory,LSTM)的混合网络结构应用于VAD问题。进一步对语音帧的动态信息加以分析利用,同时结合DNN-LSTM结构使用一种基于上下文信息的代价函数用于网络训练。实验语料基于TIDIGITS语音库,使用Noisex-92噪声库加噪。实验结果表明:在不同噪声环境下基于DNN-LSTM的VAD方法比基于DNN的VAD方法性能更好,新的代价函数比传统的代价函数更适用于该文提出的算法。     

近代氟代苯甲醛合成方法的研究进展

综述了近代有关氟代苯甲醛的化学合成及电化学合成的研究进展,主要阐述了氧化法、氟化法及电氧化法、电还原法和牺牲阳极法.结合本研究所近几年在有机电合成方面的工作,重点介绍了电化学法的研究.     

改进G.728语音编码算法的增益滤波

根据一阶数字滤波器的低通特性，提出了改善G.728算法增益滤波器性能的方法，实验结果表明此方法可使平均分段信噪比提高约0.5dB，以此为筹码，可以降低G.728算法其他模块的计算复杂性。     

试析小结在历史总复习中的应用

试析小结在历史总复习中的应用张雪英，邓泽村如何嗷好高三历史科的总复习，本人以曾带过六届毕业班历史料复习的体会谈谈“小结”在历史总复习中的应用。每节课都要有小结，总复习更应如此，但如何进行小结，这要根据专题内容、重点知识来定。我认为可采用以下五种方法：...     

基于ZCPA和DHMM的孤立词语音识别系统

介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统的过程,重点针对软件实现中的问题重新推导了Baum Welch算法的重估公式,引入一种抗噪性能很好的特征参数:过零率与峰值幅度特征,将该特征与DHMM结合用于孤立词识别系统。结果表明,此系统训练时收敛很快并且识别效果好。