基于特征加权的FSVM在低信噪比语音识别中的应用

模糊支持向量机(FSVM)赋予每个样本一个模糊隶属度,优化了最优分类面,具有好的抗噪性。为提高低信噪比条件下的语音识别准确率,减小传统支持向量机(SVM)中噪声样本对分类精度造成的影响,首先将模糊支持向量机(FSVM)应用于语音识别系统中的识别网络。在此模型的基础上,考虑到语音样本各维特征的影响,计算各维特征的信息增益作为对分类的重要程度,依据此重要程度确定对各维特征的加权系数,构造加权核函数。为了减小一对一分类模式下的时间复杂度,引入了三叉决策树策略。在仿真实验中,采用韩语语料库的耳蜗滤波器倒谱系数(CFCC)作为实验数据,实验结果表明,在低信噪比语音识别中,特征加权模糊支持向量机(FWFSVM)比传统的SVM具有更好的鲁棒性。     

基于DKU-JNU-EMA数据库发音特征的方言识别

为研究广东话、客家话、潮州话和普通话的发音差异性，提出了一种基于发音特征的方言识别系统。本研究采用DKU-JNU-EMA数据库，以广东话、客家话、潮州话和普通话为研究对象，通过端点检测法实现对数据集的预处理，提取了数据集中发音器官的位移、速度和加速度参数，并对发音运动器官进行了空间和速度的统计学分析，然后选用随机森林和支持向量机分类器对所取的提特征集进行识别分类。实验结果表明，本文提取的发音特征在机器学习分类器的识别分类中是有效的，选用支持向量机做分类器时，在齿龈位置的分类平均准确率达到83.1%。     

RBF网络和小波相结合的数字音频零水印算法

利用RBF网络结构简单、非线性逼近能力强、收敛速度快的特点,提出一种RBF网络和小波变换相结合的数字音频零水印算法。本算法利用RBF网络,将原始音频信号小波低频系数作为RBF网络的输入,将水印信号作为目标,建立原始音频信号与水印信号的对应关系。该方法不改变原始音频信号感知质量,在抵抗各种常见攻击时所得归一化相关系数有较好的稳定性。     

青年周恩来思想发展的文化动因初探

周恩来同志是中国共产党的创始人之一，是伟大的政治家、军事家、外交家。他为了中国人民的解放事业，鞠躬尽瘁、死而后已。在怀念一代伟人周恩来同志之际，我们可以从一个更为广阔的社会文化背景入手，通过对周恩来思想发展过程的具体研究，了解其成长的内在文化动因，对于弘扬民族文化，培育肩负新的历史重任的一代青年，建设有中国特色的社会主义，具有深远的历史意义和现实意义     

浅谈班级管理的策略

学校是未成年人思想道德建设的＂主阵地＂,班主任是学校德育工作的＂主力军＂,是学生的＂心灵导师＂,班级管理是学校管理中的重要组成部分。     

丝氨酸与水相互作用的量子化学研究

在密度泛函B3LYP/6-311++G(d,p)水平上对丝氨酸分子与水分子的氢键体系进行了研究,得到6种可能存在的构型.用完全均衡方法对基函数重叠误差进行了校正,计算了分子间的相互作用能.结果表明,H2O与丝氨酸分子中的—OH,—COOH中的—OH以及与—NH2相连的C上的H形成的3个氢键结构的稳定性最强.电子密度拓扑分析结果表明,丝氨酸与水分子间的作用以静电作用为主,较强的化学键具有较强的离子性.     

HNCS与H反应机理及动力学的理论研究

用MP2/6-311+ +G(d,p)和QCISD(T)/6-311+ +G(d,p)方法研究了HNCS与H原子反应的微观机理.应用正则变分过渡态理论并结合小曲率隧道效应,计算了200～2500K温度范围内主反应通道的速率常数,结果表明异硫氰酸(HNCS)与H的反应为多通道、多步骤的复杂反应,找到4个可能的反应通道,生成产物H2NCS的通道为主反应通道.反应速率常数随温度升高而增大,在整个温度范围内变分效应对速率常数计算影响较大,而隧道效应在低温区对反应速率的影响较显著.     

一个用FNT实现的卷积器

叙述了ＦＮＴ的基本概念和电路结构，说明了用ＦＮＴ实现一个８点５位基２流水线工作方式卷积器的方法，介绍了适用于ＦＮＴ硬件逻辑的新码。     

新农村建没史上的特殊篇章——傅柏翠新村建设的实践及其启示

20世纪三、四十年代,中共历史的传奇人物傅柏翠在闽西上杭县古蛟一带开展了"农村共产团"新村建设试验,其改革成果存在了近二十年.通过对傅柏翠"农村共产团"试验的实地调研与实证研究,寻找其规律性,以为我们今天在建设"生产发展、生活宽裕、乡风文明、村容整洁、管理民主"的社会主义和谐社会的新型农村提供宝贵的经验.     

网络环境与图书馆藏书发展

<正>图书馆藏书的发展,总是要受到社会政治、经济、科学技术和文化等环境因素的影响和制约的。长期以来,图书管理人员所扮演的就是图书保管员的角色,其角色定位就是采编、整理、装订、保管图书。然而,计算机网络的出现,在很大程度上改变了人们的生活方式,计算机技术和网络时代的来临,对图书馆藏书带来产生了重要而深刻的影响。