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1.
2.
3.
慢跑鞋的足底压强分析与功能评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用德国Novel公司的Pedar鞋垫式(in-sole)足底压力测量系统,对6款适合于健身长跑和中长跑运动员训练或公路比赛所穿的慢跑鞋和1款体操鞋(模拟赤足状态)进行3个速度下的足底压强测量.通过步态周期(TGC)、最大地面反作用力(Fmax)、最大足底压强(pmax)、力量-时间积分值(∫Fdt)以及压强-时间积分值(∫pdt)等参数的分析,对各款运动鞋的功能特性进行了初步评价,建立了初步的评价标准.  相似文献   
4.
为解决语音识别系统实用中的说话人口音快速自适应问题,提出了一种动态说话人选择性训练方法。基于说话人选择性训练方法,采用基于Gauss混合模型似然分数计算的置信测度选择训练用说话人,改变训练用说话人的绝对数目选取方式,提高了选取的效能并拓展了选取标准的推广性。根据各个训练用说话人同被适应说话人的不同似然程度,加权地合成动态说话人选择性训练的语音模型,提高了自适应训练的效果。实验表明:该方法使识别率从80.16%提高到84.12%,相对误识率降低了19.96%,在实用中提高了基线系统的识别性能。  相似文献   
5.
为了提高人工神经网络处理动态信号能力 ,在时延神经网络 ( TDNN )和卷积神经网络 ( CNN)的基础上 ,针对孤立音节的特点 ,提出了一个新的网络结构 ,研究了其学习算法。新网络在进一步改进后用于汉语孤立数码语音识别 ,对特定人和非特定人任务 ,分别达到了 97.7%和 95 .6%的正确识别率 (无拒识 ) ,其性能远远高于多层前向感知机( ML P)和时延神经网络 ,与传统的隐马尔科夫模型 ( HMM)方法是可以相比的。  相似文献   
6.
利用声调判别提高汉语数码语音识别性能   总被引:7,自引:0,他引:7  
数码语音“2”与“8”等的混淆是汉语数码语音识别错误的主要来源。为此,提出了在汉语数码语音识别中引入声调判别的方法。首先设计了变长度短时平均幅度差函数(LVAMDF)、元音中心定位、基音谐波单周期校正以及基音邻近搜索等一系列高性能基音周期估计算法,在此基础上设计了一个针对汉语数码语音声调识别的MDTD算法。实验表明,新的基音周期估计方法和MDTD算法使汉语数码语音识别率由95.2%上升到98.5%,更使“2”与“8”的分辨率由90.5%上升到了98.8%,从而较好地解决了这个难题。  相似文献   
7.
8.
在说话人识别系统中,训练语音与测试语音的话机类型失配会使说话人识别系统识别性能显著下降。为了提高说话人识别系统的稳健性,在说话人模型合成和话机归一化的基础上提出一种新的信道补偿方法HNSSM(handsetnormalizationinsynthesizedspeakmodel),综合模型和分数两个方面对系统进行信道补偿。1999年美国国家标准技术局说话人识别评测语音库上的实验表明,采用新的信道补偿方法使系统在等错误率和最小检测代价上比仅采用倒谱均值减的基线系统分别降低了39.4%和20.9%,而且优于只采用说话人模型合成或话机归一化补偿的系统。  相似文献   
9.
介绍了在通用电路模拟软件SPICE3e2源程序的基础上,针对微波电路与互连系统的分析特点所作的改进,经过多年的努力而研制成功的一套大型微波集成电路与互连系统仿真软件:清华微波SPICE。其核心技术包括:微波无源元件的建模及其在节点法软件中的内嵌;任意无源网络(包括互连线)的时域分析;进行电磁场分析时电路分析的加速;电原理图编辑器的研制。清华微波SPICE在微带不均匀区模型及互连系统的时域分析方面具有很高精度,是一部大型微波集成电路与互连系统仿真软件,具有很好的应用前景。  相似文献   
10.
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