基于DSP的旋转式倒立摆控制系统

介绍了基于DSP（digital signal processing，数字信号处理）控制器的旋转式倒立摆控制系统的总体结构和工作原理，对系统模型进行动力学分析，建立了一个四阶的状态空间方程，根据状态反馈方法邮倒立控制，在此基础上，设计了基于规则分析的摆起控制方案，最终实现了摆起－倒立控制，实验表明，系统的稳定性好，抗干扰能力强，使用DSP来控制倒立摆，有利于系统的小型化，控制更加快速，控制品质有很大提高。     

基于Multilingual的音素识别及其在语种识别中的应用

国际上对自动语种识别进行了广泛的研究,提出了各种各样的方法,美国国家标准技术研究所(NIST)多年的评测表明,基于并行音素识别(parallel phoneme recognition language modeling,PPRLM)的方法取得了很好的性能.该文提出了一种基于多种语言的音素识别方法的自动语种识别系统,系统中Multilingual音素集是使用基于数据驱动聚类获得.通过真实环境电话语音测试表明,该方法在只使用了很少的识别时间的情况下,获得了跟传统的PPRLM系统可比的识别正确率.同时经过与PPRLM系统融合后,获得了更好的性能,跟其他主流的几种语种识别方法也有可比的性能.     

辅助语音评分系统中一种流利度自动评分方法

流利度评分是目前计算机辅助自动发音评分系统中一个重要组成部分。为了解决流利度特征表述中和内容、韵律等高级表述技巧相关的广义流利问题,该文提出了一种能够全面客观地评价口语流利度通顺性和韵律性的评分方法。该方法除了通顺性之外,可以提取停顿、韵律、连读和失去爆破等特征;评分过程中,系统采用多层次融合方法,分别从句子级和篇章级提取流利度特征,其中篇章级得分由句子级加权得分和篇章级特征进行融合得到。在实验中,分别以机器得分和人工平均分的相关度、均方差等指标比较了多元线性回归(LR)、BP神经网络、支持向量回归机(SVR)3种算法的性能。结果表明:基于非线性建模的BP神经网络和支持向量回归机拟合的得分模型要好于多元线性回归;该方法可以作为一个重要指标,应用在计算机辅助语音评分系统中。     

智能语音入侵未来生活

语音如何入侵智能生活？通过智能语音将用户和智能生活连接起来,企业和用户通过云知声的智能语音服务在手机、智能家居、智能汽车、智能客服、在线教育等生活的方方面面带来高效和令人满意的智能化操作体验。语音不仅是人类之间进行信息交流最自然、最有效、最方便的工具,而且也是人与机器之间进行通信的重要工具。语音识别（Automatic Speech Recognition,ASR）技术能够让机器听懂人的声音,并据此作出正确的反应。2011年Siri的出现让语音技术渗透进人们的生活,也将语音识别带入了新纪元。此前,＂人机交互＂一直只是个虚拟概念。