关键词检测系统中废料模型技术的研究

关键词检测是语音识别中一个重要的研究方向．关键词检测技术的重点之一就是代表非关键词语音的模型，不论识别系统的方法怎样，大部分是采用废料模型的，而废料模型的结构和类型对整个系统的性能有很大的影响．提出了一种基于音节格的废料模型．实验表明，与传统的基于音素类的废料模型相比，关键词的检测率有了很大的提高．     

基于词表树结构填料模型的关键词检测技术

关键词检测技术是语音识别领域中一个重要的研究方向。对于关键词检测系统来讲,若要求达到高检测率的同时希望虚报率较低,仅仅建立关键词模型是不够的。填料模型的结构和类型对整个系统的性能相对会有更大的影响。对于非特定说话人的连续语音中出现的非关键词语音提出建立一种新的有效的基于词表树结构的填料模型。实验结果表明,与传统的基于音节格和音节聚类的填料模型相比,关键词的检测率有了很大的提高,系统的综合性能较好,具有一定的可行性和实用性。     

基于本体的信息过滤需求模型构造

在信息过滤系统中,由于缺乏语义模型作为支撑,基于关键词的用户需求模型难于准确地反映出用户的真实需求,成为影响过滤性能的主要瓶颈.提出了以本体构造用户需求模型的方法:采用领域相关度和领域一致度组合方法来确定查询关键词在特定领域的重要程度,建立查询关键词到本体概念的映射,然后利用本体的概念及属性构造用户需求模型.这种基于本体的用户需求模型构造方法能提高过滤系统性能.     

基于离散HMM的非特定人关键词提取语音识别系统

设计了一个基于离散隐含马尔可夫整词模型的非特定人汉语小词表关键词提取语音识 别系统, 提出一种基于对前向、 后向搜索得到的关键词假设做二次识别的置信度策略. 将 该置信度用于关键词提取系统的说话验证, 得到了良好效果.     

基于模糊理论的关键词识别算法

针对关键词发音相似易混淆及反词模型难确定、难训练等问题,提出一种结合模糊理论的方法,利用模糊C均值聚类算法对候选关键词进行2次聚类,同时将新的聚类中心作为反词模型进行最后确认.实验结果表明,这种方法使识别率得到了显著的提高.     

基于高维空间映射失配补偿方法的说话人确认

针对电话手机语音的文本无关说话人确认中,训练集语音和测试集语音来自不同信道所产生失配而导致系统性能下降的问题,采用一种基于高维空间映射的方法对系统进行补偿.在分析了已有的说话人确认系统的基础上,提出了一种基于特征参数映射支持向量机模型(PSVM)的说话人确认系统.首先用大量已知信道类型的语音训练出信道空间及映射矩阵,然后训练语音和测试语音都通过映射,消除因信道不同而导致的失配影响.在NIST数据库上的实验结果表明,这种方法弥补了训练语音和测试语音的失配,说话人确认系统的性能有了明显的提高.     

基于KML和虚拟地球的三维数字校园研究——以兰州大学为例

提出了一种新的三维数字校园建设的技术路线.在介绍相关技术背景的基础上,详细阐述此技术路线包含的两个关键部分,即基于KML的三维模型优化策略和基于虚拟地球应用程序接口的三维数字校园系统架构.最后将兰州大学三维数字校园系统作为实验案例,实现了在线访问、三维浏览、查询定位等功能,并且具有三维环境漫游流畅和系统开发便捷的特点.通过本系统取得的良好效果,证明了本文提出的基于KML和虚拟地球的三维数字校园建设技术路线切实可行,并在三维建筑物模型优化和轻量级的系统架构方面有很大优势.     

一个模型转换的验证框架

模型驱动体系结构（Model Driven Architecture,MDA）是OMG为充分利用基于UML的建模技术并分离软件系统的抽象描述和具体事项而提出的。模型转换对MDA的成功至关重要,但对于同传统软件开发过程中的测试部分同等重要的模型转换中的验证和有效性确认（V＆V）,目前的研究比较少。为此,尝试提供一个基于MDA上下文的模型转换性能的验证框架。该框架用于验证原模型包涵的性质,检查源模型与／或目标模型的各个元素是否通过模型转换规则实现了语义等价。同时,采用EMFAPI开发了一个用来分析Tefkat语言描述的模型转换规则的verifier原型系统,并通过实例验证了其有效性。     

海洋石油平台火炬辐射及水幕隔热特征分析

基于海洋石油平台系统特征,比较分析了火炬系统的两种热辐射模型,建立了适用于水幕系统的两通量隔热模型.通过实验数据对比,验证了模型的适用性.结果表明,Thornton辐射模型比API RP 521标准中的方法更为合理;雾场特性参数对水幕系统的隔热效果有着很大的影响,水幕透射率随着液滴出口压力的增大而逐渐减小,但影响幅度逐渐减少.基于该模型所得到的实际海洋石油平台的火炬辐射水幕隔热系统的设计证明了该模型具有较好的合理性及较强的工程适用性.     

基于知识生命周期的知识集成模型

分析了传统的知识库层次的知识集成存在的问题，并提出了基于知识生命周期的知识集成模型，模型以本体论作为集成的公共知识模型，支持包括知识辨识，知识建模，知识评价/确认，知识选择，知识转换等多个环节的知识生命周期，利用本模型可提高集成知识库的质量和集成知识系统的问题求解能力。     

论在需求分析阶段中系统分析员与有户的关系

比较系统和详细地论述了系统分析员在调查阶段。模型分析阶段和确认规格说明阶段如何与有户合作的问题；调查阶段分析员要克服自身不利于合作的因素。注意询问的技巧；模型分析阶段分析员要和用户讨论确定具体细节，补充修正系统模型；确认规格说明阶段分析员运用各种方式，使用户明确自己的需求，评审确认规格说明，与分析员取得完全一致的意见，并重点介绍了原型法，还就分析员自身的素质和态度简述了对用户心理上的影响。     

基于汉语语音音位的HMM建模方法

为了减少声学模型复杂度、降低对嵌入式系统的硬件资源需求,提出了为汉语全音节的声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位分别建立隐含Markov模型的新方法。基于汉语语音学的音位知识,并结合4部分音位方案比较实验,最终确定声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位模型总数分别为76、12、76、14,对应的4部分的模型状态数分别为4、1、4、2。同采用声母、韵母2部分建立的半音节隐含M arkov模型相比,新系统中模型数、状态数减少了30.2%、36.5%,同时关键词识别率提高1.32%。     

基于汉语语音音位的HMM建模方法

为了减少声学模型复杂度、降低对嵌入式系统的硬件资源需求,提出了为汉语全音节的声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位分别建立隐含Markov模型的新方法。基于汉语语音学的音位知识,并结合4部分音位方案比较实验,最终确定声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位模型总数分别为76、12、76、14,对应的4部分的模型状态数分别为4、1、4、2。同采用声母、韵母两部分建立的半音节隐含Markov模型相比,新系统中模型数、状态数减少了30.2%、36.5%,同时关键词识别率提高1.32%。     

基于知网的用户模型过滤技术

本文首先从网页文档中抽取出关键词建立用户模型,然后从语义的角度出发,基于"知网"进行词语相似度计算,进而判定搜索引擎返回的网页与用户模型的相似度从而达到过滤信息的目的。实验表明,系统比传统的利用向量空间模型进行信息过滤具有更好的精度。     

BLAST系统模型分析

MIMO中的BLAST结构相比单天线有很大的容量改善,本文对其系统结构做了简要介绍,并通过分析介绍了在有错误传播情况发生时的等效系统模型,该模型可以有效降低BLAST系统接收处理延时.     

基于扩展元模型的智能动态工作流建模方法

为了提高工作流的智能性和动态性,对原有的工作流过程元模型进行扩展,提出一个基于该扩展元模型的智能动态工作流模型.该工作流模型引入控制规则来约束流程的实例化,并引入一个独立于工作流系统的规则协调器来对流程规则进行解析,实现了流程的智能动态变化.研究结果表明,建立在智能动态工作流模型上的工作流管理系统不仅具有智能性和动态性,在通用性以及柔性方面也有很大的提高.     

网络电话语音识别中关键词的后验可信测度

网络电话语音的识别具有广阔的应用前景 ,而相对较低的话音质量突出了关键词捕捉的重要意义。关键词捕捉的核心问题是关键词可信度的估计。在零虚警假设下提出了关键词的后验可信度 ,在测度中结合了声学层分数和基于拼音的统计语言模型分数 ,利用动态规划推导了计算测度的前向后向算法。在 2 4 0个关键词的捕捉实验中 ,后验可信度下的关键词识别率高于 88%。基于拼音格 HMM(隐 Markov模型 ) ,对可信度估计、关键词捕捉、最优部分路径搜索及拼音多候选重排进行了统一的解释。     

输电线路防雷计算中的新杆塔模型

为了超高压输电线路防雷计算的需要,建立了新的杆塔模型,即多波阻抗模型.新的杆塔模型与传统的集中电感模型、单一波阻抗模型相比,既计及了杆塔参数随高度的变化,又包含了波在杆塔上的运动过程,因此其计算准确度有很大提高.实例计算结果表明:在超高压输电系统中,采用多波阻抗模型进行计算,塔顶电位更低,受接地电阻的影响较小;塔基电位的计算结果相差不大,受接地电阻的影响很大.     

ASP技术实现基于WEB的ICAI系统

介绍了一个基于WEB的ICAI原型系统的设计及功能，该系统以测览器／服务器模式实现了交互功能、即时反馈功能、信息过滤功能、导航功能，面向21世纪教育需求的特点，具有广泛的应用价值。采用ASP及ActiveX技术实现。/关键词：##4ASP;;WEB;;即时反馈;;学生模型     

EMD-Tnorm得分规整策略在说话人确认中的应用

从两个方面对确认系统进行了改进,在模型方面,扩展了MixMax模型,对复杂的背景噪声等干扰因素在训练说话人模型的同时也进行了建模,最大程度上消除噪声的影响,对说话人的特征分布进行了更真实的表征;在得分方面,提出了一种改进的得分规整策略,基于EMD距离从所有背景说话人集合中自适应选择最接近的一定数量的模型构成说话人特定的背景集合,从而进行得分归一化。实验结果表明,该方法能够同时针对说话人和测试环境的不同进行补偿,进一步降低了误识率和漏警率,获得了很好的确认性能。