大数据时代研究生创新能力培养的系统实践——以跨界复合型大数据人才创新能力培养为例

在大数据时代,普通高等教育肩负着数据技术驱动的高素质创新型人才培养的历史使命与责任担当.随着大数据、人工智能、语音识别等信息技术的迅猛发展,培养研究生创新能力已成为高校人才培养最为关注的重点内容之一,尤其对新工科背景下跨界复合型大数据人才创新能力培养提出了新的挑战.本文针对创新能力培养的现状和现存问题,从强化设施建设、调整课程体系、优化师资队伍、夯实全面合作等方面对跨界复合型大数据人才创新能力培养提供教育教学改革途径与实践探索.     

苗语语音音节自适应切分算法

语音分割是苗语语音基础研究的难点和热点问题,其本质是苗语语音音节与沉默段（静音、噪音）之间边界模糊问题,目前相关研究成果较少。针对苗语语音音节分割边界模糊问题,以时域特征分割获得初始的语音边界,通过构建语音音节边界优化评价函数模型,将音节与沉默段之间边界模糊问题转化为音节真实边界和算法预测边界的误差极小化问题,以精英策略保留算法最佳优化分割边界种群个体,提取苗语语音音节与沉默段间的精准边界。实验结果表明,所提方法能显著提高苗语语音音节自适应边界搜索能力。此外,所提自适应分割算法在语音分割模糊边界分割方面显著优于典型的语音分割算法。