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纳西语语音合成的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
杨鉴 《云南大学学报(自然科学版)》1995,17(1):105-109
本文初步建立了一个纳西语按规则语音合成系统,该系统采用共振峰语音合成技术,以350个左右的无调单音节和4种声调模式为合成基元,该系统不仅适用于纳西语文-语转换系统,而且也是一个研究纳西语语音的有力工具。 相似文献
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针对传统的显著性检测算法存在区域亮度不够、显著区域不准确、有背景噪声等问题,提出一种基于凸包计算和颜色特征的显著性检测算法.考虑到图像在不同的颜色空间中颜色取值范围不同,首先,在多种颜色空间经过超像素分割得到区域对比图;然后,在CIELAB颜色空间中得到平滑的通道差值图;其次,利用颜色增强的Harris形成凸包得到中心先验图以及凸包结构图;最后,将4种显著图特征融合并优化得到最终显著图.新算法更加接近人工标注图的结果,不仅能够从背景中分离出显著物体、抑制背景干扰和凸出显著区域,而且获得全分辨率的显著图.在公开的图像数据集上将新算法与其他现有8种显著性检测算法进行对比,实验结果表明,新算法优于其他算法. 相似文献
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Ad Hoc网络具有自组织和动态拓扑的特性,因此可采用动态优先轮询策略对其进行数据采集.该文对Ad Hoc网络数据采集系统中的数据链路层进行了详细分析和研究,通过运用动态优先轮询策略访问网络中各节点,解决了网络链路中资源竞争和分配机制中存在的问题,提高了信道的利用率及系统的稳定性.该系统利用FPGA的可重构性和灵活性,采用硬件描述语言VHDL进行设计,使用QuartusⅡ8.0进行综合和布线,最终以Altera公司的EP2C35F672C6芯片为下载目标进行测试,整个硬件设计结构简单、可靠性高、实时性好.可广泛应用于传感器网络、移动通信网络等领域. 相似文献
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为了有效重建低质量指纹图像的脊线信息及真实的奇异点位置,提出了一种加权多尺度复合窗的指纹方向场(orientation field,OF)建立及其分级平滑算法.方法包括加权多尺度复合窗的指纹OF建立和后续的分级平滑两步.a.建立一系列不同尺度复合窗下的OF信息;通过平方梯度一致性指标确定各个尺度在整个系列中的权重;通过权重将一系列OF信息整合得到一个较为准确的粗OF.b.将粗OF量化为两种方向模式,消去孤立的方向模式得到滤波掩膜,根据滤波掩膜对OF进行二方向模式滤波;将得到的OF量化为三种方向模式,消去孤立块得到掩膜,根据掩膜对OF进行三方向模式滤波;最后得到准确且平滑的OF.对提出算法和同类算法进行实验比较,实验结果表明:提出算法能有效重建低质量指纹图像的OF,修复错误的脊线结构并保证真实的奇异点位置不偏移. 相似文献
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针对现有大部分车辆检测与跟踪数据集通常存在的采集场景单一、数据集长尾分布以及图像采集环境简单等问题,本文构建一个车辆数据集VeDT-MSS,用于城市以及乡村监控场景下4种车辆类别(小汽车、卡车、公交车和摩托车)的检测以及跟踪研究。该数据集具有交通场景多样化、卡车的类内多样性大、摩托车标注实例占比高以及背景复杂程度高4个显著特性。为了验证该数据集的有效性,在目标检测以及多目标跟踪任务上进行了大量的基线实验。实验结果表明,VeDT-MSS数据集在评估现有算法的鲁棒性和泛化性方面具有实用性。该数据集的提出对促进车辆检测与跟踪研究具有相当的潜力,并为计算机视觉社区评估算法性能提供一个新的数据选择。 相似文献
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针对缺少标记的情感图像数据会严重影响卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)性能的问题,利用半监督动态学习的方法建立了大规模的图像情感数据集——Large-scale deep emotion(LSDE)数据集。为了有效弥补图像特征和人类情感之间的差异,先将图像目标与背景进行分离,之后使用关系学习网络获得基于前景和背景图像的不同层级间的关系。在LSDE数据集、Twitter2数据集以及ArtPhoto数据集上的实验结果表明,关系学习网络能够有效地提取图像的多层级特征并学习到不同层级特征之间的关系,弥补图像特征和人类情感的差异,提高图像情感识别的准确率。 相似文献
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针对当前显著性检测算法普遍存在的背景噪声较多,目标区域检测不够完整等问题,提出了一种空间域的显著性算法.首先将输入图像进行超像素分割,以边缘信息作为背景先验区域集,通过计算超像素与背景先验区域集内超像素在颜色、亮度方面的差异,得到背景差异显著图;然后确定前景先验区域集,计算各超像素与前景先验区域集内超像素的差异性,得到前景差异显著图.最后融合两部分显著图;最后在此基础上构建视觉中心,围绕视觉中心确定各超像素空间权重信息,得到最终显著图.采用MSRA-1000数据库进行对照实验,结果表明本文算法的准确性更高,整体效果更好. 相似文献