附塔再沸器支承耳座的设计

在设计附塔再沸器的支承耳座时,不能不加分析地直接选用JB/T 4712.3-2007《容器支座第3部分:耳式支座》中提供的耳座型号,因两种耳座的受力模型不同,会造成耳座实际承受的不同的支座反力,应通过合理的受力分析验算耳座的承载能力。     

基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法

为了进一步提高谎言语音检测的准确率，提出了一种基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法(SDA-SVM)，该算法 首先采用OpenSMILE提取了 384维语音特征，然后构建了两层去噪自编码网络对语音特征进行变换加工，最后，采用SVM分类器对语音是否为谎言进行分类识别，所用语音来源为CSC测谎语料库，实验结果显示:相比传统的SVM分类，所提算法的检测准确率至少提升1.85％。     

石拉乌素煤矿箕斗滚轮罐耳发电装置的设计应用

针对传统提升箕斗监测装置大多采用防爆蓄电池供电,其续航能力无法满足监测设备用电需求的情况,设计了一种利用滚轮罐耳转动的发电装置。该装置通过箕斗运行时罐耳转动带动永磁发电机发电,为防爆电源提供电能。为保证发电效率,采用弹簧式底座,避免因罐耳振动与永磁发电机碰撞。试验结果表明,该装置设计合理,可靠性高,可为后续罐耳发电装置的设计提供参考。     

基于多核异构的低功耗语音AIoT芯片GX8008/GX8010

1前言相对于按钮、触摸屏、键盘输入界面,语音交互界面为人类解放了双手,还可以实现远距离控制,是一种更天然的交互方式。随着语音识别技术的发展,语音交互界面越来越成为消费者的选择。谷歌的GoogleNow和微软的Cortana,亚马逊的Alexa,还有国内的天猫精灵、百度智能音箱、360智能音箱等都实现了语音交互[1]。这些语音交互软件和设备很好地解决了智能产品的入口问题,并推动了语音交互技术的发展。目前基于深度神经网络的语音识别准确率已经超过人类自身。     

基于深度学习的电子商务语音客服中的客户情感研究

为了适应语音客户机器人根据客户情感开展高效服务的需求，研究了提高客户语音情感的识别率方法。首先从电话客服服务器录音中剪辑片段建立了CASIA中文多模态自然情感语料库，给出了14种主要情感和13种非典型的情感类型。其次建立了一个较大规模自然口语风格的汉语疑问语气语料库，并进行了单句、音节层面的韵律层级标注工作。最后采用线性融合韵律特征、梅尔频率倒谱特征的方法对汉语疑问语气、陈述语气进行分析，把整句的基频最大值、最小值也作为区分疑问、陈述语气的特征。实验结果表明，融合后的识别率较融合前平均提高了16%。