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为提高连续语音识别中的音素识别准确率,采用深可信网络提取语音音素后验概率进行音素识别.首先利用受限玻尔兹曼机的学习原理,对深可信网络进行逐层的预训练;然后通过增加一个“软最大化(softmax)”输出层,得到用于音素状态后验概率检测的深层神经网络,并采用后向传播算法进行网络权值的精细调整;最后以后验概率为HMM发射概率,使用Viterbi解码器进行音素识别.针对TIMIT语料库的实验结果表明,该系统的音素识别率优于GMM/HMM,MLP/HMM和TANDEM系统性能. 相似文献
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本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入到本征音子说话人自适应,通过调整权重因子控制模型的复杂度,并通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现;最后将稀疏组LASSO约束的自适应算法与当前多种正则化约束的自适应方法进行比较。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入稀疏组LASSO约束后,本征音子说话人自适应方法的性能得到了明显提高,且稀疏组LASSO约束方法优于l1、l2和弹性网正则化方法。 相似文献
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为了对球壳大开孔补强结构做出合理安全评价,利用我国现行标准中的补强方法,对D=500 mm,直径厚度比D/T=68、接管与壳体半径比r/R分别为0.5,0.6,0.7,0.8的球壳大开孔结构进行了补强计算,对补强后的球壳大开孔平齐接管结构,选择其高应力区的若干截面,按照"分析设计"方法进行了应力强度评定.结果表明,按极限分析法和压力面积法进行补强后的结构按分析设计可以通过;随着D/δ的增大,接管有效厚度与最小厚度之比g值随之增加;时多数大开孔情况,利用极限分析法补强后的结构更安全. 相似文献
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针对在无监督条件下,对语音信号提取语音表示的问题,提出了Do-VQVAE模型。提出的Do-VQVAE模型主要基于矢量量化变分自编码器的结构进行实现,并在此基础上,引入深度方向超参数化卷积层构成编码器。该模型通过编码器-解码器的结构,以无监督的方式提取语音信号的特征,将编码器的输出通过码书的映射进行量化,得到离散的语音表示。在实验过程中还引入了互信息神经估计,旨在提高学习到的语音表示的说话人不变性。提出的模型在ZeroSpeech 2019挑战的数据集上进行了训练和测试,经过测试,模型的ABX错误率相比于基线和卷积VQ-VAE模型都有明显降低,并取得了与最好系统相媲美的结果。 相似文献
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声波曲线重构反演技术在储层预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
南堡地区东一段为主力油层,由于受多种因素影响,砂岩储层声波测井曲线不能反映储层特征,常规反演储层预测无法满足生产需要。在南堡油田加快勘探阶段,需要寻找一种有效的办法预测储层分布规律。通过综合分析岩性、测井、测井解释成果等资料,对自然伽马、电阻率、密度等多条测井曲线与岩性对比,利用交汇图进行测井敏感性分析,对优选的测井曲线应用strata中emerge模块进行数理统计拟合,得到反映砂岩储层特征的伪声波曲线,用测井约束方法预测了东一段砂体展布规律,在南堡油田的勘探过程中取得了较好的应用效果。 相似文献