基于PC集群的分DV R流水线同步研究

虚拟现实仿真的实时性要求需要有多处理器任务分布的支持.本文研究了基于PC集群的多用户分布式虚拟现实流水线同步系统结构,并针对流水线的具体实现给出了相应的解决办法,基于PC集群的流水线结构是当今VR应用的主体,也是VR仿真的基础,最后分析了减少网络通信吞吐量的三种可行的方法.     

多媒体教学模式应用研究

首先提出以学生为核心的多媒体教学模式,阐述了基于多媒体教室的课堂多媒体教学模式、基于校园网多媒体教学网站的自学和交流模式、基于学生单机多媒体课件自学模式的各自特点及问题。介绍了教师在这种模式中承担的角色,提出了多媒体教学模式综合应用的思路。     

多媒体教学模式应用研究

首先提出以学生为核心的多媒体教学模式,阐述了基于多媒体教室的课堂多媒体教学模式、基于校园网多媒体教学网站的自学和交流模式、基于学生单机多媒体课件自学模式的各自特点及问题。介绍了教师在这种模式中承担的角色,提出了多媒体教学模式综合应用的思路。     

基于网络环境的课程建设与应用

随着计算机技术、网络技术和多媒体技术的发展,网络环境下的课程建设越来越重要,它是对传统教学模式的补充和发展.基于Web的课程建设与ASP技术的结合,将成为主要形式.该文探讨了基于网络环境的课程建设与应用,并提出了其面临的主要问题及解决办法.     

分布式虚拟环境中的DR算法研究

在分布式虚拟环境(DVE)取得巨大应用发展的同时,解决系统规模的扩展性已成为首要问题。本文从DR算法的模型和原理入手,针对常规DR算法存在的问题,提出了模糊推算定位DR算法和基于知识DR算法。     

分形地形的自动变形算法

已有的一些算法或手工方法虽然可以对分形地形的形状和属性进行控制,但存在着效率不高、控性不灵活的缺点.提出了一种新的分形地形的变形算法,它不需要人工干预而对地形进行自动变形.将约束条件定义为匹配度函数,通过四又树细分方法确定地形修改区域,从而对分形地形进行变形以适合限制条件.试验结果表明,这种算法不但可以对地形变形进行灵活自由的控制,同时还尽可能地保留了分形地形的自然特征.     

基于TensorFlow的俄语词汇标音系统

针对俄语语音合成和语音识别系统中发音词典规模有限的问题,提出一种基于长短时记忆（LSTM）序列到序列模型的俄语词汇标音算法,同时设计实现了标音原型系统。首先,对基于SAMPA的俄语音素集进行了改进设计,使标音结果能够反映俄语单词的重音位置及元音弱化现象,并依据改进的新音素集构建了包含20 000词的俄语发音词典;然后利用TensorFlow框架实现了这一算法,该算法通过编码LSTM将俄语单词转换为固定维数的向量,再通过解码LSTM将向量转换为目标发音序列;最后,设计实现了具有交互式单词标音等功能的俄语词汇标音系统。实验结果表明,该算法在集外词测试集上的词形正确率达到了74.8%,音素正确率达到了94.5%,均高于Phonetisaurus方法。该系统能够有效为俄语发音词典的构建提供支持。     

基于WFST的俄语字音转换算法研究

在俄语语音信息处理的资源建设中,字音转换技术起到了至关重要的作用。该文尝试对基于SAMPA的俄语音素集进行改进设计,使标音结果能够反映俄语单词的重音位置及元音弱化现象。依据改进的新音素集构建了包含20 000词的俄语发音词典。在此基础上,实现了一种数据驱动的俄语字音转换算法,将加权有限状态转化器(WFST)应用于算法的对齐、建模和解码过程中。首先利用期望最大化算法以“多对多”的方式对俄语字音进行对齐,然后将对齐结果通过联合N-gram模型训练,并转化为WFST发音模型,最后通过WFST解码算法对任意单词的发音进行预测。交叉验证实验结果表明,平均词形正确率为62.9%,平均音素正确率为92.2%。     

智能化语音语料库的设计研究

在经济全球化发展趋势下,世界各国对语言的研究越发深入,语言研究方法也越来越多,比如说定性研究、定量研究、两者相结合的研究方法等。现如今建设应用大型语料库作为国内外语言学研究的核心内容,不仅能为自然语言处理领域发展提供基础依据,还可以充分展现人工智能、信息提取、人机对话等技术优势。因此本文研究在了解智能化语音语料库设计原则的基础上,根据语音语料库的核心需求和属性扩张,深层探索智能化语音语料库的设计步骤,以电力行业的语音语料库设计构建情况为例,根据实证分析明确智能化语音语料库的设计应用价值。