基于语音人工智能的“黑广播”监测方法研究

"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。     

大数据时代下基于SSM框架的语音标注系统的设计与实现

大数据时代,很多企业进行数据标注时,仍处于手工标注状态,不仅工作量大,而且管理效率低。根据当前一些大型集团公司需要对客服和用户语音记录进行情感分析,需要标注大量语音记录,进行充分设计。采用基于RESTful API的前后端分离的SSM框架完成系统开发,完成音频文件维护和语音标注功能。经测试,设计合理、功能完善、性能良好,达到了系统预期功能,大大提高了语音标注的效率,为后期进行情感分析提供了有效的音频大数据。     

宋词研究的新视角: 文本关联与时空可视分析

传统的历史与文学研究通常是案例式地分析具体的文学作品与词人的背景.文学作品的内容、情感与含义和作者的生平经历、师承流派、家国时代背景息息相关,传统的分析方法难以直观地了解以上各项内容的关联.以宋词作为文学作品代表进行分析,提出了一套基于文本关联与时空可视分析的方法.它支持文学研究者从词人的生平轨迹和不同生活年代的背景进行分析与对比,探索不同年代、不同经历的词作在文本主题上的相关性与独特性.并且,通过对宋词文本的音律情感可视化与文本意象的关联分析,让文学研究者拥有多维度的视角去了解宋词文本的特性,不仅仅是分析文本本身,而是支持词作与词人的年谱和时代背景进行交叉验证.与宋代文学研究专家合作,通过对他们进行用户实验研究,证明了该方法可以有效地帮助专家对词人的文学生涯及作品进行深入分析,并探索出新的研究视角,为今后的研究提供了更广阔的分析基础.