数控加工动态仿真系统中三维图形的开发

介绍了如何在数控加工动态仿真系统中使用Visual C 和OpenGL库开发三维图形应用程度，概述了建立VC＋＋和OpenGL库应用接口及进行图形开发的方法。     

基于OpenGL的虚拟车床几何建模

三维几何建模是构建数控加工虚拟仿真环境的基本任务之一。研究直接基于OpenGL实用工具包(OpenGLUtility Toolkit)进行数控加工虚拟仿真几何建模问题。在分析常用几何建模方法不足的基础上,指出直接利用OpenGL及其实用工具包GLUT建立三维模型的优点。简要介绍GLUT的功能,分析基于OpenGL的几何建模方法中的坐标系、矩阵变换顺序、装配层次、以及缩放比例等重要问题。在此基础上构建了虚拟车床的三维几何模型。这有助于提高数控加工虚拟仿真环境的真实感,为虚拟机床运动仿真提供了坚实基础。     

基于OpenGL技术的数控车床虚拟仿真系统研究

当数控代码庞大、加工的轴形状复杂时,如何实时、逼真地仿真切削过程成为实现数控加工过程三维仿真系统的难点。本文介绍了利用OpenGL技术和面向对象的思想实现数控车床三维虚拟仿真的方法。重点分析了三维虚拟对象的绘制,面向对象的数据存储方式和面向对象的过程实现方法。基于该方法,开发了实用的数控车床三维仿真系统,实验结果验证了该方法的可行性与高效性。     

基于OpenGL的数控车削仿真软件的实现

针对目前数控车削加工的实际特点,研究开发了一种数控车削程序校验软件。该软件是基于Windows开发平台下的Visual C++6.0开发环境和OpenGL图形设备接口开发的数控车床仿真系统,软件实现了G、M、F、T、S等常用数控代码的仿真功能,并且实现了常用三维软件的各种视图、平移、旋转、放大、缩小、渲染、光照、材质等操作。在教学演示、加工程序校验中具有一定的实际应用价值。     

基于神经网络的语音信号识别与分类

针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络（DFCNN）声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语音识别方法和深度神经网络下的语音识别方法的系统搭建难度、原理差异和识别精确度进行对比研究。仿真结果表明,所提方法能够实现对连续多字符中文语音的有效识别,识别正确率在90%以上。     

基于CTI技术的白助电费充值系统设计与实现

通过深入研究语音技术和分时多线程技术,结合公共交换电话网络（PSTN）和音一音组合转换语音识别技术的应用原理,在VC＋＋平台上构建了一个基于电话集成（CTI）的自助电费充值系统,实现了在电话语音交互基础上完成自助电费充值的应用。该系统设计已得到实现,应用结果证明此种电费充值方案高效可靠,能给电力用户带来极大方便。     

OpenGL在VC＋＋6.0开发环境下的编程实现

近年来,由于三维技术的飞速发展和广泛应用,许多原来采用Visual C＋＋作为基础语言创建应用程序的领域,都有了虚拟现实、科学计算可视化等三维仿真处理的应用要求。基于此介绍了OpenGL的工作方式、VC＋＋下的OpenGL的程序框架、OpenGL绘制过程以及双缓存技术。最后给出工程上某个时刻的效果图。     

英语语音优化识别建模仿真分析

随着中国经济高速发展以及全球一体化的进程,英语成为了人们日常交流必不可少的工具,然而对于初学者来说,能够通过语音识别技术将语音信号转化成文本的格式,更有利于快速掌握英语。而且语音识别技术经过多年的发展依然具有巨大的挖掘潜力,面对移动互联网的快速发展,通过对实时通信工具的大数据量的需求爆发,英语语音识别的实时性和系统稳定性越来越受到关注,文中分析了常用的传统语音识别技术,例如动态时间规整、神经网络模型和隐马尔可夫模型等,运用隐马尔可夫模型对语音信号进行处理和识别,提取出特征参数,与经过训练的模型体系进行匹配,找出最优的识别序列。然后在PC平台上,利用MATLAB建模仿真,基本实现了英语语音短句的识别,对于后续的硬件产品实现打下了良好的基础,具有积极的现实意义。     

关于CAXA制造工程师的加工与后置处理技术的研究

数控加工仿真系统软件是一个应用虚拟加工技术于数控加工操作技能实训的仿真软件,具备对机床操作全过程和加工运行的仿真功能。可以进行数控编程、加工操作、后置处理以及自动生成工艺图表等功能。CAXA制造工程师在此项技术中的发展较为迅速且最为典型,这里主要以CAXA制造工程师为例来说明数控虚拟加工与后置处理技术的特点。     

基于语音识别技术的机载短波应急通信

通过分析作为机载远程通信主要手段的短波电台在强干扰及超远距离等极限条件下面临的失效风险,针对性地设计了基于语音识别技术的机载短波应急通信方案。该方案通过语音识别技术将语音信号转换为语义信息进行传输。采用提出的嵌入式命令词语音识别技术、说话人自适应技术和噪声鲁棒性语音识别技术提高语音识别的性能,保证基于语音识别技术的机载短波应急通信方法的实现,从而可以在上述情况下为飞行员提供应急通信保障。     

有关语音识别技术的研究

语音识别是将音频数据转换成文本或者其他形式的计算机可以处理的信息。这里简单介绍语音识别技术的发展历史和现状,阐述了典型语音识别系统的基本原理,对语音识别的基本方法和识别过程进行深入分析,探讨语音识别技术发展过程中的难点问题,给出了相应对策。     

基于流形学习LPP算法的语音特征提取应用

语音识别系统中,语音的特征提取是语音识别的关键技术之一。通过对语音的系统研究,提出一种全新的基于流形学习的特征提取方法。流形算法是近些年才发展起来的非线性降维方法,在人脸识别领域已取得较好效果,但在语音识别领域一直处于空白。现提出的基于流形学习LPP算法的语音特征提取方案,是一次重大的尝试,可以为以后深入研究语音识别技术提供较好参考。仿真实验结果表明,该算法与传统特征提取LPCC、MFCC算法相比,可以取得较好的识别率。     

HMM在语音识别系统中的应用

介绍语音识别技术的应用状况与发展,对基于动态时间伸缩技术、隐含马尔科夫模型及人工神经网络的3种不同的语音识别系统进行了比较,重点介绍了隐含马尔科夫模型(HMM)在语音识别系统中的应用。其中基于HMM的语音识别系统是在UniSpeech芯片上实现基于DHMM的识别系统,然后又在同一平台上实现了基于CHMM的识别系统。     

机载惯导系统可视化仿真方法研究

惯导系统作为现代军机战术引导的主要模块,其可视化仿真也是模拟器中研发的难点与重点之一。介绍了惯导的功能结构,提出飞行仿真软件中惯导可视化仿真架构。利用GL Studio虚拟仪表技术,结合OpenGL技术提出在飞行仿真过程中导航实时画面的具体仿真方法和实现手段。实验证明,该方法在大型虚拟航空装备的开发中收到了很好的效果。     

语音情感识别综述

语音情感识别是利用计算机建立语音信息载体与情感度量之间的关系,并赋予计算机识别、理解人类情感的能力,语音情感识别在人机交互中起着重要作用,是人工智能领域重要发展方向。本文从语音情感识别在国内外发展历史以及开展的一系列会议、期刊和竞赛入手,分别从6个方面对语音情感识别的研究现状进行了梳理与归纳：首先,针对情感表达从离散、维度模型进行了阐述;其次,针对现有的情感数据库进行了统计与总结;然后,回顾了近20年部分代表性语音情感识别发展历程,并分别阐述了基于人工设计的语音情感特征的情感识别技术和基于端到端的语音情感识别技术;在此基础之上,总结了近几年的语音情感识别性能,尤其是近两年在语音领域的重要会议和期刊上的语音情感识别相关工作;介绍了语音情感识别在驾驶、智能交互领域、医疗健康,安全等领域的应用;最后,总结与阐述了语音情感识别领域仍面临的挑战与未来发展方向。本文旨在对语音情感识别相关工作进行深入分析与总结,为语音情感识别相关研究者提供有价值的参考。     

基于快速MFCC计算的说话人识别系统的设计

在语音识别中,MFCC 参数是说话人识别中常用的特征参数之一。文中针对说话人识别速度较慢以及占用资源较大的问题,提出了一种 MFCC 计算的有效方案。利用 MFCC 滤波器的频率响应函数的三角形结构,改进了 Mel 滤波器的设计方法。实验结果表明,文中所提方案在单帧内存访问时间上减少了 83.6％,在保证识别准确率不降低的情况下,使识别速度大幅度提高,降低了说话人识别计算的复杂性。     

基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现

DTW（DynamicTimeWarping）算法的实现简单有效,在孤立词语音识别系统中得到了广泛的应用。采用谱减法进行前端去噪处理,利用Matlab对语音识别系统进行了仿真,并设计了一种以16位数字信号处理器TMS320VC5509为核心的孤立词语音识别系统。实验结果表明,系统能满足实时性能要求,识别效果良好。     

基于HMM的语音识别系统的Matlab仿真

隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音识别中的主流技术,首先介绍了语音识别技术的原理和结构,然后介绍了HMM的三个基本问题及其解决方法,最后利用Matlab仿真工具设计了一个孤立词的语音识别系统,实现了数字0～9的识别.