基于SSA-LSTM模型的日水位预测—以涡河流域涡阳闸为例

水位的准确预测可以指导城市的防洪减灾举措及水利工程建设, 提升城市洪涝灾害应急响应速度. 基于数据驱动的水位预测模型, 尤其是LSTM模型, 在模拟自然界中水文要素的强非线性关系时展现出优势从而得到广泛应用. 然而, 自然界中水文数据的采集往往伴随着噪声以及人为干扰因素, 这些问题影响了模型的预测性能. 针对这一问题, 本文开发了一种新的组合模型, 即SSA-LSTM模型. 该模型首先利用SSA方法将观测到的时间序列分解为周期、趋势和噪声分量, 接着利用LSTM对SSA方法去噪后的序列进行模型训练并得到最终预测结果.本文选取涡河流域涡阳闸1971年5月至2020年12月的闸上水位为数据集, 1)利用奇异谱分析方法将原始水位时序数据分解为多个趋势和噪声分量(RC₁–RC₁₂), 选取分量(RC₁–RC₁₀)为趋势项并重构为新的水位时序信号; 2)利用LSTM模型对重构的信号进行了训练和验证, 并将预测结果与LSTM模型的结果进行了对比; 3)为得到最优的SSA-LSTM模型, 针对不同的时间步长(7、14、21、28、35天)开展了单步预测性能评估实验, 实验结果表明, 在不同的时间步长下, SSA-LSTM水位预测模型的决定系数R²、均方根误差RMSE、平均绝对误差百分比MAPE均优于LSTM模型. 由此可见, 采用 SSA方法对涡阳闸水位的预处理可有效提高 LSTM 的预测效果, 相比于传统 LSTM 模型, SSA-LSTM模型具有高可靠和低误差的特点, 在水位预测应用中更具适应性, 可以为城市防洪、灌溉、供水等水利措施的合理调度提供更优的决策依据.     

语音识别研究综述

语音识别使声音变得"可读",让计算机能够"听懂"人类的语言并做出反应,是人工智能实现人机交互的关键技术之一.本文介绍了语音识别的发展历程,阐述了语音识别的原理概念与基础框架,分析了语音识别领域的研究热点和难点,最后,对语音识别技术进行了总结并就其未来研究进行了展望.     

基于拼音模型的声学层识别的研究

本文介绍拼音模型的原理及应用。拼音模型是累加语言模型中同音字的相关数据后得到的3元模型,是在原来的声学模型和语言模型之间增加的一个新环节,可用来求取相关拼音串的先验概率,实验结果表明,用它作为声学层识别的后处理,可使第1名的识别率提高13个百分点,可使前5名的识别率与原来声学模型输出前10 的识别率相当。     

多语言语音识别声学模型建模方法最新进展

随着多媒体信息和通信技术的快速发展,网络上的多语言语音数据日益增多.语音识别作为语音分析与处理的核心技术,如何快速地把中文和英文等少数多资源主要语言处理能力推广到更多的低资源语言,是当前识别技术迫切需要突破的瓶颈.文中试图总结声学模型建模领域的最新进展,探讨传统语音识别技术从单语言向多语言跨越过程中可能面临的困难.并在...     

基于语音识别的语音保密信息监管算法

针对当前保密监管的技术现状,本文分析了当前保密信息监管的主要监管范围及其局限性,提出并论述了语音信息保密监管的必要性与重要性,同时对语音信息保密监管的核心技术——语音识别技术的基本原理进行了分析,对语音信息保密监管的具体方法及技术路线进行了讨论,选择基于大规模连续语音识别的方法作为语音信息保密监管的底层支撑技术,并在此基础之上提出一种基于置信度的语音信息保密监管匹配算法,通过同音词扩展的方法提升监管数据的召回率,通过类别置信度计算的方法提升召回监管数据的准确率,以实现在提升监管数据召回率的同时,更好的兼顾监管的准确率。     

基于扩展N元文法模型的快速语言模型预测算法

针对基于动态解码网络的大词汇量连续语音识别器,本文提出了一种采用扩展N元文法模 型进行快速语言模型(Language model, LM)预测的方法.扩展N元文法模型统一了语言模型和语言模型预测树的 表示与分数计算方法,从而大大简化了解码器的实现,极大地提升了语言模型预测的速度,使得高阶语言模型预测成为可能.扩展N元文法模型在解码之前离线生成,生成过程利 用了N元文法的稀疏性加速计算过程,并采用了词尾节点前推和分数量化的方法压缩模 型存储空间大小.实验表明,相比于采用动态规划在解码过程中实时计算语言模型预测分 数的传统方法,本文提出的方法在相同的字错误率下使得整个识别系统识别速率提升了5～ 9 倍,并且采用高阶语言模型预测可获得比低阶预测更优的解码速度与精度.     

基于深度学习的声学模型研究

近年来,深度学习凭借其优越的性能广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域,它对性能的提升远超于以往的传统方法.论文采取循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)中的长短期记忆模型(Long Short Time Memory,LSTM)实现了语音识别中的声学模型构建,并增加反向时...     

N—gram语言模型的数据平滑技术

本文主要描述了Ｎ－ｇｒａｍ统计语言模型的几种主要的数据平滑技术,并对各种数据平滑方法进行了经验性对比。讨论了影响这些数据平滑方法性能的有关因素订规模和Ｎ－ｇｒａｍ模型的阶数。     

基于中文语音识别技术的舰艇指挥训练系统的研究

针对舰艇指挥训练系统的特点,提出了一种利用语音识别技术提高其训练效率的方法;首先分析了舰艇指挥指令的语言特点,然后研究了基于Sphinx平台的汉语连续语音识别的相关问题,包括声学模型的训练、语言模型的训练及语音识别引擎等;最后设计并实现了一个非特定人,中等专用词汇量的连续汉语语音识别系统;实验采用了一定数量的数字和专用词汇进行验证,结果表明,经过声学模型训练后,该系统的识别率有较大提高;该方法对提高舰艇指挥训练系统的自动化水平具有一定的指导意义。     

连续语音识别技术及其应用前景分析

连续语音识别技术,是集语音处理、模式识别、句法和语义分析于一体的综合性语音处理技术,能够识别任意的连续语音,如一个句子或一段话,大大提高了语音交互的连续性和体验度,是语音识别技术的核心之一。本文介绍了连续语音识别技术的研究现状及几种常见的技术方法,并且分析探讨了连续语音识别技术的应用和发展前景。     

低资源语音识别若干关键技术研究进展

低资源语音识别是当今语音界研究的热点问题之一,也是多语言小语种语音识别技术在实际应用中所面临的重要挑战之一。本文回顾并总结了低资源语音识别的 发展历史和研究现状,重点介绍了低资源语音识别在声学特征、声学模型和语言模型方面的若干关键技术研究进展。具体内容包括发音特征、多语言瓶颈特征、子空间高斯混合模型、卷积神经网络声学模型和递归神经网络语言模型,然后介绍了针对低资源语音识别的公开关键词搜索(Open keyword search,OpenKWS)评测,最后对低资源语音识别进行了总结和展望。     

自然语料缺乏的民族语言连续语音识别

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话的6 400个 短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为 72.5%,比单用HTK提高4.2个百分点。     

语音情感识别研究综述

语音是人们传递信息内容的同时又表达情感态度的媒介,语音情感识别是人机交互的重要组成部分。由语音情感识别的概念和历史发展进程入手,从6个角度逐步展开对语音情感识别研究体系进行综述。分析常用的情感描述模型,归纳常用的情感语音数据库和不同类型数据库的特点,研究语音情感特征的提取技术。通过比对3种语音情感识别方法的众多学者的多方面研究,得出语音情感识别方法可期望应用场景的态势,展望语音情感识别技术的挑战和发展趋势。     

语音情感识别综述

人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。     

基于邻接空间的鲁棒语音识别方法

提出了一种基于邻接空间模型的鲁棒语音识别方法,解决测试集和训练集差别导致的识别正确率过低的问题.在以声学模型为中心的邻接空间中计算贝叶斯预测概率密度值,作为观察概率输出分值进行识别.实验表明,相对于传统语音识别方法,鲁棒识别方法在保证干净测试集的识别率没有很大下降的前提下,对含噪测试集的识别率获得了较大的提高.     

基于语言模型的调度语音智能识别研究

针对调度语音识别过程中单遍解码词图生成算法所生成词图精度较差的问题,研究基于语言模型的调度语音智能识别方法。构建由训练过程和识别过程组成的调度语音智能识别模型,训练过程中该模型提取语音数据的语音向量序列构建声学子模型,利用语言子模型训练文本数据构建语音词图,识别过程中对声学子模型、语音词图以及发音词典实施语音解码与搜索获取最优词序列,基于最优词序列完成调度语音智能识别。测试结果显示研究方法所生成的词图精度较高,可准确识别调度语音。     

语音情感识别研究进展综述

对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结,对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望. 从5个角度逐步展开进行归纳总结,即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用,旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考;最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语音情感识别领域所面临的挑战与发展趋势进行了展望.侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.     

语音识别中声学模型研究综述

智能语音技术包含语音识别、自然语言处理、语音合成三个方面的内容,其中语音识别是实现人机交互的关键技术,识别系统通常需要建立声学模型和语言模型。神经网络的兴起使声学模型数量急剧增加,基于神经网络的声学模型与传统识别模型相结合的方式,极大地推动了语音识别的发展。语音识别作为人机交互的前端,具有许多研究方向,文中着重对语音识别任务中的文本识别、说话人识别、情绪识别三个方向的声学模型研究现状进行归纳总结,尽可能对语音识别技术的演化进行细致介绍,为以后的相关研究提供有价值的参考。同时对目前语音识别的主流方法进行概括比较,介绍了端到端的语音识别模型的优势,并对发展趋势进行分析展望,最后提出当前语音识别任务中面临的挑战。     

深层神经网络语音识别自适应方法研究

为了解决语音识别中深层神经网络的说话人与环境自适应问题,本文从语音信号中的说话人与环境因素的固有特点出发,提出了使用长时特征的自适应方案：首先基于高斯混合模型,建立说话人-环境联合补偿模型,对说话人与环境参数进行估计,将此参数作为长时特征;然后,将估计出来长时特征与短时特征一起送入深层神经网络,进行训练。Aurora4实验表明,这一方案可以有效地对说话人与环境因素进行分解,并提升自适应效果。