采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法

提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。     

基于Tri-Training的事件关系分类方法研究

事件关系分类是一项研究事件之间存在何种逻辑关系的自然语言处理技术。针对事件关系分类任务中训练语料不足的问题,提出了基于Tri-Training的事件关系分类方法。该方法首先根据已标注的语料训练三个不同的分类器,以多数投票的方式从未标注集中抽取置信度较高的样本对训练集进行扩充,然后利用新的训练集重新训练分类器,反复迭代,不断完善分类模型,最终达到提升事件关系分类性能的目的。实验结果表明,以F1值为评价标准,基于Tri-Training的事件关系分类方法在四大类事件关系上的分类性能为64.36%。     

一种地震属性图像配色阈值选取算法

针对传统的地震属性图像可视化过程中存在的缺点,论文提出一种基于直方图技术的地震属性图像配色阈值选取算法,该算法利用直方图统计的结果,首先进行阈值预选,然后在区间内进行阈值调整,最后根据所确定的阈值对地震属性图像进行重新配色,很好地解决了传统地震属性图像视觉上的杂乱以及区域性差的缺点。经过对大庆油田多个区块地震属性图像的分析,该算法可有效解决地震图像可视化中的不足,提高了地震解释工作的效率。     

AVS-M帧间预测模式快速选择算法的研究

AVS-M是我国拥有自主知识产权的数字音视频编码系列标准的移动视频标准.AVS-M采用率失真优化(RDO)技术进行帧间模式的选择,增加编码过程中宏块进行模式选择的计算复杂度.本文提出一种快速的帧间模式选择算法.该算法首先对SKIP模式提前判决,再采用二分搜索法对帧间模式的选择,对于宏块层的模式划分采用MAD(平均绝对差...     

基于改进RCP的WLAN集中式请求传输研究

针对数据包对信道的竞争,提出了基于RCP的改进方法,论述了改进协议的基本机制,并通过仿真对改进协议性能进行评价。     

Ajax技术在在线考试系统中的应用

Aiax技术采用异步通信技术,只从后台服务器取回需要的数据,避免了页面的重载,系统能够带给用户无刷新的视觉体验.     

基于Web服务的可视化作战想定生成系统设计与实现

设计一个基于Web服务的可视化作战想定生成系统,该系统实现了与具体仿真系统的松散耦合,能够跨越C4ISR系统、作战仿真应用、想定生成系统等仿真系统底层数据结构的异构性,快速重用分布仿真系统的想定资源,提高想定开发效率,并使仿真系统之间的互操作更加灵活。     

基于Wiki的教育叙事研究

为使广大一线教师更加关注教育叙事研究,通过Wiki不断完善自我,为教育事业做出更大的贡献,就Wiki与教育叙事研究的内涵和特点,分析了基于Wiki的教育叙事研究相比传统的教育叙事研究所具有的优势,对新课改下教师如何基于Wiki这个平台开展教育叙事研究来提升自己的专业能力进行了探讨。     

移动应用中基于物理隔离的数据同步方法

随着嵌入式技术、现代通讯技术的发展以及新一代通讯标准的出现,使得人们使用大规模智能移动设备进行移动计算成为可能。本文针对移动应用提出了一种在物理隔离网络环境下的数据同步方法,介绍了应用的背景,对同步系统进行总体设计,详细说明了数据同步操作的步骤及过程,然后详细论述了同步过程中冲突的检测、处理规则。采用增量式的同步方法,减少了数据交互量;同时,内外网物理隔离,保证了数据的安全性。     

将局部二进制模式应用于动态纹理识别的新方法

动态纹理的处理、描述与识别是纹理分析的热门领域。动态纹理是对普通纹理在时间域方面的扩展,包括动态特征和静态特征。基于LBP算法的扩展提出的VLBP算法较好的描述了动态纹理特征,但是计算量过大,模板过多。本文提出了一种由VLBP算法改进的基于局部二进制运动模式的特征提取方法用以动态纹理的描述和识别,它包括提取动态特征和提取静态特征两部分。将LBP算子做为块匹配准则提取局部二进制运动模式柱状图做为动态特征的描述,提取LBP柱状图做为静态特征的描述,并将二者连接得出描述动态纹理特征的联合的局部二进制运动模式柱状图。通过对DynTex集实验的结果表明,本文提出的方法在性能和识别率方面均要优于VLBP。