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语言模型是语音识别系统的重要组成部分,目前的主流是n-gram模型。然而n-gram模型存在一些不足,对语句中长距信息描述差、数据稀疏是影响模型性能的两个重要因素。针对不足,研究者提出循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术,在英语语言模型建模上取得了较好的效果。根据汉语特点将RNN建模方法应用于汉语语言建模,并结合两种模型的优点,提出了模型融合构建方法。实验结果表明:相比传统的n-gram语言模型,采用RNN训练的汉语语言模型困惑度(Per PLexity,PPL)有了下降,在对汉语电话信道的语音识别上,系统错误率也有下降,将两种语言模型融合后,系统识别错误率更低。 相似文献
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3D照相打印馆人像的打印质量取决于3D扫描获得的三维人体模型的辨识度.然而,由于现有3D人体扫描仪价格昂贵、操作复杂等原因,使得3D人像打印成本高、耗时长和打印精度较低.针对这些缺点提出一种基于深度扫描仪重建高辨识度三维人体模型方法.利用多组深度扫描仪分工协作、优势互补,分别获取高辨识度的人体面部五官点云数据,上半身与全身表面轮廓点云数据.然后,通过引入特征点和改进的最近点迭代法将采集到的三组点云数据进行对齐、替换、拼接,将拼接后的无拓扑关系的点云数据进行曲面重构即可获得高辨识度的三维人体模型.该方法的扫描时间较短,以较低的成本构建了具有高辨识度的三维人像模型. 相似文献
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以深圳大运会篮球馆的弦支穹顶屋盖为工程背景,基于ANSYS空间模型的分析结果和对称结构在对称荷载作用下的受力特点,提出了用于定性分析的平面简图,并以此平面简图为基础,解释了ANSYS空间模型得到的四种平衡路径。同时,对比分析了平面简图预测结果与空间模型计算结果在结构承载力及变形方面的差异。结果表明:平面简图受力分析能正确预测单个节点的承载能力及位移的变化趋势,但在结构达到极限承载力以后,无法正确预测节点间相对位移的变化。最后,论述了四种平衡路径的适用范围,并讨论了其在现实结构中实现的可能性及对应结构方案的优劣。 相似文献
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