套筒式调节阀套筒节流孔的结构改进

针对套筒式调节阀因工作时阀内流体压差过高、流速快,易在套筒节流孔处产生阻塞流,导致在一定开度下阀门流通能力降低,阀内噪声增大,致使套筒、阀芯、阀座损坏的问题,以DN80套筒式调节阀为研究对象,对调节阀套筒节流孔型进行改进,并对比分析两种结构下阀门的流通特性。在中国天瑞水泥集团有限公司的实验室内搭建实验平台,分析调节阀流道内流量系数曲线图和流阻系数曲线图,并通过数值模拟技术予以对比验证。研究结果表明,在全开时,流缩型的流通能力明显高于另外两种,流量为18.257 kg·s^-1,流通系数为163.135。较原模型全开时流量14.876 kg·s^-1流通能力提升约22.73%,验证了流缩型节流孔改进的合理性。     

富锦市水稻育秧大棚二次利用情况研究

总结了今年富锦市长安镇水稻育秧大棚二次利用情况,5月末水稻秧苗移栽本田后,育秧大棚可以种植黄瓜、西甜瓜、晚豆角、西芹等,可以移栽粘玉米和草莓,还可以栽培食用菌,种植香菇等,效益可观,即可实现大棚的二次利用,又可以创建更多的经济效益,且可实现水稻育苗基地的培肥与管理,是一项发展前景广泛的栽培领域。     

薄基岩第四系含水层保水开采技术

为实现矿井安全生产和水资源保护,针对蔚县煤田兴源矿区基岩薄且第四系含水层直接接触基岩的特点,通过钻孔探测煤层上方基岩厚度、分布范围及第四系底部砂砾岩含水层富水性,计算垮落带及导水断裂带发育高度,确定了采高2.0、2.5与3.0m时的防水安全煤(岩)煤柱高度分别为53、56和64 m,最终提出了分段限制采高、分段控制断裂带高度和分段留设防水安全煤(岩)柱的分段保水开采技术.该技术成功实现了兴源矿6402工作面薄基岩下安全回采和第四系含水层水资源保护,效益显著,对类似该矿区地质条件水体下安全保水采煤提供了丰富的成功经验.     

基于MCE准则的语音识别特征线性判别分析

提出了一种基于最小分类错误（Minimum classification error,MCE）准则的线性判别分析方法（Linear discriminant analysis,LDA）,并将其应用到连续语音识别中的特征变换.该方法采用非参数核密度估计方法进行数据概率分布估计;根据得到的概率分布,在最小分类错误准则下,采用基于梯度下降的线性搜索算法求解判别分析变换矩阵.利用判别分析变换矩阵对相邻帧梅尔滤波器组输出拼接的超矢量变换降维,得到时频特征.实验结果表明,与传统的MFCC特征相比,经过本文判别分析提取的时频特征其识别准确率提高了1.41%,相比于HLDA（Heteroscedastic LDA）和近似成对经验正确率准则（Approximate pairwise empirical accuracy criterion,aPEAC）判别分析方法,识别准确率分别提高了1.14%和0.83%.     

关于压力容器的安全问题

压力容器设备是国民经济各个部门和人民生活中广泛使用的特种设备。所谓特种设备,是由于它们的结构型式、操作工艺条件而确定的,它们是在一定温度和压力下进行工作的,是具有爆炸危险的承压设备。随着国民经济的发展和科学技术的进步,压力容器设备在石     

一种基于语音和噪声统计信息改进相位估计的语音增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种改进相位估计的语音增强算法。算法首先根据语音和噪声频谱的统计模型的对称性得到用先验信噪比倒数形式表示的噪声频谱估计值,然后通过分析低信噪比条件下（0dB）相位估计对于幅度估计的重要性,利用噪声频谱估计值估计每一个频点的相位修正值,并给出了一种优化的先验信噪比估计算法,得到一种新的语音增强算法。由仿真实验给出的客观测试和非正式听音测试表明:该算法处理后取得了较好的效果,在抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声的前提下,相比未改进相位估计的算法处理后的信号,语音失真度更小,语音质量有明显提高。      

低资源语音识别中融合多流特征的卷积神经网络声学建模方法

针对卷积神经网络（CNN）声学建模参数在低资源训练数据条件下的语音识别任务中存在训练不充分的问题,提出一种利用多流特征提升低资源卷积神经网络声学模型性能的方法。首先,为了在低资源声学建模过程中充分利用有限训练数据中更多数量的声学特征,先对训练数据提取几类不同的特征;其次,对每一类类特征分别构建卷积子网络,形成一个并行结构,使得多特征数据在概率分布上得以规整;然后通过在并行卷积子网络之上加入全连接层进行融合,从而得到一种新的卷积神经网络声学模型;最后,基于该声学模型搭建低资源语音识别系统。实验结果表明,并行卷积层子网络可以将不同特征空间规整得更为相似,且该方法相对传统多特征拼接方法和单特征CNN建模方法分别提升了3.27%和2.08%的识别率;当引入多语言训练时,该方法依然适用,且识别率分别相对提升了5.73%和4.57%。     

基于能量分布和共振峰结构的汉语鼻音检测

该文提出了一种基于能量分布和共振峰结构的汉语鼻音检测方法,该方法首先基于Seneff听觉谱提取了一组描述音段能量分布和共振峰结构的特征参数,然后采用支持向量机模型进行检测和分类,得到候选的鼻音,最后根据音段持续时间、前端韵母能量、高低频能量差、中低频能量比等特征对候选的鼻音进行后处理,去除插入错误,提高鼻音检测的准确率。实验结果表明,干净语音鼻音检测准确率可以达到90.4%,信噪比10dB的语音鼻音检测准确率可达到84.4%以上。     

一种改进型IMCRA非平稳噪声估计算法

针对IMCRA噪声估计算法时延较大引起的噪声欠估计问题,提出一种改进型IMCRA非平稳噪声估计算法。该算法采用3次谱平滑的方法估计语音存在概率,控制搜索窗长度。在噪声过估计或欠估计的情况下,引入安全机制对噪声估计值进行限制或补偿。实验结果表明,与IMCRA算法相比,改进算法能减小噪声估计的时延,提高噪声估计精度,适用于噪声功率变化范围较大的语音增强。