一种快速说话人搜索算法

随着音频数据的不断增加,说话人识别已经变得越来越困难。本文提出了一种新颖的方法,在已有的说话人识别系统(GMM-UBM系统)的基础上,综合利用Index和Simulation,以很小的代价,极大地提高了说话人识别的速度,从而使说话人搜索成为可能。具体而言,就是采用两遍搜索策略,首先通过建立索引,在索引空间,比较索引间的欧氏距离,粗略地筛选出一定量的候选说话人目标;然后在此基础上,通过更精细的Simulation模型匹配,找出最佳的识别结果。实验结果显示我们的方法能以很小的代价,显著地提高说话人识别的速度。     

气压自动换位镦头模

在热镦球头杆件的球头时,当其毛坯的被镦部分长度l与毛坯料直径d之比≤3时则可一次镦成球头。但当3≤l/d≤4.5时则需分成两次镦锻。许多工厂在生产这种需经两次热镦的球头杆时往往采用两次加热(即分两道工序)的办法,这样做不但效率低、浪费能源而且锻件     

抗硫高温高压井下安全阀故障及处置实践

在井下安全阀的使用过程中,不可避免地会出现一些功能故障,文章开展大量现场实践与分析研究,初步明确了井下安全阀常见故障的表现形式、主要原因及对应处置措施。结果表明,井下安全阀下深一般在80～120 m,在关井或产量较低时,由于此处温度较低,加之高压含硫等因素影响,存在井筒天然气水合物堵塞造成井下安全阀无法动作的风险,应采取适当的水合物预防措施;井下安全阀故障主要发生在地面控制部分,可通过修复或更换故障部件恢复井下安全阀功能;针对常规手段无法有效处置的井下控制系统及安全阀的故障,可采用常开工具打开井下安全阀,通过ST3井实践证实,该方法为高温高压含硫井中井下安全故障处理提供了有效对策。     

九龙山气田排水采气工艺技术研究及应用

随着地层能量的衰竭,地层出水增多,气井的携液能力变差,甚至因井筒积液而停产,严重影响了气田的高效开发。本文针对目前九龙山气田产水气井所面临的问题,对该区块主要的排水采气工艺进行研究及分析后发现,泡沫排水采气工艺对具有一定自喷能力的弱喷积液井具有较好的适用性;气举排水采气工艺则适用于积液较多且产水较多的气井;同时对于水淹程度较大、水体较为活跃的气井,使用电潜泵强排水工作可以对水淹井复产可以取得不错的效果。     

基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别*

本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。SDC特征由许多语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,与传统的MFCC特征相比,包含了更多的时序特征信息。UBM模型反映了所有待识别语种的特征分布特性,借助贝叶斯自适应算法可以快速得到每个语种的模型。与传统的GMM方法相比,该方法的训练和识别的速度更快。该方法对OGI电话语音库中11个语种进行了测试,其10秒、30秒和45秒句子的最佳识别正确率分别为72.38%、82.62%和85.23%,识别速度约为0.03倍实时。     

普通车床铲齿夹具及工艺

我厂研制成功一种“普通车床铲齿夹具”,将此夹具装在普通车床上,可以代替铲齿车床对各种成形铣刀、梳状螺纹铣刀、齿轮滚刀、蜗轮滚刀的齿背以及成形锪钻的型面进行铲削加工。     

逆向捕获时间差的Voronoi声源定位机制

提出一种逆向捕获时间差的声源定位协议,可以使传感器网络在大部分时间里处于射频休眠状态,因此具有显著的节能效果;在利用时间差数据求解声源位置时,引入Voronoi图理论对搜索空间进行裁剪,以提高算法搜索求解的效率和成功率。理论分析和实验结果表明该声源定位机制具有明显的能量有效性、定位解算的精确性、快速收敛性和顽健性,适用于能量受限无线传感器网络中动态声源的实时精确定位。     

A Monte Carlo Enhanced PSO Algorithm for Optimal QoM in Multi-Channel Wireless Networks

In wireless monitoring networks, wireless sniffers are distributed in a region to monitor the activities of users. It can be used for fault diagnosis, resource management and critical path analysis. Due to hardware limitations, wireless sniffers typically can only collect information on one channel at a time. Therefore, it is a key topic to optimize the channel selection for sniffers to maximize the information collected, so as to maximize the quality of monitoring (QoM) of the network. In this paper, a particle swarm optimization (PSO)-based solution is proposed to achieve the optimal channel selection. A2D mapping particle coding and its moving scheme are devised. Monte Carlo method is incorporated to revise the solution and significantly improve the convergence of the algorithm. The extensive simulations demonstrate that the Monte Carlo enhanced PSO (MC-PSO) algorithm outperforms the related algorithms evidently with higher monitoring quality, lower computation complexity, and faster convergence. The practical experiment also shows the feasibility of this algorithm.     

刚性驱动水下传感器节点自组织布置

水下传感器网络可用于海洋资源勘测、污染监测和战术监视等领域,已成为无线传感器网络的研究热点.在开放式动态的水下环境中传感器节点如何自主调整部署位置以达到高的网络覆盖度和连通性,从而保证最优的监测质量是一个关键问题.该文引入刚性理论,定义了节点域的“刚性-覆盖值”作为水下传感器节点所处位置的评价指标,并基于此设计了刚性驱动的节点移动策略,从而构建了完整的节点自组织布置方法.理论分析和仿真实验结果表明该水下传感器节点自组织布置方法可以使网络演化出优良的覆盖度和连通性,并且具有分布式可实现、收敛速度快、鲁棒性强的优点.     

基础有机化学与前沿科学研究的结合——炔烃

在基础有机化学的理论教学中,为加深学生对所学知识点的认识,更好的掌握所学知识点并加以灵活应,本文将与炔烃相关的前沿科学研究内容与《有机化学》中炔烃章节部分知识点相结合,阐述炔烃在材料合成设计中的应用,以加深对课程教学内容的理解。不仅可调动学生的学习乐趣,同时也开拓其视野,还可提高学生的科研素质,培养创新精神,提高创新能力,实现基础课程教学过程的"学以致用,学有所用"。