语音多脉冲激励模型的简快算法

LPC 声码器在准确提取声道参数的情况下,激励模型的优劣直接影响着综合语音的质量。目前,多脉冲激励模型(MPEM)是一种较理想的模型,但传统的算法较复杂,难以实时处理。本文推导出了一种简单、有效、灵活、非迭代的多脉冲激励模型的算法。在理论上与传统算法作了比较,并做了计算机仿真实验。结果证明其简快算法是有前途的,至少是值得对它作进一步研究的。     

青稞麦绿素提取工艺研究

以SOD酶活性及叶绿素、纤维素、黄酮和蛋白质的含量为指标,考察了提取条件对青稞麦绿素制备的影响,并确定了最佳提取工艺条件：温度25℃,时间2h,次数2次,料液比1：3。     

机械设备加工过程中厚板焊接工艺

参照美国焊接标准(AWS)中的焊接要求,经过不断的工艺改进,设备加工过程中的缺陷得到了有效控制,达到了焊接要求,保证了设备的质量.     

一种用于语音识别的神经网络

在研究了现有用于语音识别的一些典型人工神经网模型后,综合了几种典型神经网模型的优点,提出了一种适于语音识别的人工神经网络模型,该模型运算简单,学习速度快、易于大规模集成电路的实现,且具有相当的灵活性,计算机仿真对０－－９十个汉语数字语音进行识别,并把其识别结果与ＨＭＭ模型的识别结果作了比较,证明这两种方式是可比较的,揭示了该神经网络模型的潜在力。     

桥梁养护管理的现状及质量控制措施的分析

提起桥梁工程的质量,几乎所有人都会想到桥梁建造施工过程中的质量控制,反而对于时间更长,更为关键的后期服役过程中的养护质量控制毫无涉及,这正是当前我国的一个普遍现状,对于桥梁的养护管理不够重视,进而就很可能导致桥梁工程的质量急速下降,最终导致桥梁的服役时间缩短,寿命减少,针对这一点,在今后的相关工作中必须加强对于桥梁养护的管理以及质量控制。本文就主要针对桥梁的养护首先介绍了当前我国桥梁养护管理的现状及其存在的主要问题,然后重点探讨了如何加强桥梁养护管理及质量控制措施。     

粉末注射成形的发展及其在不锈钢零件生产中的应用

粉末注射成形制造的零件具有形状复杂、性能可靠、成本低廉等特点,尤其是在生产批量的复杂小零件中有着其他成形工艺无法比拟的优势。该文总结了前人的研究,介绍了粉末注射成形的优缺点及当前的发展方向,并重点讨论了粉末注射成形在不锈钢零件生产中的应用。     

累计学习方式的神经网模型

本文论述了一种新的拓扑结构和学习方法的人工神经网(ANN).简单的结构和运算方法使得该模型易为大规模集成电路实现.累计训练大大地加速了学习过程,节省了训练时间,新模型具有扩充性,为验证其特点我们用这种新的人工神经网作为语音信号的矢量量化器,进行了计算机模拟.并将其结果与一般树寻法矢量量化编码的结果进行了比较,结果是令人满意的.     

一种高质量,中速率的语音矢量量化方法

本文论述的是一种高质量、中低速码率的语音矢量量化编码.为了提高综合语音质量,在提取声道参数中采用了 Itakura-Saito 失真测试,并用高维残差矢量激励源.经过计算机模拟证明我们在训练码本时采用的一些方法是行之有效的.