高校信息技术类课程多媒体教学方式探索

为提高当代大学生的信息素养,许多高校开设或改革信息技术类课程,笔者对高校信息技术类课程的多媒体教学方式环节改革进行了探索:提出面向非信息专业的课程可根据教学对象差异采取分级授课,按教学内容侧重不同变换多媒体教学环境,并采取相应教学方法;对信息专业的课程则在课堂教学、实践教学、网络教学各环节结合使用多媒体组合教学方式,适应信息技术发展的特点.     

高校信息技术类课程多媒体教学方式探索

为提高当代大学生的信息素养,许多高校开设或改革信息技术类课程,笔者对高校信息技术类课程的多媒体教学方式环节改革进行了探索：提出面向非信息专业的课程可根据教学对象差异采取分级授课,按教学内容侧重不同变换多媒体教学环境,并采取相应教学方法;对信息专业的课程则在课堂教学、实践教学、网络教学各环节结合使用多媒体组合教学方式,适应信息技术发展的特点。     

基于LPC美尔倒谱特征的带噪语音端点检测

复杂的噪声环境是语音识别系统在实际应用中性能下降的原因之一,识别预处理中的带噪端点检测作为关键技术,其性能的优劣某种程度上决定了识别率的高低。笔者提出了基于LPC美尔倒谱特征的带噪端点检测方法,对语音信号分高低频段分别提取IPC美尔倒谱特征分析,根据Mel倒谱距离判决,采用自适应噪声估计,实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

基于语音学知识的鲁棒性两级语音起点检测方法

语音识别系统的实用化,需要对噪声有很强的鲁棒性,而噪声环境下的端点检测对整个识别系统性能起着关键的作用。提出一种基于语音学知识的两级起点检测方法,其中第一级选取短时能零比和短时谱幅作为初检特征,并采取自适应门限,第二级根据语音起点能量变化和语音性持续时间进行起点的确定。实验结果表明该方法在常见噪声环境下鲁棒性较好,且适于实时应用。     

校园"微代"服务平台的研究与实现

伴随着共享、环保、绿色理念的深入人心,文章立足学校实际情况下开发了一个基于微信小程序的"微代"服务平台,该平台是建立在网络上的一个共享平台,通过小程序体现平台的"微"特性,可以将自己的闲置资源在平台上进行共享,使得资源效用最大化.本平台使用安全与稳定的JSON数据格式与基于SSM框架的服务器进行数据通信,使用便捷且具有...     

一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法

影响语音识别性能的一个关键因素是端点检测的准确性。实际应用中的信噪比较低，使得某些高信噪比下性能好的检测算法不能有效地工作，影响系统的识别率。该文针对基于倒谱特征的带噪端点检测算法提出了3点改进：(1)将语音信号经滤波后分成高低频两子带，分别进行分析；(2)用LPC美尔倒谱特征LPCCMCC代替常规倒谱特征作为特征参数；(3)改进噪声估计，使其具有自适应性。实验结果表明本方法在低信噪比下有较好的检测性能。