基于VQ和HMM的语音识别系统的性能比较

1前言 语音识别代表性的方法有矢量量化法(VQ)和隐马尔可夫模型法(HMM).VQ法是由Shore和Burton首先提出[1],其主要优点是无需时间规正或进行动态时间伸缩.但是,该方法对于由话者差别引起的语音特征的变化却无能为力.HMM方法则适合于非特定人语音识别系统,因为它作为统计模型能够吸收由不同说话人引起的语音特征的变化[2].本文以语音信号的LPC倒谱系数和差值倒谱系数的混合特征参数作为识别的特征矢量集,比较了利用矢量量化(VQ)和各态经历隐马尔可夫模型(HMM)[3]技术实现的孤立字词语音识别系统的性能.结论是各态经历HMM的识别性能好于VQ的识别性能.     

一种PID调节恒压供水方案

变频调控以其优异的调速和启动、制动性能,高效率、高功率因数和节电效果,得到了广泛的应用。随着PLC控制和变频技术的发展,在本文中,通过对该套恒压供水系统的分析,详细介绍了水泵供水的基本模型与主要参数、恒压供水系统的组成和工作过程、工作原理及调试方法的实际应用方法。     

两台PLCI/O点通讯的实现

本文通过两台PLC的I／O通讯的软件及硬件设计，解决了没有串行通讯口的PLC的通讯问题，对工厂的技术改造有一定参考价值。     

移动统计--移动网络分析的另一宝藏

1什么是移动统计通俗地说,移动统计就是基于移动通信中的上下行测量报告的统计。手机在建立呼叫、通话过程中和呼叫结束时都会与系统不断进行信息交互,系统通过这些交互的信息(包括上行和下行)进行呼叫建立、切换、功率控制等呼叫控制,保证通话的正常进行。在GSM系统中,手机在通话过程中,每隔480ms就会自动向系统上报一次手机测量报告,在CDMA系统中,手机会不定期向系统上报导频强度测量报告(PSMM)。本文主要对GSM网络移动统计分析作简要介绍。2与传统分析方法的比较移动统计是每个用户的每个通话报告,是运营商所专有的重要财富。移动…     

基于5G边缘云技术赋能智慧教育应用创新

十九大提出"教育现代化、建设教育强国"战略,如何推动5G、虚拟现实、人工智能等新技术在教育中的深入应用成为智慧教育的重点.通过分析4G/5G技术下传统教育存在的问题,深入研究智慧教育与5G技术融合下的应用场景,创新提出了基于5G边缘云技术的智慧教育组网方案,并基于5G边缘云技术赋能虚拟现实教育和远程互动课堂两大主要应用...