基于融合特征MGCC的语种识别方法

为了解决噪声环境下语种识别准确率低的问题，提出一种将梅尔倒谱系数和伽马频率倒谱系数融合的语种识别方法。首先提取语音的梅尔倒谱系数和伽马频率倒谱系数，并依据语种识别中的贡献度对特征进行筛选；接着将特征映射在由梅尔域-伽马域组成的空间坐标系中，以得到梅尔伽马倒谱系数(MGCC);最后，将特征输入深度神经网络中进行语种识别。实验结果表明，所提方法的识别准确率和速度远高于使用单一声学特征及其他语种特征的方法。在纯净环境下，所提方法的语种识别准确率可以达到99.38%,在-5 dB低信噪比环境下也可达到89%以上。这充分证明了所提方法的有效性和鲁棒性。     

“新型尾气焚烧炉”研制成功

由天津市化工设计院考察、消化、吸收美国、日本最新技术,並加以改进的国产“新型尾气焚烧炉”经半年运行后,已于今年7月12日通过化工部与天津市验收。並申请了国家专利。新型焚烧炉特点是: 1、适用于热值大于500kcal(2094kJ)/m~3的尾气(废气),回收热能(生产蒸汽或干     

基于CRNN混合神经网络的多语种识别

在语种识别过程中,为提取语音信号中的空间特 征以及时序特征,从而达到提高多语 种识别准确率的目的,提出了一种利用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)混合神经网络的多语种识别模型。该模型首先提 取语音信号的声学特征;然后将特征输入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 提取低维度的空间特征;再通过空 间金字塔池化层(spatial pyramid pooling layer,SPP layer) 对空间特征进行规整,得到固定长度的一维特征;最后将其输入到循环神经 网络(recurrenrt neural network,CNN) 来判别语种信息。为验证模型的鲁棒性,实验分别在3个数据集上进行,结果表明:相 比于传统的CNN和RNN,CRNN混合神经网络对不同数据集的语种识别 准确率均有提高,其中在8语种数据集中时长为5 s的语音上最为明显,分别提高了 5.3% 和6.1%。     

杜邦公司节能技术与管理

美国杜邦化学公司(Du Pont)创始于1802年。现在是美国最大的化学公司,在国内外共有42家子公司和联合公司,在全球设有200余家企业,有职118万人。生产石油化工、化学制品、颜料、涂料、化学纤维、合成橡胶等1700余种化工产品,总产值每天约1亿美元。杜邦公司早在几十年以前就开始重视化工节能技术。他们认为能源是一种有价值的商品,因为煤、石油、天然气不仅是最重要的常     

噪声环境下听觉特征融合的语种识别

针对单一信号特征CFCC与GFCC在低信噪比下识别率不高的问题,提出一种噪声环境下听觉特征融合的语种识别方法。在特征提取前端对含噪语音信号进行端点检测,然后结合谱减法与维纳滤波器对信号进行噪声滤除;再根据人耳听觉频率集中范围采用带通滤波器滤除高频以及低频中噪声,进一步减小噪声对信号特征提取的影响;提取GFCC融入CFCC构成融合特征,再采用主成分分析对融合特征进行降维处理;最后将处理后的融合特征通过频域注意力Fcanet网络模型进行分类识别。实验对比不同特征在不同信噪比下的性能实验表明,融合特征较单一特征语种识别率有显著提升,特别在0 dB信噪比下较单一特征GFCC和CFCC识别准确率分别提升了9.75%和11.08%,具有较强的鲁棒性。     

燃气供热与制冷探讨

一、概述“气化”与“热化”均是城市现代化的重要标志。“气化”也为“热化”提供了优 越条件,因为气体燃料是干净、方便的热源,借煤气管道完全可以取代笨重的蒸汽(热水)供热管和回热管,这即所谓“燃气热化”。“燃气热化”又称“一根管”方案,即