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为了实现基于人机交互增强算法的便携语言翻译机系统,提出了一种基于傅里叶门控卷积神经网络的语音增强模型与一种基于FSMN+Transformer语音识别模型用于便携语言翻译机。首先,对便携语言翻译机系统进行了整体设计;然后,对系统的关键部分即语音增强模型和语音识别模型分别进行了设计,其中,语音增强模型选择傅里叶门控卷积神经网络优化算法来构建;语音识别模型中,选择矢量型FSMN作为声学模型的基础结构,并引入门控单元和残差网络对其进行优化,同时选择添加交互算法的Transformer算法构建语言模型,共同构成基于FSMN+Transformer的语音识别模型;最后,分别对语音增强模型、语音识别模型以及便携语言翻译机系统进行实验验证。结果表明:基于傅里叶门控卷积神经网络的语音增强模型更具优越性,FSMN+Transformer的语音识别模型的正确率最高,基于提出的语音增强与语音识别模型的便携语言翻译机系统对原始语音的翻译准确率都达到了99%以上。 相似文献
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当前云计算供应商通过定价算法或类似拍卖的算法来分配他们的虚拟机(VM)实例。然而,这些算法大多要求虚拟机静态供应,无法准确预测用户需求,导致资源未得到充分利用。为此,提出了一种基于组合拍卖的虚拟机动态供应和分配算法,在做出虚拟机供应决策时考虑用户对虚拟机的需求。该算法将可用的计算资源看成是“流体”资源,且这些资源根据用户请求可分为不同数量、不同类型的虚拟机实例。然后可根据用户的估价决定分配策略,直到所有资源分配完毕。基于Parallel Workload Archive(并行工作负载存档)的真实工作负载数据进行了仿真实验,结果表明该方法可保证为云供应商带来更高收入,提高资源利用率。 相似文献
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站在整个家电行业的高度来看,创新科技是我们中国家电今后由大到强的支撑。在人类史里面有两项科技改变了我们的生活。第一是电话,使得沟通和交流的效率进一步提高,使得我们创新的速度得到进一步的提升。另一个改变我们生活的,改变我们今天整个文明史的科技就是计算机,它使得我们摆脱计算器算盘的时代,使得我们能够以成倍的速度进行创新.它改变了我们的科技和我们的未来。 相似文献
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为提高智能翻译机器人人机交互的准确率,提出一种基于视觉识别的智能翻译机器人人机交互方法。方法通过采用Faster R-CNN模型提取视觉图像序列特征,并采用图结构表示提取的视觉图像序列特征,然后进行编码-解码,实现了智能翻译机器人的人机交互。仿真结果表明,所提方法提取的视觉图像特征具有较高的准确率,在ImageNet数据集上的准确率均超过80%,在MS COCO数据集上的准确率均超过70%;图结构表示准确率较高,达到80%以上。相较于基于SOTA模型和基于VLN模型的人机交互方法,所提方法无论是使用束搜索还是预搜索进行评估,其加权路径长度和错误率更小,成功率和路径长度加权成功率更高。指令匹配的成功率达到95.42%,识别准确率较高,提出方法具有一定的有效性和优越性,可用于实际智能翻译机器人人机交互。 相似文献
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