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"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。  相似文献   
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分析了影响因特网语音通信质量的主要因素,根据实时传输控制协议计算延迟、丢包率等网络参数,并利用RBF神经网络将参数映射为语音质量评分,根据评分值的变化动态地调整语音终端的编码速率,在保证一定语音质量的同时,缓解网络拥塞。实验证明了该方法的有效性。  相似文献   
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