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支持向量机 (Support vector machine, SVM) 在语种识别中已经起到了重要的作用.近些年来,极限学习机 (Extreme learning machine, ELM) 在很多领域取得了成功的应用.相比于 SVM, ELM 最大的优点在于极易实现、训练速度快,而且通常可以取得与 SVM 相近甚至优于 SVM 的识别性能. 鉴于 ELM 这些优异的特点,本文将 ELM 引入到语种识别中,并针对 ELM 由于随机初始化模型参 数所带来的潜在问题,提出了流形正则化极限学习机 (Manifold regularized extreme learning machine, MRELM) 算法.实验结果表明,在高斯超矢量(Gaussian supervector, GSV)特征空间上,相对于 SVM 基线系统,该算法对30秒语音的识别性能有明显的提升. 同时该算法也可以成功地应用到 i-vector 特征空间中,取得与当前主流的打分算法相近的识别性能. 相似文献
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介绍了一种利用音频信号实现节点间距自主测量的无线传感器网络节点。节点硬件系统包括dsPIC6014A微控制器,512KB的SRAM,2.4G波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等。节点通过测量RF同步信号与音频信号的时间差来测量节点间的间隔距离。与国内外的研究相比,节点可以自主完成测距信号的采集、存储和数据分析、计算工作。节点通过采用多次测量数据累加平均及IIR数字滤波技术提高了测距信号的信噪比,利用幅度分析实现了测距信号的到达时刻判别。测试数据表明,该节点最远测距距离可达30m,误差小于3%。 相似文献
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着重介绍了用于水质检测的电化学、声学、光学三种类型微传感器以及微分析系统、微传感片上系统两类微系统的基本原理、特点和研究进展;比较了不同类型微传感器的性能差异;讨论了目前水质检测微传感器及微系统在研究中存在的主要问题及解决方法,并对其未来的发展前景进行了展望。 相似文献