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1990年 | 1篇 |
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传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。将原始语音转换为固定长度语谱图,顺序进入CNN、LSTM,结合网络进行训练以及声纹特征学习。通过对比CNN、LSTM以及DNN网络,验证CNN-LSTM网络在声纹识别中具有较少迭代次数情况下高准确率的特性。经实验结果可以得出,语音空间特征及时序特征均是声纹识别中重要的影响因素,实验中的CNN-LSTM网络模型准确率达到95.42%,损失低值达到0.097 3。该方法有利于实际声纹识别的应用。 相似文献
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基于综合机械化采煤的规律和瓦斯运移理论,把瓦斯涌出源分为煤壁的瓦斯涌出、采落煤的瓦斯涌出、采空区的瓦斯涌出和上、下邻近层的瓦斯涌出四部分。针对当前采煤工作面瓦斯涌出量常用的预测方法中存在的缺陷问题,以采动区瓦斯的运移理论和实际测定数据为基础,系统的探讨了综采工作面瓦斯的涌出规律,由于综合机械化采煤具有采、装、运等高度连续的作业特点,本文先后对各瓦斯源的瓦斯进行了涌出量的预测,并建立了一个适应范围广、准确率较高的综合机械化采煤工作面的预测瓦斯涌出量的数学模型,也为主焦矿制定专项瓦斯治理方案奠定了基础。并运用该数学模型对主焦煤矿综合机械化初采工作面的瓦斯涌出量进行了预测。 相似文献
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通过jQuery在万欣机房管理系统Web查询模块中的具体应用,使得实现的查询模块具备了优越的用户体验,较高的系统的运行效率和交互性能,对Web UI应用开发者有一定的参考价值。 相似文献
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采用气相色谱-氢火焰离子化检测器分别测定8 种食用植物油中脂肪酸组分的色谱保留时间,并结合定量结构-色谱保留相关联(quantitative structure-retention relationship,QSRR)方法和标准品分别对每种植物油中的脂肪酸组分进行定性分析,将这2 种方法的定性分析结果作对比,以验证QSRR方法在食用油中脂肪酸定性分析方面的实际应用能力。结果表明:QSRR方法的定性结果与标准品对脂肪酸的定性结果基本一致,QSRR方法具有很好的实际应用性,为脂肪酸的测定提供了一条新途径,对食用植物油中脂肪酸的分析测定有一定的参考价值。 相似文献
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