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主流神经网络训练的交叉熵准则是对声学数据的每个帧进行分类优化,而连续语音识别是以序列级转录准确性为性能度量。针对这个不同,构建基于序列级转录的端到端语音识别系统。针对低资源语料条件下系统性能不佳的问题,其中模型使用卷积神经网络对输入特征进行处理,选取最佳的网络结构,在时域和频域进行二维卷积,从而改善输入空间中因不同环境和说话人产生的小扰动影响。同时神经网络使用批量归一化技术来减少泛化误差,加速训练。基于大型的语言模型,优化解码过程中的超参数,提高模型建模效果。实验结果表明系统性能提升约24%,优于主流语音识别系统。 相似文献
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在准备金评估中,由于多数随机准备金模型基本假设的限制是不能直接处理含有零值和负值增量赔款三角形,本文利用一个变换和广义线性模型的混合模型去解决这种情况. 相似文献
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孔板流量计使用过程中其计量误差会逐渐变大。为研究孔板流量计计量精度影响因素,选用SST k-ω湍流模型对孔板流量计孔板前后流场变化情况进行了数值模拟分析,SST k-ω湍流模型更适合对流减压区流场计算,通过模拟实验确定了孔板流量计最佳取压位置,并定性分析了取压孔位置对计量精度的影响。在实验条件下,孔板节流前后引起的温差使计量精度产生0.067 52‰的误差;孔板开孔直角入口边缘尖锐度变钝会导致孔板前后流场发生较大变化,节流前后压差降低,导致流量计计量值小于真实值,因此孔板流量计使用一段时间后必须测试孔板锐度,必要时应更换孔板,以免影响计量精度。 相似文献
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在高压长输天然气管道运行当中,阀室作为长输管道重要组成部分之一,阀室内的设备安全生产运行尤为重要。在日常生产运行过程中存在阀室内的设备设施存在天然气泄漏现象,泄漏的天然气易在阀室内聚集,给安全生产运行带来极大隐患,极易造成火灾爆炸。本文主要针对阀室内相应的阀门设备入手,分析天然气泄漏聚集原因,提出应对防范措施,提高安全生产运行状况。 相似文献
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