基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

阴离子-π复合物(I-·C6F6)的成键分析

最近Anst?ter, et al. 发表了对阴离子-π复合物(I^-·C₆F₆)的第一个定量谱学测量[J. Am. Chem. Soc. 141, 6132 (2019)]，认为成键作用中相关作用占41%，静电作用占23%，得出相关作用占主导的结论. 本研究表明，该文献的“静电作用”中混入了Pauli排斥作用，后者在数值上抵消了前者的作用. 在复合物I^-·C₆F₆中，发现静电作用是相关作用的两倍多，因而阴离子-π复合物中仍应是静电作用占主导.     

过渡金属Co2+离子掺杂ZnS硫化物纳米晶制备与中红外发光特性研究

利用不含有机相的简单水热法制备了Co^2+∶ZnS纳米晶,纳米晶具有立方闪锌矿结构,平均晶粒尺寸约为8.3 nm,在808 nm激光泵浦下具有2~5μm波段的中红外荧光发射,中心波长位于3400 nm和4700 nm,分别对应Co^2+离子的4T2(F)→4 A 1(F)和4T1(F)→4T2(F)的能级跃迁.进一步将制备的纳米晶在还原气氛下进行800℃热处理,获得立方闪锌矿和纤锌矿混合晶型的纳米晶,平均晶粒尺寸增大到22.5 nm左右,热处理后的纳米晶表面羟基含量更低,中红外荧光发射强度显著提高.该Co^2+∶ZnS纳米晶的制备方法简单、在制备过程中不引入有机相等荧光淬灭中心,同时证明通过后热处理过程可以进一步减少表面缺陷及羟基含量,使荧光强度得到大幅提升.     

网络环境下航天器交会对接系统的鲁棒H_∞滤波

以航天器空间交会对接为背景,探讨了其网络环境下的鲁棒H?滤波问题。基于传统的C-W方程,重新构建网络环境下航天器交会对接系统的数学模型。选取时滞相关Lyapunov函数并结合自由权矩阵处理方法,给出网络化滤波误差系统渐近稳定且满足H?性能的充分条件,进而将滤波器的设计转化为受线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题。仿真表明,最劣情况下最优的H?扰动抑制水平达到??1.4142,得到的相对位置和速度估计误差分别为0.07与0.02,证明该算法是可行且有效的。     

基于多维混合柯西分布的点云配准

为提高三维点云在数据随机缺失和噪声干扰等复杂情况下的配准精度,提出一种基于多维混合柯西分布(MMC)的点云配准方法。将点云数学模型扩展为MMC模型,求解模型各参数,并构造出特征四面体,以优化旋转矩阵与平移向量;通过最大期望算法分别求出目标点云和待配准点云在MMC模型下的数据中心、协方差矩阵和权重的值。仿真与实验数据表明:与几种常用的算法相比,MMC算法即使在点云数据存在遮挡、缺失,大小不一致,含随机噪声,且具有无序性的条件下,也能精确配准,且具有良好的稳健性。     

煤直接液化油中混合酚的分离研究

利用分子筛择形特点，对煤直接液化油中的混合酚实施高效分离。本研究选取间甲酚和对甲酚作为分离煤直接液化油馏分段混合酚的模型化合物，采用化学液相沉积法对HZSM-5吸附剂的孔口结构进行改变，分析分子筛硅铝比及颗粒粒径对模型化合物间甲酚和对甲酚吸附分离性能的影响，以获得高性能固相吸附剂，并将其应用于180-190℃馏分段混合酚分离。结果表明，当分子筛硅铝比为25、粒径为3-5 μm时，分子筛的孔口结构调节效果最优；当正硅酸乙酯的最小用量为0.2 mL/g时，固相吸附剂的吸附量为0.03 g/g，对甲酚选择性高于95%。由于外表面沉积物对吸附剂的孔口结构变化，导致对甲酚选择性的提高。进一步采用HZSM-5（1）吸附剂对真实煤直接液化油混合酚的分离中发现，苯酚和对甲酚的选择性均达到100%。     

Na原子链表面等离激元特性的含时密度泛函研究

本文用含时密度泛函理论研究了线性Na原子链的表面等离激元机理.主要在原子尺度下模拟计算了体系随着原子数增加及原子间距变化的集体激发过程.研究发现线性原子链有一个普遍的特性——存在一个纵模和两个横模.两个横模一般在实验上很难被观测到.纵模随着原子链长度增加,能量红移的同时,该纵模主峰的强度呈线性增长.随着原子个数的增加,端点模式(TE)开始蓝移,能量和偶极强度都逐渐趋向饱和.横模能量被劈裂的原因概括如下:(一)每个位置的电子受到的势不同,在两端的电子受到的势要比在中间的电子受到的势要高,因此两端的电荷积累也比中间多;(二)端点存在悬挂键,所以中间的电子-电子间相互作用与端点的不一样,这两方面又都与原子间距d有关.     

共轭线性对称性及其对PT-对称量子理论的应用

传统量子系统的哈密顿是自伴算子,哈密顿的自伴性不仅保证系统遵循酉演化和保持概率守恒,而且也保证了它自身具有实的能量本征值,这类系统称为自伴量子系统.然而,确实存在一些物理系统(如PT-对称量子系统),其哈密顿不是自伴的,这类系统称为非自伴量子系统.为了深入研究PT-对称量子系统,并考虑到算子PT的共轭线性性,首先讨论了共轭线性算子的一些性质,包括它们的矩阵表示和谱结构等;其次,分别研究了具有共轭线性对称性和完整共轭线性对称性的线性算子,通过它们的矩阵表示,给出了共轭线性对称性和完整共轭线性对称性的等价刻画;作为应用,得到了关于PT-对称及完整PT-对称算子的一些有趣性质,并通过一些具体例子,说明了完整PT-对称性对张量积运算不具有封闭性,同时说明了完整PT-对称性既不是哈密顿算子在某个正定内积下自伴的充分条件,也不是必要条件.     

语音通信降噪研究

语音通信系统中，语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变，同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上，考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限，将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用，形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑，有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下，在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力，消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。