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1.
真实环境中存在的噪声和混响会降低语音识别系统的性能。封闭空间中的混响包括直达声、早期反射和后期混响3部分,它们对语音识别系统具有不同的影响.我们研究了早期反射和后期混响的不同划分方法,以其中的早期反射为目标语音,计算出了不同的理想比值掩蔽并研究了它们对语音识别系统性能的影响;在此基础上,利用双向长短时记忆网络(BLSTM)估计理想比值掩蔽,测试它们对语音识别系统性能的影响.实验结果表明,基于Abel早期反射和后期混响的划分方法,理想比值掩蔽能够降低词错误率约2.8%;基于BLSTM的估计方法过低估计了理想比值掩蔽,未能有效提高语音识别系统的性能。 相似文献
2.
以迈克尔孙干涉实验为例,深入挖掘实验所蕴含的科学精神和科学方法,从知识传授、能力培养、价值引领3个方面制定科学合理的课程思政教学目标,将思政元素融入课堂教学设计各个环节,探讨在大学物理实验课程中有效开展思想政治教育的途径与方法. 相似文献
3.
随着医疗诊断需求的增加,生物分子检测技术越来越受到人们的重视,液相生物芯片技术作为一种高通量,多通道的分子检测手段在近几年得到了飞速发展。通过层层自组装方法制备以微片为载体的拉曼光谱编码液相生物芯片,并利用自行搭建的一套高灵敏度、高分辨率的光学系统,实现对液相生物芯片的定性与定量分析。光学系统由拉曼光谱检测系统与荧光显微成像系统耦合而成。在拉曼光谱检测系统中激光器发射出785 nm波长的激光,通过二向色镜,带反反射镜与物镜汇聚到样品上,样品产生的拉曼散射光,经物镜,带反反射镜,二向色镜与拉曼滤波片,最后通过凹透镜聚焦到光谱仪的狭缝上,光谱仪色散实现在线阵CCD上拉曼光谱的获取。荧光显微成像系统应用光学成像原理,通过调节凹透镜与405 nm的激发光之间的距离,使激发光通过物镜均匀的照射到样品之上,样品激发出的荧光,通过物镜,带反反射镜,二向色镜,滤波片与相应的凹透镜,最后成像到面阵CCD上。改进传统便携式拉曼光谱检测系统光路并选用相应波段的带反反射镜与焦距20倍的物镜完成拉曼光谱检测系统与荧光显微成像系统的耦合。为了减少两路系统之间的相互影响选用合适的二向色镜以及滤波片,在提高耦合系统获取数据的准确性中有着重要的作用。该系统通过对反应之后的液相生物芯片进行拉曼光谱检测,以完成对每个编码玻片的定性识别,即解码;同时激发反应后液相生物芯片的荧光并采集荧光强度图,根据每个解码玻片上的荧光强度值完成对目标检测物的定量分析。区别于传统荧光编码液相生物芯片, 拉曼光谱编码具有稳定性更强,光谱分辨率更高等优点。该光学系统集拉曼光谱检测系统与荧光显微成像系统于一体,解决了目前未有基于拉曼编码的液相生物芯片的检测系统的问题,并且可同时对多种目标物进行识别和定量分析,提升了实验结果的准确性。 相似文献
5.
6.
表面等离子体共振(SPR)传感系统有角度谱、光谱、强度、相位等解调方式,其中光谱型的(SPR)传感系统因可以使用光纤导光,将传感部分独立出来,可进行远距离传感和现场检测,并能有效缩小系统的体积。对称光波导型(SOW)SPR因金属膜层两边的折射率完全相同,表面等离子体波传播距离更长,穿透深度更深,比传统的SPR系统具有更高的灵敏度和分辨率。对对称波导型(SOW)SPR进行光谱解调研究,以MgF2-Au-MgF2结构的SOW-SPR为传感单元,同时以光纤输出的卤素灯为光源,搭建了一套光谱解调的SOW-SPR检测系统,以不同浓度的葡萄糖溶液对系统折射率分辨率进行测量,得到2.8×10-7 RIU的分辨率。为SOW-SPR系统小型化、现场检测以及远距离探测提出一种可能实现的手段,具有很好的应用前景。 相似文献
7.
基于相同雷诺数下清水和高分子聚合物溶液壁湍流的高时间分辨率粒子图像测速技术(time-resolved particle image velocimetry, TRPIV)的对比实验, 从高聚物溶液对湍流边界层动量能量输运影响的角度分析其减阻的机理. 对比两者的雷诺应力发现高聚物的存在抑制了湍流输运过程. 这一影响与高聚物对壁湍流中占主导地位的涡旋运动和低速条带等相干结构的作用密切相关. 运用条件相位平均、相关函数和线性随机估计(linear stochastic estimation, LSE)等方法, 分析提取了高聚物溶液流场中的发卡涡和发卡涡包等典型相干结构的空间拓扑形态. 相比于清水, 高聚物溶液中相干结构的流向尺度增大, 涡旋运动的发展及低速流体喷射的强度受到削弱, 表明了添加的高聚物阻碍了湍流原有的能量传递和自维持的机理. 正是通过影响相干结构, 高聚物抑制了湍流边界层中近壁区与外区之间的动量和能量输运, 使得湍流的无序性降低, 从而减小了湍流流动的阻力. 相似文献
8.
为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的特征进行正则规整;最后采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)实现目标识别。实验首先在仿真条件下对所提出方法的有效性进行验证,结果表明在-15 dB信噪比条件下的五目标识别任务中,使用多通道级联特征的深度神经网络的识别正确率达到96.7%,显著高于基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法。在后续的湖上试验中,深度神经网络的平均正确率达到96.0%,进一步验证了所提出方法的有效性。 相似文献
9.
10.