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为了解决传统卷积神经网络在识别中文语音时预测错误率较高、泛化性能弱的问题,首先以深度卷积神经网络(DCNN)-连接时序分类(CTC)为研究对象,深入分析了不同卷积层、池化层以及全连接层的组合对其性能的影响;其次,在上述模型的基础上,提出了多路卷积神经网络(MCNN)-连接时序分类(CTC),并联合SENet提出了深度SE-MCNN-CTC声学模型,该模型融合了MCNN与SENet的优势,既能加强卷积神经网络的深层信息的传递、避免梯度问题,又可以对提取的特征图进行自适应重标定。最终实验结果表明:SE-MCNN-CTC相较于DCNN-CTC错误率相对降低13.51%,模型最终的错误率达22.21%;算法改进后的声学模型可以有效地提升泛化性能。 相似文献
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1 IntroductionThe nonlinear Schrodinger equation with integral source (NLSEIS) and the KdV equationwith integral source (KdVIS) were integrated by inverse scattering method in [1,2] and -methodin [3]. However, since the evolution equations for eigenfunction in Lax representation for NLSEISand KdVIS were not obtained, the determining scatterging data in [1-3] was quite complicatedand required some skill.In the present paper we discuss the new mKdV hierarchy with integral source (mKdV… 相似文献
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感应淬火综合监控系统集成了感应淬火能量监控与环境监控功能,其硬件基础为工控机与Y5000+多功能板,工控机通过并行口与Y5000+多功能板实现数据交换。Y5000+多功能板以CPLD芯片为核心,扩展了DI/DO、PI/PO以及AI/AO功能。感应淬火综合监控系统的应用程序分为上层管理程序与底层实时测控程序。在RTX支持下,系统完全能满足实时性与可靠性要求。 相似文献
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