超声辅助萃取-分散液液微萃取/气相色谱法测定环境水样中六氯苯、林丹及硫丹

建立了超声辅助萃取(UAE)-分散液液微萃取(DLLME)/气相色谱法测定环境水样中六氯苯、林丹和硫丹,并对影响萃取和富集效率的因素进行了优化。在最优条件下,六氯苯、林丹及α-硫丹的线性范围为1.0~1 000μg/L,检出限分别为0.47、0.39及0.63μg/L;β-硫丹线性范围为5.0~1 000μg/L,检出限为2.44μg/L;相对标准偏差(RSDs)为8.3%~11.7%(n=7)。用该方法对环境水样中的六氯苯、林丹及硫丹进行了分析,自来水、灌溉水、湖水样的平加标回收率分别为94.2%~100.4%、89.4%~99.4%和69.6%~96.3%。     

分散液-液微萃取技术在污染物分析中的应用

分散液-液微萃取技术是一种新型的、具有巨大潜力的样品前处理技术,已经越来越多地被应用到多种污染物的富集过程中。此方法具有简单、快速、价格低廉、环境友好、回收率和富集倍数高等优点。近年来,作为一种可行的分析技术,分散液-液微萃取技术获得了持续的关注和广泛应用。该文综述了分散液-液微萃取技术的研究进展及其在不同介质污染物分析中的应用。     

语音技术在少数民族语言的应用研究

本文研讨缺乏语言资源的民族语言（如维吾尔语）中如何引用语音技术、开发应用系统问题．提出基于GMM-UBM混合SVM技术方法实现实用性说话人识别系统,通过小语料人工标注语音语料预选高精度声学根（seed）模型、再引导大语料训练生成鲁棒性声模提高连续语音识别精度实现汉民会话语音翻译系统．对维吾尔语70人发话电话语音识别实验结果显示,基于GMM-UBM -SVM方法的不特定说话人识别实验其正确识别率为94.3%,比先行GMM-UBM方法精度提升3%;基于seed声模HTK-Julius技术的维吾尔语连续语音识别实验,其识别率为72.5%,比直接使用语音文本对齐语料单靠HTK实现识别方法（63.2%）精度提高9.3%;同时本研究讨论基于Moses技术的汉维医院门诊会话语音翻译系统预测Blue值达到了57.7%．     

蒙古语七个元音声频特性计算机分析

为了采取语音输入方式来实现蒙古语各类文字文献的自动转换（机器翻译）,所选择的语音、语言模型的性能直接影响识别精度。为此对蒙古语各类语言文字的元音进行声学特性的分析和分类不仅对蒙古语语音的识别非常重要,而且对蒙古语的语言学、地方方言学的研究也有很重要的意义．本文介绍对蒙古语哈拉合、察合尔、卫拉特发音元音读音进行声频特性分析的结果以及利用语音模型识别方式验证所测定的不同发音共振峰频率分布情况。