有服务时长和服务可选择性的快递车辆调度在线策略研究

针对快递揽件需求出现无法提前获知、服务每一个快递需求需要一定的服务时长,且无法接受全部请求的情形,提出带有服务时长和服务可选择性的快递车辆在线调度问题,证明了该问题在线策略竞争比的下界。在正半轴上提出Replan策略,在直线上提出ReOPT策略,在一般网络上提出GRH策略,证明了上述在线策略的竞争比。结果表明,考虑服务时长能够改善在线策略的竞争性能,所提在线策略在实际应用中具有实用性。结论将为快递车辆的科学调度提供理论依据。     

汉语语音合成中基于语境特征的清浊音时长调整

汉语语音合成中音节内清音和浊音的时长是影响合成语音自然度的重要因素。在HMM汉语语音合成中,提出了一种基于语境特征的清浊音时长调整算法。在算法中,首先对清音相对音节的时长根据语境特征进行决策树聚类。合成时,从该决策树得到对应音节的清音相对时长参考值,合成语音的清音和浊音时长按照参考值进行调整。试验表明该算法可以提高HMM汉语语音合成的时长预测准确度,有效地提高合成语音的自然度。     

基于2-gram语言模型的哈萨克文语料库校对研究

研究了带有位置信息的2-garm音节模型,根据音节切分后前后音节的位置信息和同现概率来判断非词错误,再根据最短编辑距离和、viterbi算法来提供候选词.根据2元单词模型,对输入文本以句子为单位,从判断前后2元单词的同现概率来判断真词错误,并提供候选词.     

藏文文本自动校对方法及系统设计

以藏文音节拼写检查、梵音转写藏文检查、接续关系检查、词语检查为研究内容, 提出藏文文本自动校对框架和接续关系检查算法。根据该框架及算法, 设计并实现藏文自动校对系统。通过实验证明算法和系统的可靠性和有效性。     

重音

众所周知英语学习过程中,发音是很重要的。在英语发音中,音的重读和弱化是相反的两种发音现象。重音是对单词中某些音节的强调。英语中的重音的标志,是将重音符号＂’＂放在重读音节之前。在英语中重音现象不止存在于单词音节中,还有单词和句子的重读现象。本篇文章主要是介绍单词重音格式的不同情况,另外还涉及了复合词中重音转化的现象。     

不确定彩排时长下节目调度的鲁棒优化

实际节目彩排调度中,节目的表演时长受内外因素影响,具有不确定性。为了合理调度所有节目,控制演员的空闲时间,使得演员的总等待成本最小,采用了鲁棒优化方法进行研究。首先,建立了节目彩排调度的确定型模型;进一步,考虑节目表演时长的不确定性,采用有界区间描述节目表演时长并考虑决策者风险偏好,在确定型模型的基础上构建区间型两阶段鲁棒优化模型;接着,将鲁棒优化模型转化为0-1混合线性规划模型;最后,采用Matlab进行数值实验,结果表明决策者越偏好规避风险,演员的总等待成本越大。     

音强斜率特性区别同卵双胞胎语音的实验研究*

为了寻找司法话者识别中区别同卵双胞胎语音的有效参量,该文利用音节音强的斜率特性对同卵双胞胎语音进行了实验研究。结果发现,在90%的置信度下,所有实验的双胞胎语音均能够被音节音强斜率予以区别,并且音强下降斜率的区别力明显高于音强上升斜率的区别力。因此得出结论,音节音强的斜率特性具有比音节间相对音强与相对时长二者联合检验更强的区别力,可以作为区别同卵双胞胎语音的有效参量。     

汉语语音识别中基于区分性权重训练的声调集成方法

提出一种区分性方法,将声调信息加入大词汇量连续语音识别系统中.该方法根据最小音子错误准则,区分性地训练模型相关的概率权重.利用这些权重对传统基于传统谱特征的隐马尔可夫模型概率以及声调模型概率进行加权,通过调整模型之间的作用程度提高系统识别率.推导了利用扩展Baum-Welch算法的权重更新公式.对不同模型权重组合策略进行了评估,并利用权重之间的平滑方法来克服权重训练过拟合的问题.分别通过大词汇连续语音的带调音节输出和汉字输出两种识别任务来验证区分性模型权重训练的性能.实验结果表明在两种识别任务上,区分性的模型权重较使用全局模型权重分别获得9.5%以及4.7%的相对误识率降低.这表明了区分性模型权重对提高声调集成性能的有效性.     

日凌干扰的线等效分析法

本文对卫星通信中的日凌干扰问题，提出了一种“线等效”的分析方法，给出了定量分析的数学关系式，提高了预测的准确性     

一种新的汉语连续语音统计切分算法

在分析最小相位群延迟函数特点的基础上，提出了一种改进的汉语连续语音自动切分算法，该算法利用短时能量和类音节平均统计时长构造的最小相位群延迟函数为切分依据，将连续语音切分成一系列类音节单元．实验结果表明，本算法具有96．4％的切分正确率，比原算法提高5．2％．