面向大语料库的语音合成方法研究

针对几百小时粗标注大语料库, 提出一种新颖的语音合成系统构建方法。首先, 借助于语音识别、文本对齐和句法分析等技术实现大语料库的自动筛选与标注。 然后, 为了有效解决大语料库声学模型训练中存在的内存空间以及计算时间开销过大等问题, 优化了传统的训练流程, 在不损失声学模型准确性的前提下, 显著提高了模型的训练速度。主观实验表明, 与具有精标注的小语料库相比, 引入粗标注的大语料库可以带来0.5分左右的MOS提升。     

基于声学统计建模的新一代语音合成技术

介绍基于声学统计建模的新一代语音合成技术．重点介绍中国科学技术大学讯飞语音实验室在发展新一代语音合成技术中的贡献,包括：融合发音器官参数与声学参数,提高声学参数生成的灵活性;以最小生成误差准则取代最大似然准则,提高合成语音的音质;使用单元挑选与波形拼接方法取代参数合成器重构,从根本上改善HMM参数语音合成器在合成语音音质上的不足．这些技术创新使得新一代语音合成在自然度、表现力、灵活性及多语种实现等方面的性能都有进一步的提升．     

采用序优化的改进蚁群算法

为了评价蚁群算法在有限时间内所得优解的质量,基于序优化方法提出了一种改进的蚁群算法:使用盲目挑选规则选择初始解,并对信息素进行相应的初始化;确定得到满足要求的优解所需要的迭代次数,将其作为算法的终止条件;为了更好地利用每次迭代中的优解,在算法开始阶段使用前l个迭代优解更新信息素,以增强探索能力;在算法结束阶段采用当前迭代最优解更新信息素,以加快收敛速度.改进算法在保证收敛的前提下,并没有增加算法的时间复杂度.对旅行商问题进行的仿真实验表明,改进算法在解的质量和收敛速度方面优于最大-最小蚂蚁系统.     

基于树形通用背景模型的高效说话人辨认

为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U BM中的各个G auss分布按组织成树形结构,来减少从中挑选核心分布的运算量。实验结果表明:对1 000个说话人进行辨认,TBK S与现有的基于特征矢量重排序的剪枝算法(ORBP)相结合,将基于GMM-U BM的辨认系统的运算速度提高21.9倍,误识率却只上升不到4%;TBK S和ORBP相结合,可大幅度提高GMM-U BM系统的运算效率,而基本不降低识别率。     

τ±→π±+nπ0+ντ(n=0,1,2)衰变分支比测量

基于北京谱仪收集的4.03GeV质心系能量下e⁺e^－对撞数据,分析τ^±τ^±→e^±+π^±+nπ⁰+ν's(n=0,1,2)事例,给出分支比值Br(τ^±→π^±ν_τ)=(11.64±0.49^+0.76_－0.73%,Br(τ^±→π^±π⁰ν_τ)=(24.00±1.34^+1.36_－1.30%,Br(τ^±→π^±2π⁰ν_τ)=(9.39±1.68^+1.69_－1.66%.     

伙伴挑选中的模糊可靠性优化模型

研究了伙伴挑选中的模糊可靠性优化问题,并设计了带有模糊约束和模糊目标的可靠性优化模型,利用隶属度定义将模糊优化模型进行清晰化处理·并设计了遗传算法进行了模型求解·大量实例计算表明了模型和算法的可行性和有效性     

保罗·瑞安:挑选副手的学问

8月29日,当共和党副总统候选人保罗·瑞安出现在全国代表大会开始演讲的时候,一个正在现场的美国女记者,莫名其妙地忽然感到心跳加速。"不知道是他的魅力太大,还是我今天喝了太多咖啡。"事后,她这样说道。1970年1月出生的瑞安,今年只有42岁,几乎是尼克松以后美国最年轻的副总统候选人。他出身良好,从曾祖一代起,就在威斯康星州的简斯     

姿势素量在阅兵方队选才中的应用

姿势反映了人体骨骼、肌肉、内脏器官与神经系统等各种组织系统的力学关系,姿势素量也表现出人体行为、动作姿态和军人形象。因此,研究人体姿势素量对挑选阅兵方队队员是非常必要的。1.姿势素量的含义姿势是指人体各部在空间的相对位置,或称存在于空间身体呈现的样子。姿势是评价一个人生长发育水平的一项重要内容,更是挑选阅兵队员的一项重要指标,正确的姿势对参加阅兵训练的队员来讲是非     

产品可靠寿命的最优排序集挑选设计

针对产品可靠寿命的估计问题,构造了基于排序集挑选样本的非参数估计量,证明了该估计量具有强相合性和渐近正态性。针对不同的可靠寿命,具体给出了使得估计效率达到最大的最优挑选抽样设计。最后,渐近相对效率和实际应用的研究结果表明:最优挑选设计的抽样效率高于简单随机抽样。     

如何挑选电池

每个单位、每个家庭、每个人都用电池。电池五花八门，规格、价格差别很大，如何挑选？会挑选首先要识别电池。