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题名基于深度学习的说话人确认方法研究现状及展望
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作者
李建琛
韩纪庆
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第5期1062-1084,共23页
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基金
国家自然科学基金(62376071)。
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文摘
随着深度学习的不断发展,说话人确认(Speaker verification)技术已经取得了长足的进步。该技术相较于其他生物特征识别技术,具有可远程操作、成本低和易于人机交互等优势,在公安刑侦、金融服务等领域展现出广泛的应用前景。本文系统综述了基于深度学习的说话人确认技术的发展脉络。首先,介绍了基于深度学习的说话人特征表示模型在模型输入与结构、池化层、有监督损失函数和自监督学习与预训练模型4个方面的发展历程和研究现状;其次,探讨了说话人确认技术在实际应用中面临的跨域不匹配问题,如噪声干扰、信道不匹配和远场语音等,并概述了相应的领域自适应和领域泛化方法;最后,指出了进一步的研究方向。
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关键词
说话人识别
说话人确认
深度学习
领域不匹配
自监督学习
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Keywords
speaker recognition
speaker verification
deep learning
domain mismatch
self-supervised learning
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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题名微生物发酵床养猪的关键技术
被引量：1
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作者
李建琛
姚继红
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机构
河北省种猪繁育技术创新中心
北京金花谷企业管理顾问有限公司
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出处
《数字农业与智能农机》
2022年第10期39-41,共3页
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文摘
发酵床养猪技术环保性强,能够实现绿色、无污染养殖目的,在降低环境污染、缓解环境压力等方面具有积极的作用。相较于传统的水泥混凝土地面养殖方式,微生物发酵床养殖模式能够极大地改善猪舍环境,为猪生长营造健康的生长环境,改善猪肉品质,满足食品安全要求。因此,本文从微生物发酵床养猪模式的内涵出发,分析微生物发酵床养猪技术的优势与微生物发酵床养猪模式的关键技术,探索与研究了微生物发酵床养猪关键技术的应用效果,旨在为相关人员提供参考。
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关键词
微生物
发酵床
养猪
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分类号
S828
[农业科学—畜牧学]
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题名铁血昆仑
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作者
汪天云
李建琛
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出处
《电影文学》
北大核心
1994年第7期34-48,1,共16页
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文摘
昆仑关,历来兵家必争之地。中国军队在此与日本侵略者展开了一场惊天动地的大血战。中日双方精锐相克,艰难鏖战。战魔、斗士,兽蛮、人性,钢烟铁火、骨肉之躯,一场残酷的较量,一次无情的展示。杜聿明、郑洞国、戴安澜等亲身参战,军民同仇敌忾,谱写了一曲犹如昆仑山般永存的血肉诗篇。
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关键词
蒋介石
日军
昆仑山
士兵
白兰花
戴安澜
白崇禧
装甲车
中国军队
望远镜
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分类号
I235
[文学—中国文学]
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