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区分性模型组合中基于决策树的声学上下文建模方法被引量：1: 1; 作者黄浩李兵虎吾守尔.斯拉木《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1449-1458,共10页; 上下文相关的区分性模型组合的局限在于引入大的模型权重参数集,在数据有限时容易导致区分性权重训练过拟合.针对该问题,本文提出利用决策树进行上下文建模,采用最小音子错误准则构建决策树以获得最优上下文相关权重参数集.决策树构造... 展开更多; 关键词区分性模型组合上下文建模声学决策树最小音子错误语音识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

区分性教师效能的结构、功能和局限性被引量：3: 2; 作者卢谢峰韩立敏《外国教育研究》 CSSCI 北大核心 2006年第3期45-50,共6页; 文章在回顾有关教师效能研究的基础上,评介了一种区分性教师效能模型,并且进一步探讨了这种模型对于未来研究和教师评价的发展功能。同时,对区分性模型可能包含的五个维度进行了阐述,它们分别是:教师在课堂内外的活动、学科类型、学生... 展开更多; 关键词区分性模型差异性维度教师效能教师评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

多分类器区分性组合在二次解码中的应用: 3; 作者黄浩李兵虎《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期163-166,共4页; 提出利用基于隐马尔可夫模型的谱特征模型、基于高斯混合模型的声调分类器以及基于多层感知器的音素分类器模型的组合来提高语音识别中二次解码中的识别率。在模型组合中,使用上下文相关的模型权重加权模型得分,并使用区分性训练来优化... 展开更多; 关键词区分性模型组合语音识别多层感知器区分性训练; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GMM和二分类特征筛选的多级音频分类方法: 4; 作者高前勇戴蓓蒨许东星《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1466-1471,共6页; 采用同一种特征参数——Mel倒谱系数及其动态参数区分纯语音、带背景语音、乐器音、歌声和环境音.根据该特征参数的特点以及各类音频之间的差异,给出了一种区分性模型训练和特征筛选相结合的多级二分类音频分类方法,即为各级建立GMM(Gau... 展开更多; 关键词音频分类 Mel倒谱系数及其动态参数区分性模型训练特征筛选多级二分类方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GMM的算法在语音检出系统中的应用研究: 5; 作者乔立升赵永忠 +1 位作者吴韬沈军《现代电子技术》北大核心 2015年第13期59-62,共4页; 高斯混合模型(GMM)由于通过改变高斯的混合度,能够逼近任意概率分布,所以在语音识别领域应用广泛。对高斯混合模型的训练,常见的训练方法是最大似然估计(MLE),这种训练方法能最大程度拟合所有样本的分布,但没有考虑模型之间的相互影响,... 展开更多; 关键词高斯混合模型最大似然估计区分性模型训练语音检出; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于云服务的气象数据信息安全认证技术研究被引量：4: 6; 作者马欣《现代电子技术》 2013年第3期98-101,共4页; 传统的身份认证技术无法对云端的海量访问认证请求进行有效的管理。目前的多因素认证机制中,用户的验证码由云服务提供商支持的多因素认证设备免费生成,而基于专门的动态口令卡的多因素认证服务则需要收取一定的费用。为了实现免费身份... 展开更多; 关键词气象业务云服务多因素认证机制声纹识别区分性模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于词级DPPM的连续语音关键词检测被引量：3: 7; 作者王勇张连海《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期247-251,共5页; 提出一种基于词级区分性点过程模型的连续语音关键词检测方法。利用时间模式结构和多层感知器计算每个音素帧级后验概率,使用区分性点过程模型将一段时间内多个音素事件形成的点过程作为整体,把关键词检测看作二元分类问题,经分段和拼... 展开更多; 关键词点过程模型音素后验概率时间模式关键词检测支持向量机区分性点过程模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名区分性模型组合中基于决策树的声学上下文建模方法被引量：1: 1; 作者黄浩李兵虎吾守尔.斯拉木; 机构新疆大学信息科学与工程学院新疆大学多语种信息技术实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1449-1458,共10页; 基金国家自然科学基金(60965002 60865001 +2 种基金 61163026) 新疆大学博士科研启动基金(BS090143)资助~~; 文摘上下文相关的区分性模型组合的局限在于引入大的模型权重参数集,在数据有限时容易导致区分性权重训练过拟合.针对该问题,本文提出利用决策树进行上下文建模,采用最小音子错误准则构建决策树以获得最优上下文相关权重参数集.决策树构造过程中通过评估目标函数的一阶近似增量来加速最优问题集的选择,并利用精细问题集来获得更好的声学区分能力.基于多模型组合的语音识别实验表明,该方法能够增强权重训练对过拟合的鲁棒性,在大幅减小参数数量的情况下降低误识率,并优于在特征空间进行组合的方法.; 关键词区分性模型组合上下文建模声学决策树最小音子错误语音识别; Keywords Discriminative model combination, context, decision tree, minimum phone error, speech recognition; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名区分性教师效能的结构、功能和局限性被引量：3: 2; 作者卢谢峰韩立敏; 机构北京师范大学心理学院南京政治学院; 出处《外国教育研究》 CSSCI 北大核心 2006年第3期45-50,共6页; 文摘文章在回顾有关教师效能研究的基础上,评介了一种区分性教师效能模型,并且进一步探讨了这种模型对于未来研究和教师评价的发展功能。同时,对区分性模型可能包含的五个维度进行了阐述,它们分别是:教师在课堂内外的活动、学科类型、学生背景因素、学生个人特征、文化和组织的教学情境。最后,对区分性模型实践中的困难和解决措施进行了分析。; 关键词区分性模型差异性维度教师效能教师评价; Keywords differential model dimension of difference teacher effectiveness teacher appraisal; 分类号 G650 [文化科学—教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多分类器区分性组合在二次解码中的应用: 3; 作者黄浩李兵虎; 机构新疆大学信息科学与工程学院多语种信息技术实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期163-166,共4页; 基金国家自然科学基金No.60965002 新疆高校科研计划培育基金(No.XJEDU2008S15) 新疆大学博士科研启动基金(No.BS090143)~~; 文摘提出利用基于隐马尔可夫模型的谱特征模型、基于高斯混合模型的声调分类器以及基于多层感知器的音素分类器模型的组合来提高语音识别中二次解码中的识别率。在模型组合中,使用上下文相关的模型权重加权模型得分,并使用区分性训练来优化上下文相关权重来进一步改进识别结果。对人工选取各种上下文相关权重集合进行了性能评估,连续语音识别实验表明,使用局部分类器进行二次解码能够明显降低系统误识率。在模型组合中,使用当前音节类型及左上下文相结合的模型权重集合能够最大程度降低系统误识率。实验表明该方法得到的识别结果优于基于谱特征与基频特征和音素后验概率特征合并得到特征组合的识别系统。; 关键词区分性模型组合语音识别多层感知器区分性训练; Keywords discriminative model combination speech recognition multi-layer perceptron discriminative training; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GMM和二分类特征筛选的多级音频分类方法: 4; 作者高前勇戴蓓蒨许东星; 机构中国科学技术大学电子科学与技术系语音信号和信息处理实验室; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1466-1471,共6页; 文摘采用同一种特征参数——Mel倒谱系数及其动态参数区分纯语音、带背景语音、乐器音、歌声和环境音.根据该特征参数的特点以及各类音频之间的差异,给出了一种区分性模型训练和特征筛选相结合的多级二分类音频分类方法,即为各级建立GMM(Gaussian mixture model)模型的同时挑选出使当前模型区分程度达到最大的特征子集.对长约2 h的音频数据集的测试结果表明,该方法相对于特征筛选前的分类系统,平均误识率下降了约23.5%,且各二分类子系统的特征维数也有明显地减少.; 关键词音频分类 Mel倒谱系数及其动态参数区分性模型训练特征筛选多级二分类方法; Keywords audio classification MFCC and its dynamics discriminative model training feature filtration hierarchical discrimination; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GMM的算法在语音检出系统中的应用研究: 5; 作者乔立升赵永忠吴韬沈军; 机构中国人民解放军; 出处《现代电子技术》北大核心 2015年第13期59-62,共4页; 文摘高斯混合模型(GMM)由于通过改变高斯的混合度,能够逼近任意概率分布,所以在语音识别领域应用广泛。对高斯混合模型的训练,常见的训练方法是最大似然估计(MLE),这种训练方法能最大程度拟合所有样本的分布,但没有考虑模型之间的相互影响,导致识别过程会出现混淆情况;区分性模型训练算法,适合应用于大数据量复杂组合类别的区分问题。这里提出采用的区分性模型训练方法,其原则是最小化分类错误风险,通过更精确细致地刻画不同模型之间的分类面,提升识别的效果。实验结果表明,该训练方法比最大似然估计的训练方法在多类别语音检出任务中具有更好的识别效果。; 关键词高斯混合模型最大似然估计区分性模型训练语音检出; Keywords GMM MLE discriminative model training voice detection; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于云服务的气象数据信息安全认证技术研究被引量：4: 6; 作者马欣; 机构北京; 出处《现代电子技术》 2013年第3期98-101,共4页; 文摘传统的身份认证技术无法对云端的海量访问认证请求进行有效的管理。目前的多因素认证机制中,用户的验证码由云服务提供商支持的多因素认证设备免费生成,而基于专门的动态口令卡的多因素认证服务则需要收取一定的费用。为了实现免费身份认证,采用一种区分性模型方法实现声纹识别说话人身份的确认,并采用信道补偿算法进一步提高系统性能。做了与生成性模型声纹识别身份认证技术进行对比和分析的实验,得到新方法具有鲁棒的身份认证性能的结论。; 关键词气象业务云服务多因素认证机制声纹识别区分性模型; Keywords meteorological service cloud service multi-factor certification mechanism voiceprint identification discriminative model; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于词级DPPM的连续语音关键词检测被引量：3: 7; 作者王勇张连海; 机构解放军信息工程大学信息系统工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期247-251,共5页; 文摘提出一种基于词级区分性点过程模型的连续语音关键词检测方法。利用时间模式结构和多层感知器计算每个音素帧级后验概率,使用区分性点过程模型将一段时间内多个音素事件形成的点过程作为整体,把关键词检测看作二元分类问题,经分段和拼接构成超矢量,输入支持向量机分类器,判断该段语音是否为待检测关键词。该方法充分考虑语音信号上下文相关性,直接以词作为基本单元建模,提高了系统检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明,对采样的语音,其关键词平均召回率和准确率分别可达71.5%和84.6%以上,并且结合相关语言模型知识,系统性能将会进一步提高。; 关键词点过程模型音素后验概率时间模式关键词检测支持向量机区分性点过程模型; Keywords phoneme posterior probability time mode keyword detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	区分性模型组合中基于决策树的声学上下文建模方法	黄浩李兵虎吾守尔.斯拉木	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	区分性教师效能的结构、功能和局限性	卢谢峰韩立敏	《外国教育研究》 CSSCI 北大核心	2006	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多分类器区分性组合在二次解码中的应用	黄浩李兵虎	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于GMM和二分类特征筛选的多级音频分类方法	高前勇戴蓓蒨许东星	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于GMM的算法在语音检出系统中的应用研究	乔立升赵永忠吴韬沈军	《现代电子技术》北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于云服务的气象数据信息安全认证技术研究	马欣	《现代电子技术》	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于词级DPPM的连续语音关键词检测	王勇张连海	《计算机工程》 CAS CSCD	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料