动态加载TTS的IVR平台设计与实现

分析了交互式语音自动应答平台的功能特点，设计系统平台的网络拓扑架构，详细分析了平台的设计原理和结构，及其工作流程。使用Microsoft Speech SDK与第三方语音库Smart Read Female Chinese将文字转换为语音音频文件，完成系统动态加载TTS功能，集成了语音卡，实现系统的语音识别、播放、状态控制等功能。给出了系统总体设计结构类图，最后使用了一个测试实例，给出了结果，并分析了输出音频频率与波形。语音卡能够很好地播放第三方语音库合成的语音，整个系统的扩展性安全性得到大幅度提升。     

基于核局部保留映射的全视点三维空间目标识别(英文)

空间目标识别在空间探测和空间监视等领域发挥着重要的作用。其中有两个难点:缺少相关数据和目标视点的剧烈变化。为了给空间三维目标的研究提供相关数据,本文首先建立了称为BUAA-SID 1.0的三维卫星图片数据库。基于此图片库,本文提出使用核局部保留映射(KLPP)进行全视点三维空间目标识别。为了得到目标更精确和利于识别的特征描述,我们使用了不变矩特征、傅里叶描述子、区域协方差和梯度方向直方图来建立目标的特征向量。接下来,将相关特征向量映射到核空间并使用KLPP方法进行降维以得到核空间目标特征的子流形。最后,使用K近邻(kNN)方法进行分类。由实验结果可知,本文提出的方法对于主要考虑视点变化情况下的三维空间目标识别具有较好的效果。基于BUAA-SID 1.0的实验结果显示,相关识别率可以达到95.87%。     

多维对流通量重构方法的改进

为了研究多维对流通量重构格式中不同形式主方向对激波稳定性、压力场计算方面的影响,分别采用以笛卡尔方向、密度梯度及压力梯度作为主方向进行计算,对结果分析后发现,单纯依赖物理量梯度的主方向会造成压力等值线曲折的非物理解。为了消除这种非物理现象,采用一种基于压力函数的混合方式来确定主方向。单层及展向多层高超声速圆柱绕流问题模拟分析的结果表明:混合方式所确定的主方向不仅可以消除笛卡尔坐标系确定的主方向计算带来的红玉现象,同时还可以消除单纯的密度或压力梯度作为主方向所带来的压力场"zigzag"的非物理现象;通过与结构网格结果的比较表明:网格相关格式驻点处热流的相对误差为29.2%,而混合主方向确定方法所计算驻点热流相对误差只为4%,表明此改进方法计算得到的壁面热流是合理的。     

基于拉普拉斯正态混合分布概率密度函数估计的语音分离算法

由拉普拉斯分布概率密度函数推导得出的符号函数作为语音信号分离算法中的激活函数,目前广泛应用在基于独立分量分析的语音分离算法之中.为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能,提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数,基于此函数提出一种快速语音分离算法.把推导出的激活函数应用于独立分量分析(ICA)的自然梯度算法中进行计算机仿真实验,可验证本文算法的收敛性能和分离性能.     

样本标签污染条件下的雷达辐射源个体识别技术

针对辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)中由于数据集存在错误标签导致识别率下降的问题,提出了 1种有监督和无监督融合的错误标签识别和纠正方法。首先采用无监督密度峰值聚类方法将数据集中出现的标签错误样本找出,再使用 K折交叉实验对这些标签异常的样本进行预测投票,将得票数多的标签作为错误标签纠正的结果。经过清洗的数据集再通过卷积神经网络进行训练,得到 1个较为理想的辐射源个体识别的网络模型,保证了在样本污染条件下,辐射源个体识别网络仍能具有较好的识别率。文章所提方法的识别率相比未经处理的数据集的识别率在标签错误率小于 30%时平均提高 3.3%;在标签错误率大于 30%时,也能使个体识别率达到 90%左右,验证了文章所提方法在对错误标签的识别和纠正上可以取得较好的效果。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

基于语谱图的管制员疲劳状态检测研究

在现阶段利用陆空通话语音对管制员的疲劳状态的研究中,大多只考虑了语音在时域或频域的变化,而忽视了疲劳会同时在时域与频域上产生影响。本文将三种疲劳状态下的陆空通话语音分别转化为可同时反应时域与频域特性的语音频谱图像,利用灰度共生矩阵（GLCM）提取四维典型的特征参数,对比管制员在不同状态下特征参数的变化情况,确认所选特征具有较好的区分度,将所选特征作为管制员疲劳检测模型的输入特征进行检测。结果表明：利用语谱图特征结合传统特征作为输入特征的检测准确率最高,达到95.49%,较单一使用传统特征的检测准确率高出4%;管制员疲劳状态的变化会直观地反映在语谱图上,并会对其特征值产生影响,利用这种影响对管制员疲劳状态进行检测,可以得到良好的检测结果。     

基于条件随机场的日语依存分析

日语依存关系解析是日语句子解析的一项基本技术。提出了一种基于条件随机场的日语依存分析方法,并充分使用了上下文信息和功能词出现信息作为新特征。在京都大学文本语料库上的实验结果表明,本文提出的日语依存分析方法是有效的,依存关系正确率、句子正确率分别达到了89.26%和45.90%。     

由Bo—105飞行试验数据识别非线性导数模型

本文描述了对时域识别非线性直升机模型的研究结果。近年来，人们应用频域识别技术估算直升机模型中的参数。最近，DLR的时域识别方法得到改进，允许识别完全非线性模型。为了研究将这种方法应用于直升机，建立了带有单个桨叶挥舞角显方程的非线性导数模型。与线性导数模型相比，非线性模型物理上更真实，而且不受小扰动假设的限制。虽然有许多未知因素必须确定，但一种非线性模型已被成功地识别出来。     

GPWS方式2数学模型的建立

在研究了机载语音近地警告系统(GPWS)的基础上,建立了方式2的数学模型,弥补了在研究GPWS系统时没有数学模型的不足。方式2的警戒与警告具有特殊性,警戒区是实边界,具有确定的函数关系;警告区是虚边界,函数不确定,是由程序根据时间数据和高度数据自动判断的。该数学模型对加深语音警告系统的理解、培训、开发以及维护提供了一个新的视角。     

从分析英语语音要素看其表态表意功能

语音是语义的物质外壳和载体.作为英语语音的重要组成部分,音质、音高、音长和重音的特点及其承载的表态表意功能各不相同.本文旨在提请读者正确掌握和运用语音要素的特征和功能以减少言语交际中的歧义和失误.文章通过对言语交际中的若干实例的列举分析,指出(1)音质是一个声音区别于其它声音的基本特征;(2)音高与语调的协调配合传达话语行为的隐含意义和语音力;(3)根据交际需要灵活协调整音长,体现言语的节奏感;(4)利用重音的强调作用,来识别语义信息的焦点.     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

含噪信号经验模式分解虚假分量识别方法

针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性.     

微机自动编程系统MAPT语言通过部级技术鉴定

MAPT语言系统是航空工业部陕西飞机制造公司的科技人员,经过三年的努力研制成功并用于实际生产的一项技术先进、实用性强、功能全的CAM语言系统.MAPT语言系统于一九八六年九月十日在陕西飞机制造公司正式通过部级技术鉴定.该系统由系统管理与编辑、语言编译、屏幕绘图与绘图机绘图、后置处理程序自动设计等四部分组成.该系统可以在DESKTOP和IBM-PC/XT等微机系统上运行,采用扩展BASIC和编译BASIC作为设计源语言,具有良好的移植性.采用汉字全屏幕菜单、提示和人机文字对话编辑方式,便于工艺人员熟悉掌握;采用屏幕绘图和绘图机绘图方式显示刀具运动轨迹,为编程人员提供了直观的检查手段,提高了编程效率;通过后置处理程序的使用,证明后置处理程序自动设计(拼装)的方法是可行的.该系统软件约300KB,达一万五千条语句,以完成2(1/2)座标,4～5座标平而变斜角零件加工程序的编制工作为主,包括平而铣削、     

融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法

双谱以其独特的抑制高斯有色噪声的优势,被广泛应用于雷达辐射源识别分析。采用双谱对角线作为雷达辐射源识别特征可以很大程度上减少计算量,但是使用双谱对角线作为唯一识别特征,会损失信号的部分幅度和分布特征。针对上述问题,提出了 1种基于辐射源信号双谱提取二次特征的方法。取双谱作为二次特征提取对象,根据信息熵概念定义双谱奇异值全局熵和双谱对角线的幅度分散熵,联合双谱对角线及其积分结果作为特征向量,将其送入神经网络进行识别。实验表明,相比双谱对角线法,该方法对辐射源识别的正确率平均提高约 3.3%。     

航空公司机队可靠性状态识别方法

机队作为航空公司运输能力的主体,其可靠性状态直接影响到航空公司的经济效益。在分析航空公司机队可靠性日常数据统计、采集方式以及管理的基础上,综合考虑维修可靠性方案和日常运行状态监控方案等,应用Delphi法,选取了使用困难报告(SDR)、机队可利用率、非计划停场率、日利用率、不正常千次率、故障率和部件非计划拆换率这7个参数作为航空公司机队可靠性指标,并确立了指标分级标准。针对航空公司机队可靠性指标具有模糊性、随机性和复杂性的特征,应用属性区间识别理论,建立了航空公司机队可靠性状态属性区间识别模型。为了克服指标权重的主观性问题,运用熵权法确定指标权重系数。最后分别应用属性灰色贴近度、属性置信度准则、灰色聚类和模糊模式对航空机队可靠性进行危险状态等级识别和结果分析。实例分析表明,熵权属性区间灰色贴近度识别方法更为简单、可靠和客观,为航空公司机队可靠性状态识别提供了一种科学识别方法。     

3-D有限元转子系统动力减缩的部件模态综合方法及应用

为了对3-D有限元转子模型进行动力学减缩,提出基于部件模态综合的旋转子结构方法.该方法利用实模态振型矩阵减缩子结构自由度,不同转速下的减缩陀螺矩阵由转速系数乘以单位转速的减缩陀螺矩阵得到.与复模态减缩相比,避免了重复求解变换矩阵的缺点,减缩精度优于基于Guyan减缩的旋转子结构法.利用该方法减缩了某航空发动机转子模型87%的自由度数.经比较,由Campbell图所得临界转速的最大误差为0.04%,稳态不平衡响应计算结果与原模型也几乎完全相同,使用的内存和计算时间均不到原模型的20%,验证结果证明该方法可行.      

GPS系统SA模型的研究

美国政府为了降低非授权用户的定位精度而使用了ＳＡ政策。本文通过对所采集的ＧＰＳ数据进行系统识别，采用二阶高斯－马尔可夫随机过程作为ＳＡ模型，并确定了参数。最后建立了ＳＡ模型，并对其进行了仿真。结果表明所建立的ＳＡ模型与实测结果相似。     

基于参数优化变分模态分解的瞬时模态参数识别

针对变分模态分解的模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出了基于正交性指标、能量比值和变分能量熵的参数优化算法;对于分解得到的单分量信号,发展了基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法和基于能量法的瞬时阻尼比识别方法。开展了三自由度时变结构仿真研究和时变钢梁实验研究。研究结果表明：优化后的变分模态分解法能够精确分离多自由系统的各阶时变分量,具有较强的抗噪性能;基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法具有很强的时变频率追踪性能、抗噪声能力强,时变频率识别精度高,平均误差不超过1%;能量法能够较准确地识别结构的瞬时阻尼比,识别误差保持在10%左右,抗噪优势明显。     

基于非线性阻尼的航空发动机高压转子拉杆结构装配检测方法

 为了提高航空发动机高压转子拉杆结构的装配质量,提出了基于非线性阻尼的装配检测方法。该方法运用组合阻尼模型描述拉杆结构的非线性接触特性,并通过能量方程推导出基于Hilbert-Huang变换(HHT)方法的非线性阻尼的识别公式。在拉杆结构正常装配、单个螺栓松动和2个不相邻螺栓松动的3种情况下,采用非线性阻尼识别法进行实验,将3种情况得到的实验结果进行对比,发现基于组合阻尼模型得到的非线性阻尼与装配情况具有强烈的相关性,从而验证了基于非线性阻尼的装配检测方法的有效性。