基于SIP的军事车载VOIP语音终端软件的设计与实现

详述了一款基于SIP的军事车载VOIP语音终端软件的设计与实现,该软件采用移植开源IP电话Linphone中SIP协议栈模块到VxWorks下,同时扩展军事专用语音网关协议的方式完成的。软件采用模块化设计思想,主要分为语音编解码及传输模块、呼叫控制模块、用户交互与用户代理模块和军事语音网关模块。软件最终运行在VxWork操作系统平台下,经过测试表明,设备各项功能运行良好稳定,达到了预期的效果和目标。     

语音信号数字处理技术及其军事应用

语音是由人类发音器官发出的,能载负与传达一定的语义信息并能被他人所理解的语言的物质外壳.20世纪70年代以来,随着计算机科学和信息技术的跨越式发展,利用数字技术对人类自然语音信号进行相应的处理,让机器具有"听"、"说"人类自然语言的能力,已成为人类信息革命的标志性景观.语音信号数字处理技术在国民经济、日常生活和军事领域有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间.当前,语音信号数字处理技术正在军事领域大显身手,其发展水平已成为衡量世界各国军队信息化水平和军事实力的重要标志,并将成为未来信息化战争不可或缺的重要组成部分.     

略谈《孙子兵法》语言研究的现状

《孙子兵法》是我国古代流传下来的最早、最完整、最著名的军事著作,也是现存中国和世界军事理论史上最早形成体系的军事理论巨著。《孙子兵法》问世以来,对其军事理论价值和其语言文学价值的研究成果很多。但是,相对而言,对其语言研究还是比较薄弱的。从语音、词汇、语法、修辞、篇章结构五个方面进行分析和总结,有助于正确掌握和评价《孙子兵法》语言研究的现状和价值。     

浅谈队列口令的语体特征

语体是语言的功能变体，是一个完整的功能系统。从语体的语音、词语、句式、辞格等方面，分析队列口令的特性、功能及其产生原因，探究军事语言的语体特征，为进一步研究军事语言语体及其系统提供依据。     

加快推进海防信息化建设成体系发展

近年来，我们深刻领会胡锦涛主席和中央军委关于加快推进信息化建设的决策部署，坚持以军事斗争准备为牵引，紧贴海防管控实际，将海防信息化建设纳入军事斗争准备总体部署，作为提高部队核心军事能力的重要举措来抓，立足自我、不等不靠、边建边用，先后建成6个信息网络，所属部队和国防动员组织机构实现了图像、语音、数据信息的网络直通直传，有效提高了海防管控能力。     

自然语言处理技术在西方国家军事领域的应用现状

自然语言处理技术近些年来得到快速发展,在人们日常生活各个方面的应用越来越广。以美国为首的西方国家的军方十分重视语言技术的军事潜力,不断开发先进的语言技术应用于军事领域,对其军事行动的成功提供有力的支援。从语音技术到语言分析技术,自然语言处理技术正在成为军事行动中的兵力倍增器。     

无孔不入的舆论尖兵——美军广播舆论战及其技术装备概观

无线电广播技术诞生后,人类语音得以在较大的时空范围内迅速传播,语音信息的时效性和感染力也很强.正因为如此,广播媒体很快便发展成为军事斗争领域的重要组成部分,受到世界各国的高度重视.广播舆论战是美军极其重要的政治作战样式,自第二次世界大战以来,美军广播舆论战取得了卓越的战绩,其技术装备也得到了不断的创新,并在近几场高技术局部战争中展示了强大的威力.     

说话人识别技术及其军事应用

说话人识别技术，即声纹识别技术，它做为一种身份识别的手段，是语音信号处理中的重要组成部分，具有独特的优势，近年来也逐渐成为国际上研究的热点，在军事上得到了广泛的应用。     

“能打仗、打胜仗”的语言学特征和军事语用效果

“能打仗、打胜仗”体现了党和国家对军队的新要求,成为近来被广泛使用的一个军语。它呈现了鲜明的语音韵律、语义逻辑关联和语法上的递进复句关系。“能打仗、打胜仗”的语言表述形式具有深刻的军事语用效果,在话语中增强了部队勇往直前的战斗士气、步调一致的战斗作风和能打胜仗的战斗决心。     

道是无声却有“意”——海军对外交往中的非言语行为

为了促进我国海军与外国海军的友谊,我们必须注意军事交往中的文化交流。如果说扎实的外语基础、正确运用目的语的语法和词汇知识的能力有助于我们理解和构造句子,那么熟恶与语言有关的国情,民俗等文化知识则有助于得当地使用语言。这就需要我们在掌握语言的基本组成部分——语音、语法、词汇的同时,了解对方的民族文化习惯。     

基于蚁群算法的舰艇编队多目标识别模型

现代海战中,舰艇编队面临的威胁目标复杂多样,正确识别目标是做出准确的军事决策的前提。基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法。实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义。     

Visual-simulation region proposal and generative adversarial network based ground military target recognition

Ground military target recognition plays a crucial role in unmanned equipment and grasping the battlefield dynamics for military applications, but is disturbed by low-resolution and noisy-representation. In this paper, a recognition method, involving a novel visual attention mechanism-based Gabor region proposal sub-network (Gabor RPN) and improved refinement generative adversarial sub-network (GAN), is proposed. Novel central–peripheral rivalry 3D color Gabor filters are proposed to simulate retinal structures and taken as feature extraction convolutional kernels in low-level layer to improve the recognition accuracy and framework training efficiency in Gabor RPN. Improved refinement GAN is used to solve the problem of blurry target classification, involving a generator to directly generate large high-resolution images from small blurry ones and a discriminator to distinguish not only real images vs. fake images but also the class of targets. A special recognition dataset for ground military target, named Ground Military Target Dataset (GMTD), is constructed. Experiments performed on the GMTD dataset effectively demonstrate that our method can achieve better energy-saving and recognition results when low-resolution and noisy-representation targets are involved, thus ensuring this algorithm a good engineering application prospect.     

军事领域细粒度识别技术与应用

战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求。军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人员提供更加详细的目标信息。但传统的粗粒度目标识别方法无法得到目标的细粒度信息。因此,如何识别细粒度目标成为目前军事侦察亟需解决的问题。针对该问题,本文结合军事领域的实际需求,对细粒度识别技术的发展现状进行了分析,提出了军事领域细粒度识别技术应用流程的数据集构建、模型设计和终端部署三个阶段,同时,从无人机侦察、遥感侦察和单兵侦察三个方向分析了细粒度识别的应用前景。经过分析,军事领域细粒度识别技术已经具备实际运用条件,具备良好的应用价值。     

CRF与规则相结合的军事命名实体识别研究

作战命令的分词是作战指令自动化生成、文图转换等各种指挥自动化技术的重要基础。在作战指令进行分词处理的过程中,军事命名实体的识别是技术难点之一。命名实体是信息的主要载体,它的识别是军事信息抽取的关键。提出了一种基于CRF模型与规则相结合的命名实体识别方法,结合基本特征与外部词典特征,提高了实体识别效率;在后期进行规则优化,最终实现高效的命名实体识别。实验证明,该方法是行之有效的。能够成功解决命名实体的自动识别问题。     

战场目标声音识别关键技术研究

战场目标声音探测技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。针对战场目标声音识别的一些关键技术进行了研究。首先分析了目标声音探测技术的军事应用特点,然后对战场典型目标发出的噪声的物理特性进行了分析。最后论述了战场目标声音识别技术中的几种关键技术,重点分析了特征提取中的LPCC、MFCC技术以及分类器中的隐马尔可夫模型,为战场目标声音识别系统的开发奠定了基础。     

现代军事情报处理方法中的语言、语音技术

军事情报的收集、处理和分析是情报部门的重要工作,当今时代,依靠人工搜集处理方法在效率上已经不能满足需要,采用先进的信息处理技术对情报进行自动处理技术正是解决这一问题的有效途径。大部分的情报载体是文字和语音．因此自然语言和语音处理技术在情报处理方面发挥着重要作用。针对军事情报处理方法中的语言、语音处理技术进行简单的介绍,包括机器翻译、信息检索,语音分析、语音识别等方面。     

浅谈军队外事警卫干部的人格特征

对外事警卫干部应如何塑造健康人格进行研究是军队思想政治建设的一项重要任务,它体现了对警卫干部自身品质的认知和开发。立足人格基本理论及实际工作情况,对外事警卫干部人格特征作归纳和阐述,并就拓宽其人格塑造的渠道进行了展望。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。