基于预训练语言模型的管制信息抽取方法

在空中交通管理中,管制员使用管制指令调节航空器状态,飞行员通过复诵指令进行确认。管制指令的正确理解对飞行安全具有重大意义。提出一种新的管制信息抽取方法,即基于语言模型的预训练和微调,通过迁移学习实现小样本管制信息抽取。该方法在训练数据量降低时,仍能实现准确率的提升。仿真结果表明,新模型对管制信息抽取的准确率不低于98%,可以有效提取管制指令中的关键信息。该方法可提升空管系统的智慧化程度,辅助管制员理解管制指令内容,支撑飞行冲突检测,保障航空运输安全。     

浅析中学语音教学存在的问题及对策

语音教学是整个英语教学的起点及成败的关键。由于种种原因 ,目前中学语音教学存在着许多问题和困难 ,成为教学中薄弱环节以及英语教学滞后的重要原因之一。本文对此进行了分析探讨 ,并提出一些相应解决方法及对策     

浅论战时司法管制

从战时司法管制的概念、实施战时司法管制的意义和对战时司法管制法的立法建议三个方面 ,讨论战时司法管制问题 ,期望能对国家战时司法管制立法作些贡献。     

航行数据记录仪音频系统设计

航行数据记录仪(简称VDR)是一种以安全并可恢复的方式,记录保存有关船舶事故发生前后一段时间内的船舶有关信息的仪器,对加强海上航行安全和船舶事故的分析有重要的意义,语音信息处理是VDR的重要功能之一.VDR音频系统以Windows为系统平台,主要包括音频采集,音频压缩,麦克风检测和语音回放四个部分,重点讨论了Windows系统下音频采集系统框架设计、音频压缩算法GSM6.10的设计、利用语音频谱分析进行麦克风检测和音频回放系统.     

深海大洋铸利剑

<正>2010年3月下旬,南海舰队某驱逐舰支队组织舰艇编队奔赴指定海域,练协同,比技能,圆满完成了复杂电磁环境下主炮夜间对海射击、防空抗导、舰机协同反潜、舰载直升机夜间着舰、舰艇损害管制等基础科目和实际使用武器训练,取得了副炮击     

自适应抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法

飞机、坦克和船舶等封闭座舱内部产生的强机械噪声严重地影响了语音通信系统,为此,提出了自适应噪声抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法,其基本原理是:先进行基于相关检测的自适应消噪处理,其后采用谱相减算法消除残留噪声。仿真结果表明:该算法对引擎噪声的消噪效果明显,并能有效地保持语音清晰度,可应用于机械噪声很强的语音通信系统。     

基于时长调整技术的低速率语音编码算法

研究并实现了一种新的低速率语音编码方案。通过将时长调整算法作为声码器的预处理和后处理,不需要修改声码器结构就能灵活地实现低速率语音编码。文中选择基于STFT的时长调整算法、SOLA算法、WSOLA算法分别与2.4kb/s和600b/s的声码器相结合,仿真结果显示,新方案进一步降低了语音编码速率,为低速率语音编码研究提供了一条有效的新思路。     

基于RNN汉语语言模型自适应算法研究

深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。     

一种对丢包具有鲁棒性的语音编码算法—iLBC

文中介绍了一种适用于网络的,对丢包具有鲁棒性的语音编码算法——iLBC。iLBC在编码时先进行LPC分析,然后对LPC残差信号采用自适应码本编码,这个自适应码本与传统的CELP算法中的自适应码本不同,没有利用语音帧之间的相关性,使得iLBC算法对丢包具有鲁棒性;解码时如果有语音包丢失,则采用丢包隐藏(PLC)算法。介绍了iLBC编解码算法的基本原理;重点分析了iLBC的自适应码本编码方式以及丢包隐藏算法(PLC);比较了在丢包率相同的情况下,iLBC和ITU-T G.729A的MOS分,结果表明,iLBC更适合于有丢包的网络。