简介:传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。
简介:细致组态原子结构模型一般适用于高温低密度等离子体。细致组态原子结构模型将有界自洽场原子结构模型与Saha方程耦合在一起,考虑自由电子背景对束缚电子能级的影响,通过自洽迭代达到离子结构计算自洽和等离子体自由电子背景自洽。该模型对较大温度密度范围内的等离子体适用,然而在一定的温度密度范围内,等离子体内存在的组态很多,细致组态原子结构难以计算。这使得该模型难以应用到离子组态数目巨大的重元素上去。为此文章通过合并组态来快速计算等离子体细致组态原子结构,避免人为的丢掉部分高激发组态从而丢失一定的精度,并为将HFSBS方法应用到中、重元素开辟一条可能的途径。