简介:摘要:近几十年来,在业内专家学者的努力下语音识别技术取得显著进步,已经从实验室走向市场。在这个过程中,深度学习和神经网络的发展做出不少贡献,但神经网络依赖大量数据而且神经网络模型具有不确定性,当训练数据与目标数据分布存在差异时识别效果可能非常差。在一些领域我们对识别系统的精度要求非常高。我们已经明显感觉到,语音识别技术在工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域都可以发挥重要作用。探索使用HMM模型来识别孤立词在我们的生活中具有重大意义。隐马尔可夫模型是成熟的模型,在语音识别,机器视觉等多个领域有着广泛的应用。隐马尔可夫模型能够很好地为语音等序列数据建模,可以很好地描述序列数据之间的关系。隐马尔可夫模型与GMM模型的完美融合可以使HMM模型在语音识别中更好地对状态进行建模从而提高识别率。因为GMM模型的加入使得HMM的观测矩阵更真实地贴近观测概率。加入GMM的HMM模型经过5个人的数据的训练其识别精确度可以达到87%。在数据量得到扩充的前提下效果有望达到100%。
简介:1YHZZG-1微机高频开关直流电源柜适用于电力220V系统和通信48V系统;主要器件采用进口名牌器件,技术先进,微机分布式控制,人机交互界面友好,系统的可靠性、稳定性和精度极高;极宽的交流电网工作电压范围(342~437V);对蓄电池智能化管理;严格按照充放电曲线自动运行,充电方式自动转换,无须人工干预,延长电池寿命;整流模块N+1备份,自主均流.故障模块自动投退,提高系统的可靠性;采用软启动技术及PI调节技术,使得输出平滑、无冲击、无浪涌;具有良好的电磁兼容性;具备通信接口,可实现无人值班站要求;直流供电和交、直流馈电一体化,简化机房配置.