简介:近年来,随着深度学习和语音识别技术的飞速发展,基于深度学习语音识别的计算机辅助外语口语学习成为当前人工智能技术应用研究的一个热点。本文结合当前最先进的智能语音信息处理理论,在阐述英语口语自动评测的基本原理和算法的基础上,针对中考、高考口语考试考生音频的特点,提出了两种基于深度神经网络声学模型的更具噪音鲁棒性的评分算法。依据在初中和高中英语口语大规模统一考试的真实场景数据进行的验证实验,本文提出的自动评测方法比传统基于GOP(GoodnessofPronunciation)的方法具有较大的性能优势。本研究开发的部分技术已实际应用于全国多地的中考、高中期末考试及高考模拟考试的口语自动阅卷系统中,取得了良好的社会效益。
简介:设计了一种热泵驱动的溴化锂溶液深度除湿机组,该机组适用于无回风可利用、低湿度需求的场合.机组的性能测试结果显示,当室外温度为28~31℃,含湿量为11~14g/kg时,机组的送风温度为1.6~2.6℃,含湿量为2.6~3.0g/kg,系统COP为1.8.测试时发现了一个造成冷热溶液混合损失的管路链接问题,并对其进行修改.然后,对修改后的新机组进行了性能测试,结果显示,在室外温度为25~32℃,含湿量为18~21g/kg时,机组的送风温度为3.2~4.0℃,含湿量为3.4~3.6g/kg,系统COP为2.8.最后,对机组建立数学模型,并将模拟结果与实测数据进行比较,结果表明管路改动使机组性能提升约20%.