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随着大数据时代的到来,快速而有效地辨别声纹已经成为智能感知领域的重要需求,而传统神经网络和单拾音器系统的辨别精度不高,样本数据量大,其运算速度严重制约了系统的实时性.文中方法通过拾音阵列获取目标声源的位置和时频域信息,利用GPU并行构造掩蔽函数,实现信号数据级融合,强化目标语音特征,然后将多通道的MFCC(mel-frequency cepstral coefficient)声纹参数进行特征级融合,输入深度信念网络(deep belief network,DBN)进行训练和识别,同时使用CUDA(compute unified device architecture)平台对DBN的训练过程进行了并行优化.该方法能在多声源环境下全面地提取目标声纹,有效提高声纹辨别准确率,缩短数据训练耗时,保证了系统实时性.该方法为大数据环境下语音信号高性能处理提供了一种实现方式. 相似文献
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提出了一种短期的可移动式的身份认证机制,克服了常规认证机制中不方便用户使用的缺点,作者用Java语言成功地实现了该认证机制,有效地解决了上述问题。 相似文献
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讨论了对一套公开源代码的嵌入式操作系统μC/OCⅡ进行移植的主要工作,并以ZILOG比赠公司的新型处理器EZ80为例,说明了移植和优化的主要过程。针对EZ80的特点作一定程度的优化,以减少资源的耗费,并给出了一个多任务系统运行的实例。 相似文献
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介绍了在我国当前的IT技术与计算机网络技术发展的前提下,发展中小企业B2B(Business to Business)电子商务(E-business)系统的一种新的方法,即将网上交易系统与客户端处理系统相结合的方式。 相似文献
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