简介：实验以这148位说话人语音训练的SI模型作为基线系统,GMM）是基于模型距离说话人聚类常用的模型,基于说话人聚类的说话人自适应是说话人自适应技术的一种[2]

简介："深圳富士康曾被视为‘打工者乐园’,这里待遇不错,工作、吃饭、睡觉都被安排得井井有条,连衣服都用不着自己洗。""即便发生‘多连跳’,每天仍有约2000人来这里求职。""一位员工对记者说,工作十二个小时也没问题,能承受。农村人嘛,在

简介：<正>心理老师姓韩,同学们可喜欢他了。这不,几位同学又找他聊天,讨论如何处理和父母的关系!燕子说:"刚上初二,我就发现,我妈真的老了。比如给我买衣服,妈妈老盯在特幼稚的款式上;剪头发,一定要剪她选的样子;上学,她嘱咐放学早回家;放学,她要问今天讲什么……真烦啊!"

简介：对于说话人辨认系统,实际使用环境与训练环境通常并不匹配,实际使用环境中常常存在各种来源的噪声,实验室训练环境中性能良好的系统在实际使用环境中其性能可能急剧下降。增强系统的抗噪能力是一个不容忽视的问题。本文试图将语音增强技术应用于说话人辨认系统,提高系统识别率和稳健性。初步实验表明,语音增强技术可显著提高系统的抗噪声能力。

简介：东坡居士酒醉饭饱，倚于几上。白云左缭，清江右洄，重门洞开，林峦坌入。当是时，若有思而无所思，以受万物之备。惭愧!惭愧!（苏轼《书恤皋亭》）当时读到东坡这则文字时，心内起了八方震动。我仿佛一下子明白为何东坡是东坡，而我只是我，其间相差着孙悟空几个筋斗。倘若当年“酒醉饭饱”“以受万物之备”的是我，我含惭愧么？我或许不会。事实上，我到过风景独好之地，也曾“颓然醉其间”，但其时大家通常做什么？往往是一声吆喝：“来来来，搓两把麻将!”于是稀里哗啦和牌声起，而当时窗外，正是千山暮雪抑或万古风月。

简介：陕西有个被省委书记李建国称为“替老年人说话，为老年人办事”的园地，这就是省老龄问题委员会主办的《陕西老年报》。这１２个字的题词，登在去年元旦《陕西老年报》的一版上，这个题词既充分肯定了陕西省唯一的这份老年报创刊以来几年的成就，也正确地指出了它的办报方...

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，生物识别技术在越来越多的生活场景中被广泛应用。说话人识别是一种特殊的声纹识别技术，其能够通过说话人的声音来识别确定身份，因此已成为人们工作和生活中重要的身份认证手段。本文以说话人识别技术的专利申请情况为入口，从多个维度对专利信息进行分析和挖掘，并梳理技术的发展趋势、技术脉络以及重点的技术布局态势，分析了该领域重要专利，为从事说话人识别的研究者提供有益借鉴与参考。

简介：景观氛围情感　　　　在一定的环境中,景观　景观设计　情感美学　　　　　　关于景观的含义　　　　景观（Landscape）,它是反映社会伦理、道德和价值观念的意识形态……　　　　景观主体情感　　　　一个城市的规划和景观设计、一个住宅区的景观设计、甚至一个居室内部的景观装饰设计等等

简介：3.1语音的主分量特征参数（PCA特征）,在说话人识别系统中常用的语音特征参数主要有,本文选用线性预测倒谱系数（LPCC）作为语音的原始特征参数然后对其进行主分量分析

简介：目的研究不同通信系统条件下,利用语音进行说话人识别的基本假设＂个体之间的语音差异大于个体自身的语音变异＂是否成立。方法选择宽带语图差异较大的不同通信系统下语音进行比对及差异的统计。结果发现说话人识别的基本假设在不同通信系统条件下成立。结论得出了不同通信系统条件下进行说话人识别的方法与判阈。

简介：功能性言语的人际意义是在人脑对语言符号加工过程中产生的意义,体现了说话人诠释意义。本文通过对langacker,Lakoff和Taylor学术演讲中功能性言语的讨论,解释在认知加工中形成的说话人心理空间及其他意义。

简介：首先是情感的存在,这当然不是说情感是惟一的,道德情感

简介：首先是情感的存在,这当然不是说情感是惟一的,道德情感

简介：这当然不是说情感是惟一的,首先是情感的存在,道德情感

简介：大嘴鸟博士的回答:亲爱的吕冰冰小朋友:你好!首先,人学会了直立行走,从而解放了双手和嘴巴,不必再像从前那样靠嘴巴来拾取物品,而是靠手来拾取,这样,嘴巴就空闲下来,有了说话的前提条件。另外,人的喉部比较靠下,气管和口腔相连通,因而可以用嘴一下子吸入或呼出大量空气,具备了调节呼吸的功能。人类可以通过控制肺部的收缩,来实现呼吸频率的改变,从而实现语言功能。

简介：系统以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,运用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别.在一个10人,1800个语音的语音库上进行了系统的识别实验,其中单音节语音的平均识别率达到了92%,双音节语音达到了96.67%,四音节语音达到了97.67%.系统用于实时识别也收到了较好的效果.

简介：针对多人混合语音条件下说话人身份难以识别的问题,提出了一种使用快速独立分量分析（FastICA）方法分离各个说话人的语音信号,并采用RBF神经网络方法进行说话人识别的策略.由于不同语音源信号保持相对独立,利用盲信号分离的思想,使用FastICA方法用于信号的分离,从而对获得的独立语音数据分别提取说话人特征,采用RBF神经网络模型实现多说话人身份的识别.实验结果表明,该方法能有效地实现混合语音条件下的说话人识别.

简介：摘要：目前，使用网络和计算机进行信息处理的技术已经越来越成熟了。而语音是人们常用的一种信息形式。因此研究人员开始关注语音识别技术来对说话人身份识别进行一个新角度、更广泛地认识，并取得一定成果。需要解决的是如何从大量数据中提取特征参数和进行分析判断出说话人是否为己知人的问题。说话人识别是在机器系统中对说话者的语音进行处理，并将其转换为一个可用于分析的信号。对信号进行处理时首先要提取有用信号并根据其特征分类然后再将识别到的数据以适当方式输入计算机系统内，进行分析与计算得到输出结果，通过系统内部建立的语音识别的数据库得出用户发出的话语权值，然后判断平均失真测度，从而判断说话人是谁或者判断说话人是不是所声称的人，得出正确答案后返回给主机。

简介：特别是道德情感,情感(特别是道德情感)居于重要地位,人的情感不同于动物的情绪、情感

简介：……良心虽是一种认识,但是作为存在的认识,究竟是情感还是认识的问题