计算机辅助语言学习中基于K-GMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究

文章针对计算机辅助语言学习提出了一种基于K-GMM模型的汉语声调识别算法。该算法采用短时自相关计算提取基频,用拉格朗日插值算法对提取基频进行平滑处理、重采样和归一化处理,以获取模型设计的基频数据,设计并实现了K-GMM模型(基于K均值聚类算法的高斯混合模型),得出此模型在声调识别中具有很高的识别率,并初步分析了这一技术在计算机辅助语言学习中的应用及意义。该技术对计算机辅助语言学习具有一定的实用价值及借鉴意义。

模糊聚类分析在识别农业类专家系统用户中的应用

目前农业类专家系统是网络上解决各种农业问题和各种数据管理的一种有效途径,文章将模糊数学的模糊聚类分析法应用于专家系统用户的类型分析,使专家系统用户得到合理分类,在开发专家系统时提供必要数据,以节约开发成本,提高专家系统质量。