基于改进TDNN的带噪声纹识别算法

针对时延神经网络算法(TDNN)在声纹识别过程中,随着神经网络深度的增加,存在梯度消失、网络退化以及在噪声环境下鲁棒性欠佳的问题,提出一种改进的时延神经网络算法(ResTDNN)。该算法首先利用残差神经网络(ResNet)的输入层能对输出层进行不断修正以减少特征信息损失的特点,在TDNN网络结构中引入了残差神经网络,直接对TDNN网络结构进行修改,使得神经网络退化现象得到缓解并提高了声纹识别系统的鲁棒性。其次,在网络结构中利用批量归一化处理来减少内部协变量的移位,进而改善了梯度消失的现象。最后通过在Aishell数据集上的实验结果表明,与TDNN算法相比,ResTDNN算法在无噪声环境下及带噪声环境下的等错误率(EER)分别相对降低15.6%和35.8%,从而验证了噪声环境下ResTDNN算法用于声纹识别的有效性。

新媒体环境下高职辅导员面临的挑战及学生培养策略研究

在新媒体的快速发展及其普及不仅极大地影响了学生的生活方式和学习习惯,也对高职院校辅导员的工作模式提出了新的要求,辅导员在学生培养工作中遇到了前所未有的挑战。文章分析了高职辅导员在新媒体环境中的工作难点,探讨了新媒体环境下高职辅导员面临的困境,提出相应的学生培养策略,从而有效培养和引导学生以促进学生的全面发展。