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题名基于ADTDNN的低资源语音识别方法研究
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作者
顾龙昊
黄连丽
周奎
张子越
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机构
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
湖北汽车工业学院汽车工程师学院Sharing-X重点联合实验室
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出处
《软件导刊》
2024年第9期76-81,共6页
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基金
湖北省重点研发计划项目(2023BAB169)
湖北省武汉市科技重大专项(2022013702025184)。
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文摘
为解决低资源条件下由于训练数据不足导致识别精度降低、泛化能力较差的问题,提出一种语音识别方法。该方法利用卷积池化提取特征信息,将Attention机制与DTDNN融合成为ADTDNN,以提升低资源环境下模型捕捉序列中关键信息的能力;采用链接时序分类简化模型的识别流程;使用Transformer作为语言模型。在Aishell-1数据集上的实验结果表明,低资源环境下基于ADTDNN的语音识别模型与LAS、Transformer等主流端到端模型相比,字错误率分别降低了3.7%和1.0%。
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关键词
语音识别
时延神经网络
TRANSFORMER
数据增强
低资源
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Keywords
speech recognition
time delay neural networks
Transformer
data enhancement
low resource
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名考虑侧向稳定性的四轮转向车辆横纵向综合控制器设计
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作者
张子越
黄连丽
周奎
邢迪
顾龙昊
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机构
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
湖北汽车工业学院汽车工程师学院
湖北汽车工业学院机械工程学院
湖北汽车工业学院Sharing-X移动服务技术平台联合实验室
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出处
《安徽工业大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第6期610-619,共10页
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基金
湖北省重大研发计划项目(2020AAA001)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB099)。
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文摘
为提高车辆的跟踪精度与侧向稳定性,根据四轮转向车辆的机动性特点,设计1种考虑侧向稳定性的横纵向综合跟踪控制器。基于上层提供的参考速度,在考虑道路曲率与侧向加速度约束的条件下进行安全速度约束,得到平滑的安全速度曲线;将横向跟踪与速度跟踪结合,搭建基于模型预测控制算法的横纵向跟踪综合控制模块,以参考路径、安全速度为目标,求解横纵向同时约束下的前后轮转角与纵向期望加速度;基于车辆逆纵向动力学模型设计纵向下位控制模块,考虑车辆载荷转移效应,根据纵向期望加速度计算电机扭矩与车轮制动力矩;选用CarSim与Matlab/Simulink平台进行双移线工况联合仿真实验,且与横纵向独立控制器进行实时性对比,验证设计控制器的跟踪精度和侧向稳定性。结果表明:设计控制器的跟踪效果较佳,横向跟踪误差峰值为0.0384 m、横摆角误差峰值为0.27°、速度跟踪误差峰值为0.0973 km/h、车辆侧向加速度不超过0.4g,且合加速度处于附着椭圆内,可满足精度与稳定性要求;同时控制器迭代时间较独立控制器缩短了29.1%,有效提高了车辆控制的实时性。
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关键词
路径跟踪
速度控制
四轮转向
横纵向综合控制
模型预测控制
联合仿真
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Keywords
path tracking
speed control
four-wheel steering
lateral and longitudinal combined control
model predictive control
joint simulation
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U461
[机械工程—车辆工程]
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