一种三维度基于改进MFCC特征模型的AI克隆语音源鉴定方法

AI克隆语音技术的出现将对现代社会法治秩序造成致命冲击。近年来研究人员仅关注了AI合成语音与样本语音内容相同领域的研究,而对AI合成语音与样本内容不同的检材的鉴定研究却甚少,相关鉴定内容无法识别。为此,提出了一种三维度基于改进MFCC特征模型对AI克隆语音源进行鉴定。首先对先前研究人员人工分析的AI克隆语音特性进行验证,总结出可识别的“共振峰F5异常活跃”与“能量、共振峰、音高曲线异常突变”的特征。其次基于AI克隆语音的特征运用二阶差分修正MFCC系数并采用“逆差逻辑推演法”将能量、共振峰、音高曲线突变特性进一步量化采样,将其定义为语音鉴定的特征向量三元组。然后以特征向量三元组为输入,运用D-S证据合成规则将三组检材与样本比对的结果融合。最后形成三维度基于改进MFCC特征参量的检材评定模型。人群随机采样实验结果表明,该AI克隆语音源鉴定方法对以同一人为克隆源所合成的AI克隆语音鉴定的平均概率为67.324%,标准差为7.32%,鉴定效果很好。

修边模工序件贴模度研究

通过总结汽车外覆盖件回弹情况,分析了零件着色偏差的原因,根据CAE软件分析及现场拉深零件扫描数据,对修边工序的数模进行型面贴模处理,在不影响零件测量分值的前提下,有效提升了后工序零件的贴模度,使零件的定位精度和尺寸稳定性得到提升,将着色差异控制在5%以内。

基于兴趣和专业度建模的CQA专家发现方法

现有问答社区专家发现方法通过学习用户解答的问题序列单向信息建模用户兴趣,忽略了用户兴趣的波动性,对于解答过较少问题的用户建模准确度将受到影响,此外,未考虑历史回答与问题的语义相关性对评估用户表现的作用。论文提出基于兴趣和专业度建模的CQA专家发现方法,首先,使用BERT4Rec学习用户近期解答的问题序列双向信息得到近期动态兴趣表示;其次,构建用户社交网络,使用DeepWalk算法学习网络结构特征,得到用户长期兴趣表示;再次,构建用户专业度评估网络,依据用户回答与问题的语义相关性及反馈信息计算权重,对相应问题进行加权,引入注意力机制,重点关注用户在与新问题相近问题上的表现,得到用户专业度表示;最后,综合用户近期动态兴趣、长期兴趣和专业度表示与新问题进行匹配打分,为新问题找出有意愿接受邀请并能提供优质回答的用户。实验表明,该方法取得了较好表现,较基线方法在英语、3D打印和天涯问答数据集的MRR评价指标上分别提升了5.2%、2.7%、16.1%。

健康建筑理念下“模度”在图书馆室内设计中的应用——以中国农业大学西区图书馆室内设计为例

勒·柯布西耶的“模度”理论一直是众多设计师研究内容之一,研究从“模度”理论基本原理出发,分析理论与设计实践之间的应用性,借鉴基本理论的数学计算法,推导出适合中国农业大学西区图书馆使用者在各空间内活动的基本尺度模度,由人的使用尺度延伸到空间尺度,实现对现代图书馆室内设计尺度的控制。

基于车联网的维度建模

随着大数据技术的不断发展,各式各样的企业也越来越重视挖掘数据潜在的价值。数据通常来自于企业各个业务系统。数据形式包括结构化数据,这类数据是指可以用关系型数据库存储和表示的,并且能够用二维表来实现的数据;包括没有固定结构的非结构化数据,如图片、音频等;还包括非结构化数据,这类数据介于结构化数据和非结构化数据直接,如 JSON等。随着对数据的深入使用,不难发现,由于各业务系统的数据格式不统一,或者出于某些因素不可直接访问数据等原因,“直接访问”这些业务数据往往很难开展良好的数据分析工作 [1]。为此,引用维度建模方法建立数据仓库,统一数据格式等,再从数据仓库中获取数据进行数据分析工作便可以解决以上问题。

基于约束层次化策略的钣金件贴模度计算

为准确计算贴模度,考虑回弹变形对模型对齐的影响,提出一种基于约束层次化策略的贴模度计算方法。利用数字化模型统计分析回弹量,得到回弹阈值,剔除回弹变形点。通过约束优化实现了钣金件和模具模型的对齐,并基于该对齐结果进行了贴模度计算和回弹分析。贴模度不满足要求时,施加一定的载荷仿真装配应力,计算钣金件局部发生弹性变形后的贴模度。通过对U型仿真模型和飞机翼肋钣金件实测模型的实验,验证了所提贴模度计算方法的有效性和实用性。

水上交通流结构复杂度建模

为定量研究局部水域交通流的复杂性,通过解析水上交通流的结构特征,建立一种水上交通流复杂性测度模型。该模型由交通密度因子和交通冲突因子组成,不仅能够有效地反映出船舶之间的相对距离、航迹交叉角和相对速度对水域交通流复杂性的影响,还能揭示所研究水域的交通流复杂度的空间分布规律。以深圳西部海域的水上交通流为例,建立了该海域的水上交通流复杂度模型。经过实例验证,证明了该模型能够客观地反映出水域交通状态的变化特征。

载荷相关多薄弱部位零部件可靠度建模与分析

实际工程装备中,含有多个薄弱部位的零部件应用广泛,而多个薄弱部位的存在会大大降低零部件的可靠性。以典型多薄弱部位零部件为研究背景,分别从多个薄弱部位的载荷相关性等方面进行详细的理论分析,研究多个薄弱部位之间的失效相关性。在此基础上,应用最小次序统计量模型建立同构多薄弱部位零部件的可靠性模型,并深入研究多薄弱部位零部件的强度以及载荷的分散性对多薄弱部位零部件可靠性的影响规律。结果表明,多薄弱部位零部件的失效规律与仅含有单个薄弱部位的零部件不同,不仅安全裕量影响零部件的可靠度,载荷粗糙度对于多薄弱部位零部件可靠性也有重要影响。所建模型对于含有多个薄弱部位的零部件的设计和可靠性评估具有指导意义。

复合材料层合板的率模可靠度研究

传统的结构可靠性分析是基于二值状态假设的,即结构要么处于失效状态,要么处于安全状态,但在许多工程实际中,在失效和安全之间有一系列中间状态,因此判断结构是否失效,引用模糊状态的概念更为合理.该文将失效(或安全)的模糊状态假设引入到复合材料层合板的可靠度分析和计算中,建立了复合材料层合板的率模可靠度模型和相应的计算模型.在该模型中,考虑了单层复合材料强度指标的随机性,以及极限状态的模糊性.由层合板结构可靠性分析的具体算例,说明了该文模型和计算方法的合理性及有效性.同时,对参数的影响也进行了分析和讨论.结果表明,强度参数的均值以及失效准则的选取对可靠度有较大的影响.

模度与控制线在产品三维造型中的应用研究

以柯布西耶《模度》的中译本为主要依据,采用理论研究与案例分析相结合的研究手段,对模度理论与控制线的主要内容及其在工业产品三维造型设计中的具体应用方法、应用范围、参考价值和启示等方面作了分析和探讨,希望能够引起工业设计从业人员对于模度、控制线以及相关数理辅助设计方法的重视。

农作物生产管理信息数据仓库维度建模初探

根据维度建模的一般方法,结合农作物生产管理信息数据的特点,提出了农作物生产管理信息数据仓库的维度模型,包括数据仓库的总线矩阵、值链图、星型连接图以及详尽的维度表和相关业务主题的事实表等,并分别对各表进行了适当的属性字段填充,以期为建立基于数据仓库的农作物生产管理信息数据挖掘和知识发现提供可靠的实现方案,并为最终实现数字农业优化决策支持系统打下基础。

Web对象流行度的数学建模方法

Web对象的流行度满足Zipf分布。利用Zipf第一定律和Zipf第二定律建立Web对象访问流行度模型。对于访问频率较高的Web对象,利用Zipf第一定律建模;而对于访问频率较低的Web对象,则使用Zipf第二定律进行描述。该模型为分析和模拟Web用户访问行为提供了依据。

基于相似度建模的永磁牵引列车健康优化控制

为了保障永磁牵引列车退磁故障发生时的安全性,并缓解由此导致的电制动力下降及闸瓦磨耗加剧问题,提出了一种基于相似度建模(SBM)的健康优化控制方法,该方法通过在线监测数据与历史数据的相似度运算,自适应地估计剩余磁通量并生成最优的空气制动F-v特性曲线。以西门子Syntegra永磁同步电机牵引系统为例,对多种工况下的退磁监测和健康优化控制效果进行了仿真验证,在退磁估计准确性、相对磨耗优化和安全性保障等方面取得了预期的效果。

光刻机工件台宏动三自由度建模及自适应神经网络控制

提出了一种工件台宏动三自由度建模方法以解决光刻机工件台宏动部分在X和Y方向的运动耦合问题并实现它的超精密长行程微米精度的跟踪定位。该建模方法将X方向电机的偏转角度作为被控对象并且在模型中包含了耦合效应对X方向运动的影响。基于此模型提出了一种自适应神经网络控制策略,该策略采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对模型参数信息及外界非线性扰动进行实时在线估计,以减小未建模动态、电机齿槽力波动、端部效应、摩擦等扰动对控制系统性能的影响。通过对控制策略的理论推导和稳定性分析,保证了闭环控制系统的收敛性。最后在光刻机工件台上进行了S曲线跟踪定位试验,验证了宏动三自由度建模方法和控制策略的效果。试验结果显示:X和Y方向的位置跟踪误差均小于3μm,X方向电机偏转角度小于1μrad,满足工件台宏动部分跟踪定位精度的要求。

基于维度建模的MDSS多维模型设计

维度建模是一种有效的建立数据仓库应用的建模方法。论述了维度建模的一般方法,并结合国家气象中心MDSS模型的设计,分析、讨论了维度建模中的一些关键技术问题,特别提出在构建物理模型的同时定义统计分析的计算方法,从而降低数据准备的复杂性,提高数据仓库建设的质量和访问效率。

维度建模技术在构建图书馆数据仓库中的应用

本文指出维度建模是构建图书馆数据仓库的核心,并且给出了图书馆数据仓库维度建模的方法。

基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型

为解决飞行器多学科不确定性设计与优化过程中多次调用计算复杂的高精度学科分析模型带来的计算复杂性问题，结合变复杂度建模思想和Kriging近似函数，建立了基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型。该近似模型的构造基于较少的高精度模型取样点和较多的低精度模型取样点，在满足近似精度的要求下可大大减小高精度模型近似模型构造的计算成本。数学算例和某飞行器气动力变复杂度近似模型算例证明了该方法的有效性。

基于数据仓库的维度建模优化

维度建模是个概念模型,星型架构可视为其逻辑模型,至于其物理实现的数据库可以是关系数据库、多维数据库或其他数据库。由于多维数据库发展的不成熟,目前,一般利用关系数据库使用星型模型来实现维度建模。

和声模糊聚类在读者兴趣度建模中的应用

本文采取了3种必要的措施提高了聚类质量:考虑到各维数据特征属性对聚类效果影响不同,采用了基于统计方法的维度加权的方法进行特征选择;对于和声搜索算法的调音概率进行了改进,将改进的和声搜索算法和模糊聚类相结合用于快速寻找最优的聚类中心;循环测试各种中心数情况下的聚类质量以获得最佳的类中心数。接着,该算法被应用于图书馆读者兴趣度建模中,用于识别图书馆日常运行时各读者借阅图书的类型,实验表明该算法较其它算法更优。这样的读者兴趣度聚类分析可以进行图书推荐,从而提高图书馆的运行效率。

多指标决策与评价新方法:带模相似度投影决策法

文章针对多指标决策与评价问题,提出了一种带模相似度的投影决策法。该方法依据投影决策法的基本思路,给出了该问题的计算步骤,其核心是先确定加权规范化矩阵及加权理想决策向量,从而计算出每个加权决策向量在加权理想决策向量上的投影及两向量的模相似度,进而得到每个决策向量的评价函数,然后根据评价函数的值对所有决策向量进行排序。有效性分析结果显示,带模相似度的投影决策法能有效利用数据信息。最后,实例应用说明该方法简单易算,排序结果是合理的。