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Mandarin Chinese Tone Recognition with an Artificial Neural Network 被引量:3
1
作者 LEE Chaoyang 《Journal of Otology》 2006年第1期30-34,共5页
Mandarin Chinese tone patterns vary in one of the four ways, i.e, (1) high level; (2) rising; (3) low falling and rising; and (4) high falling. The present study is to examine the efficacy of an artificial neural netw... Mandarin Chinese tone patterns vary in one of the four ways, i.e, (1) high level; (2) rising; (3) low falling and rising; and (4) high falling. The present study is to examine the efficacy of an artificial neural network in recognizing these tone patterns. Speech data were recorded from 12 children (3-6 years of age) and 15 adults. All subjects were native Mandarin Chinese speakers. The fundamental frequencies (F0) of each monosyllabic word of the speech data were extracted with an autocorrelation method. The pitch data(i.e., the F0 contours) were the inputs to a feed-forward backpropagation artificial neural network. The number of inputs to the neural network varied from 1 to 16 and the hidden layer of the network contained neurons that varied from 1 to 16 in number. The output of the network consisted of four neurons representing the four tone patterns of Mandarin Chinese. After being trained with the Levenberg-Marquardt optimization, the neural network was able to successfully classify the tone patterns with an accuracy of about 90% correct for speech samples from both adults and children. The artificial neural network may provide an objective and effective way of assessing tone production in prelingually-deafened children who have received cochlear implants. 展开更多
关键词 tone recognition artificial neural network tone production CHINESE
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早期康复训练在脑梗死偏瘫患者康复护理中对其肌张力及神经功能缺损的改善作用
2
作者 陆小宁 《中国医药指南》 2024年第23期103-105,共3页
目的探讨早期康复训练在脑梗死偏瘫患者康复护理中对其肌张力及神经功能缺损的改善作用。方法选取南平市第二医院收治的86例脑梗死偏瘫患者为对象,纳入时间为2021年4月至2023年4月,采取随机数字表法分组,各43例,对照组开展常规护理干预... 目的探讨早期康复训练在脑梗死偏瘫患者康复护理中对其肌张力及神经功能缺损的改善作用。方法选取南平市第二医院收治的86例脑梗死偏瘫患者为对象,纳入时间为2021年4月至2023年4月,采取随机数字表法分组,各43例,对照组开展常规护理干预,观察组在常规干预基础上开展早期康复训练。对比两组肩关节屈、伸肌张力值、肢体功能、神经功能。结果干预后,观察组患者肩关节屈、伸肌张力值以及Fugl-Meyer运动功能评定量表评分高于对照组,美国国立卫生院卒中量表评分低于对照组(均P<0.05)。结论在脑梗死偏瘫患者康复护理中开展早期康复训练,可积极改善患者肢体肌张力、肢体功能及神经功能,利于早日康复。 展开更多
关键词 脑梗死 偏瘫 早期康复训练 肌张力 神经功能
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面向战场环境下的语种识别
3
作者 华英杰 刘晶 +1 位作者 邵玉斌 朵琳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2197-2206,共10页
为实现语种识别在战场环境下保持较高的识别性能,提出一种基于语谱图灰度变换的语种识别方法。根据语音信息和战场环境下的噪声信息在语谱图上的分布特性,引入带通滤波;根据人耳听觉特性提取对数灰度语谱图;采用自动色阶算法抑制语谱图... 为实现语种识别在战场环境下保持较高的识别性能,提出一种基于语谱图灰度变换的语种识别方法。根据语音信息和战场环境下的噪声信息在语谱图上的分布特性,引入带通滤波;根据人耳听觉特性提取对数灰度语谱图;采用自动色阶算法抑制语谱图上的噪声信息,增强语种信息,并采用残差神经网络模型进行训练识别。实验结果表明:在-10 dB掠夺者战斗机驾驶舱噪声环境下,相对于线性灰度语谱图特征,识别正确率提升了46%;在其他噪声环境下,识别性能也大幅度提升。 展开更多
关键词 语种识别 对数灰度语谱图 自动色阶算法 残差神经网络
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基于两级BP模型的普通话声调识别系统 被引量:8
4
作者 汤霖 尹俊勋 +1 位作者 粟志昂 赖国庭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第25期96-99,共4页
普通话声调识别参数除常用的基音轮廓外,基音的一阶差分、能量及能量的一阶差分等也具一定的声调特征。实验结果表明:如果将各种参数同时作为一个BP模型的输入参数,声调识别率不但没有提高,反而显著下降,因此,该文提出了将各种参数分别... 普通话声调识别参数除常用的基音轮廓外,基音的一阶差分、能量及能量的一阶差分等也具一定的声调特征。实验结果表明:如果将各种参数同时作为一个BP模型的输入参数,声调识别率不但没有提高,反而显著下降,因此,该文提出了将各种参数分别训练一个各自的BP网络,再将这些网络的输出作为另一高层BP网络的输入的普通话声调识别方法。另外,针对上声的特点提出了一种改进的基音平滑算法。这些方法的运用使系统的声调识别率达到90.05%。 展开更多
关键词 声调识别 语音识别 神经网络
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神经网络在语音音调识别中的应用研究 被引量:4
5
作者 张振国 王晓霞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第3期43-45,49,共4页
文章提出了一种基于神经网络的二级语音音调识别方法,采用常用的多层感知器结构BP反向传播算法,对非特定人的音调进行建模及识别。通过对网络输入矢量进行均值差处理,改善了非特定识别的效率,并且加速了网络训练的进程。根据BP网络得出... 文章提出了一种基于神经网络的二级语音音调识别方法,采用常用的多层感知器结构BP反向传播算法,对非特定人的音调进行建模及识别。通过对网络输入矢量进行均值差处理,改善了非特定识别的效率,并且加速了网络训练的进程。根据BP网络得出的一级识别结果,再以音长超音段信息作为辅助条件进行二级识别,加速了网络学习进程提高了识别率。 展开更多
关键词 神经网络 信号处理 音调识别
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一种新的电话拨号音自动识别方法 被引量:2
6
作者 李娜 曾向阳 何佳若 《电声技术》 2010年第3期43-45,共3页
电话拨号音识别属于多类分类问题。神经网络可直接对多类问题进行分类,但当类别数目较多时,网络结构也更复杂,所形成的判别边界可能不能较好地拟合有限的训练样本,导致识别能力下降。提出了一种新的多类分类方法,可将多类分类问题转变... 电话拨号音识别属于多类分类问题。神经网络可直接对多类问题进行分类,但当类别数目较多时,网络结构也更复杂,所形成的判别边界可能不能较好地拟合有限的训练样本,导致识别能力下降。提出了一种新的多类分类方法,可将多类分类问题转变为两类问题,再利用神经网络的曲线拟合功能完成对待测样本的判别。该方法不仅解决了训练样本不足的问题,而且所产生的网络更简单实用。仿真实验表明,该方法具有良好的识别能力及稳定性。 展开更多
关键词 电话拨号音 神经网络 多类分类
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强噪声下基于听觉模型的汉语声调提取 被引量:2
7
作者 戴明扬 余凯 +1 位作者 徐柏龄 余崇智 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第2期121-126,共6页
基于人耳听觉模型和汉语语音的短时平稳特性 ,提出一种鲁棒性的汉语普通话声调提取方法 .采用基于人耳听觉模型的相关图来提取语音信号的基频 ,运用无监督的侧抑制神经网络来模拟人耳侧抑制属性进行基频检测 ,为了克服在低信噪比情况下... 基于人耳听觉模型和汉语语音的短时平稳特性 ,提出一种鲁棒性的汉语普通话声调提取方法 .采用基于人耳听觉模型的相关图来提取语音信号的基频 ,运用无监督的侧抑制神经网络来模拟人耳侧抑制属性进行基频检测 ,为了克服在低信噪比情况下侧抑制神经网络的误判问题 ,引入了相邻语音帧的语音基频的帧间约束 .试验表明 ,该方法在信噪比很低的条件下 ,仍能较准确地识别出目标语音声调 。 展开更多
关键词 听觉模型 基音周期 声调提取 侧抑制神经网络 语音基频 语音识别 强噪声
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基于BP网络的汉语普通话声调识别 被引量:2
8
作者 李仕强 王水平 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第5期456-460,共5页
研究了一种常用的模式分类器——BP神经网络,分析了BP网络的训练及识别过程,提取了能体现声调特性的特征数据组成分类特征向量,设计了具有一个隐含层的3层前馈网络作为分类器,对普通话声调样本库做了分类识别实验,分析了不同隐含层节点... 研究了一种常用的模式分类器——BP神经网络,分析了BP网络的训练及识别过程,提取了能体现声调特性的特征数据组成分类特征向量,设计了具有一个隐含层的3层前馈网络作为分类器,对普通话声调样本库做了分类识别实验,分析了不同隐含层节点数的识别实验结果.实验结果表明,提取的音频特征基本有效,分类效果良好,具有一定的应用价值. 展开更多
关键词 BP网络 音频特征分析 声调识别
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数据挖掘在音高变化规律学习中的应用 被引量:1
9
作者 朱廷劭 高文 +2 位作者 CharlesX.Ling 高正其 李锦涛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第9期962-966,共5页
音高变化规律对合成高自然度的语音非常重要.为了提取音高即基频的变化规律,设计实现了数据挖掘系统SpeechDM,经过训练取得了较好的学习结果.该文介绍了国内进行的关于音高变化规则的研究情况以及数据挖掘技术,给出Spe... 音高变化规律对合成高自然度的语音非常重要.为了提取音高即基频的变化规律,设计实现了数据挖掘系统SpeechDM,经过训练取得了较好的学习结果.该文介绍了国内进行的关于音高变化规则的研究情况以及数据挖掘技术,给出SpeechDM 的系统结构,并介绍其主要模块。 展开更多
关键词 语音合成 音高变化 数据挖掘 数据库
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基于PAD三维情绪模型的情感语音韵律转换 被引量:3
10
作者 鲁小勇 杨鸿武 +1 位作者 郭威彤 裴东 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第5期230-235,共6页
提出了一种基于PAD三维情绪模型的情感语音韵律转换方法。选取了11种典型情感,设计了文本语料,录制了语音语料,利用心理学的方法标注了语音语料的PAD值,利用五度字调模型对情感语音音节的基频曲线建模。在此基础上,利用广义回归神经网络... 提出了一种基于PAD三维情绪模型的情感语音韵律转换方法。选取了11种典型情感,设计了文本语料,录制了语音语料,利用心理学的方法标注了语音语料的PAD值,利用五度字调模型对情感语音音节的基频曲线建模。在此基础上,利用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)构建了一个情感语音韵律转换模型,根据情感的PAD值和语句的语境参数预测情感语音的韵律特征,并采用STRAIGHT算法实现了情感语音的转换。主观评测结果表明,提出的方法转换得到的11种情感语音,其平均EMOS(Emotional Mean Opinion Score)得分为3.6,能够表现出相应的情感。 展开更多
关键词 PAD情绪模型 五度字调模型 广义回归神经网络(GRNN) STRAIGHT算法 韵律转换
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基于ICC标准的CRT色空间转换方法的研究与比较 被引量:9
11
作者 许宝卉 李言 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期438-442,共5页
分别采用阶调矩阵模型、多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与设备无关色空间的非线性对应关系,完成设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较了几种方法的精确度。对... 分别采用阶调矩阵模型、多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与设备无关色空间的非线性对应关系,完成设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较了几种方法的精确度。对常用显示器的特征化实验结果表明:阶调矩阵模型色差居中,多项式拟合的方法精度较低,三维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势。 展开更多
关键词 阶调矩阵模型 多项式拟合 三维查找表 神经网络 色差
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未引出NRT波形的人工耳蜗植入患者的康复效果观察 被引量:2
12
作者 季立 华清泉 +2 位作者 曹永茂 明伟 吴展元 《听力学及言语疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期172-174,共3页
目的探讨未引出NRT波形的人工耳蜗植入患者的康复效果。方法选取人工耳蜗植入术后患者60例,其中男34例,女26例,年龄2.5~14岁,根据术中能否引出NRT波形分为两组,试验组为术中未引出NRT波形的3例,其余57例术中引出了NRT波形者为对照组,... 目的探讨未引出NRT波形的人工耳蜗植入患者的康复效果。方法选取人工耳蜗植入术后患者60例,其中男34例,女26例,年龄2.5~14岁,根据术中能否引出NRT波形分为两组,试验组为术中未引出NRT波形的3例,其余57例术中引出了NRT波形者为对照组,分别测试两组患者开机训练后3个月、6个月的听觉反应阈和语音、声调的识别能力。结果对照组开机后3个月听觉反应阈值、声母识别率、韵母识别率、声调识别率范围分别为35.8±5.5 dB SPL、76.3%±12.8%、81.5%±12.8%、71.4%±15.4%,6个月时分别为34.7±5.5 dBSPL、77.2%±13.9%、82.6%±11.8%、71.4%±15.8%。实验组3个月、6个月的听觉反应阈值和普通话声母、韵母、声调识别率值均在对照组测试结果范围之内。结论术中未引出NRT波形患者的术后康复效果等同于术中可引出NRT波形患者,不宜仅以术中能否引出NRT波形来预测术后康复效果。 展开更多
关键词 人工耳蜗植入 神经反应遥测 听觉反应阈 声调辨别 语音识别
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蚁群聚类神经网络的耳语音声调识别
13
作者 陈雪勤 赵鹤鸣 俞一彪 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期511-515,共5页
提出了一种基于蚁群聚类神经网络的汉语耳语音声调识别方法.根据耳语音发音特点,以听神经平均发放率、幅值包络、共振峰、声道长度等构成的多维矢量描述声调特征,采用蚁群聚类算法将多维特征矢量聚类后,送入局部有监督特征映射神经网络... 提出了一种基于蚁群聚类神经网络的汉语耳语音声调识别方法.根据耳语音发音特点,以听神经平均发放率、幅值包络、共振峰、声道长度等构成的多维矢量描述声调特征,采用蚁群聚类算法将多维特征矢量聚类后,送入局部有监督特征映射神经网络进行声调识别.这一方法通过对特征参数的聚类压缩了神经网络的输入神经元数目,因而可以有效避免在大数据条件下神经网络不易收敛及速度慢的问题.对多人耳语音声调的识别实验显示,采用蚁群聚类神经网络的耳语音声调识别方法与传统方法相比,性能明显提高,平均正识率达到87.5%. 展开更多
关键词 耳语音 声调检测 蚁群聚类 神经网络
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前向神经网络用于CDMA中的单频干扰抑制 被引量:1
14
作者 杜光政 杜丽冰 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期29-33,共5页
提出并尝试将基于误差反传的前向神经网络用于CDMA系统的窄带干扰抑制,构成前向神经网络非线性判决反馈干扰抑制器(FNDFIS);利用优化计算方法求解了误差反传网络的最佳权值,进而得出FNDFIS的信噪比改善,并同传统... 提出并尝试将基于误差反传的前向神经网络用于CDMA系统的窄带干扰抑制,构成前向神经网络非线性判决反馈干扰抑制器(FNDFIS);利用优化计算方法求解了误差反传网络的最佳权值,进而得出FNDFIS的信噪比改善,并同传统的非线性判决反馈干扰抑制器(DFIS)作了比较,其性能优于DFIS. 展开更多
关键词 码分多址联接 神经网络 单频干扰 多址通信系统
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声调的范畴知觉及其神经机制 被引量:6
15
作者 吴倩 王韫佳 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期62-71,共10页
语音范畴知觉是指听者能够区分不同音位范畴的刺激而不能区分同一范畴内的不同刺激。声调知觉的范畴化程度可能与刺激的声学相似度有关,相似度越高则知觉的范畴化程度越低。除了声调本身的特征外,影响声调知觉范畴化的因素还包括母语背... 语音范畴知觉是指听者能够区分不同音位范畴的刺激而不能区分同一范畴内的不同刺激。声调知觉的范畴化程度可能与刺激的声学相似度有关,相似度越高则知觉的范畴化程度越低。除了声调本身的特征外,影响声调知觉范畴化的因素还包括母语背景、年龄、刺激所在语境和刺激属性(语言和非语言)。电生理技术的使用加深了声调范畴知觉的研究,并有助于解决一些长期存在争议的理论问题。 展开更多
关键词 声调 范畴知觉 神经机制
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基于声调核参数及DNN建模的韵律边界检测研究 被引量:1
16
作者 林举 解焱陆 +1 位作者 张劲松 张微 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期35-39,48,共6页
韵律边界对言语表达的自然度和可理解度有着重要作用。韵律建模也是语音合成、语音理解中的重要方面。该文从相邻声调的相互作用角度出发,提出基于深度神经网络(DNN)及声调核声学特征的汉语韵律边界检测方法。该方法首先采用声调核部分... 韵律边界对言语表达的自然度和可理解度有着重要作用。韵律建模也是语音合成、语音理解中的重要方面。该文从相邻声调的相互作用角度出发,提出基于深度神经网络(DNN)及声调核声学特征的汉语韵律边界检测方法。该方法首先采用声调核部分的声学特征来计算边界检测相关参数。然后,利用深度神经网络进行建模。作为对比,实验中采用了以整个音节的声学特征为输入特征的基线系统。结果表明,只使用调核部分声学特征的系统优于使用整个音节的系统,韵律边界检测正确率相对提高了4%,这表明该文提出的汉语韵律边界检测方法的有效性。 展开更多
关键词 韵律边界建模 声调核 深度神经网络
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基于深度学习的光照不均匀文本图像的识别系统 被引量:7
17
作者 何鎏一 杨国为 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期184-190,217,共8页
针对文本识别中存在的光照不均匀、字符质量低等问题,提出一种图像增强算法和卷积循环神经网络字符识别模型。图像增强算法使用考虑局部信息的改进色调映射函数增加暗区域文字的可见度。通过背景估计和对比度补偿的方法解决图像光照不... 针对文本识别中存在的光照不均匀、字符质量低等问题,提出一种图像增强算法和卷积循环神经网络字符识别模型。图像增强算法使用考虑局部信息的改进色调映射函数增加暗区域文字的可见度。通过背景估计和对比度补偿的方法解决图像光照不均匀问题,使用连通域的方法对图像中的文字定位。基于文字区域搭建卷积和循环深度神经网络模型,以图像内整个字符串作为识别目标。采集30幅光照不均匀图像进行实验验证,结果表明该模型在该场景下的文字识别准确率为98.29%。 展开更多
关键词 光照不均匀 局部自适应非线性滤波器 色调映射 深度神经网络 文字识别
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基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法 被引量:4
18
作者 贝悦 王琦 +3 位作者 程志鹏 潘兴浩 杨默涵 丁丹丹 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期45-52,共8页
高动态范围(HDR)图像相比低动态范围(LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出... 高动态范围(HDR)图像相比低动态范围(LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络(CGAN) 卷积神经网络 逆色调映射 色域转换 特征提取
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基于融合特征的短语音汉语声调自动识别方法 被引量:3
19
作者 沈凌洁 王蔚 《声学技术》 CSCD 北大核心 2018年第2期167-174,共8页
提出一种基于韵律特征(基频、时长)和梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)特征的融合特征进行短语音汉语声调识别的方法,旨在利用两种特征的优势提高短语音汉语声调识别率。该融合特征包括7个根据不同模型得到的韵... 提出一种基于韵律特征(基频、时长)和梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)特征的融合特征进行短语音汉语声调识别的方法,旨在利用两种特征的优势提高短语音汉语声调识别率。该融合特征包括7个根据不同模型得到的韵律特征和统计参数以及4个从每个音段的梅尔倒谱系数计算得来的对数化后验概率,使用高斯混合模型表示4个声调的倒谱特征的分布。实验分两步:第一步,将基于韵律特征和倒谱特征的分类器在决策阶段混合起来进行声调分类,分别赋予两个分类器权重,计算倒谱特征和韵律特征在声调分类任务中的权重;第二步,将基于字的韵律特征和基于帧的倒谱特征结合起来生成融合特征的超向量,使用融合特征进行汉语声调识别,根据准确率、未加权平均召回率(Unweigted Average Recall,UAR)和科恩卡帕(Cohen’s Kappa)系数3个指标,比较并评估5种分类器(两种设置的高斯混合模型,后向传播神经网络,支持向量机和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN))在不平衡数据集上的分类效果。实验结果表明:(1)倒谱特征方法能够提高汉语声调的识别率,该特征在总体分类任务中的权重为0.11;(2)基于融合特征的深度学习(CNN)方法对声调的识别率最高,为87.6%,与高斯混合模型的基线系统相比,提高了5.87%。该研究证明了倒谱特征法能够提供与韵律特征法互补的信息,从而提高短语音汉语声调识别率;同时,该方法可以运用到韵律检测和副语言信息检测等相关研究中。 展开更多
关键词 韵律特征 倒谱特征 梅尔倒谱系数 短语音声调 声调分类 融合 卷积神经网络
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基于仿生模式识别理论的声调识别 被引量:2
20
作者 王改良 武妍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2709-2711,共3页
基音频率轨迹能比较真实地反映汉语普通话中的声调特性,通过识别不同的基音轨迹来识别声调,是一种较好的方法。根据仿生模式识别理论,提出用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)寻找覆盖区中心,运用多权值神经网络对每个聚类中心实现覆盖... 基音频率轨迹能比较真实地反映汉语普通话中的声调特性,通过识别不同的基音轨迹来识别声调,是一种较好的方法。根据仿生模式识别理论,提出用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)寻找覆盖区中心,运用多权值神经网络对每个聚类中心实现覆盖的方法,实现四种声调的识别。通过实验与隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)算法比较,在少量样本的情况下,能得到相对较高的识别率。 展开更多
关键词 声调识别 仿生模式识别 聚类 多权值神经网络 汉语
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