由于唇动序列和语言序列是一对多的映射,计算机自动唇读识别仅使用HMM是远远不够的。以HMM为基础,结合语言先验知识,建立了新的唇动识别模型——HLM(HMM and Bigram Language Model)。HLM突破了单纯采用HMM计算声学后验概率进行识别的...由于唇动序列和语言序列是一对多的映射,计算机自动唇读识别仅使用HMM是远远不够的。以HMM为基础,结合语言先验知识,建立了新的唇动识别模型——HLM(HMM and Bigram Language Model)。HLM突破了单纯采用HMM计算声学后验概率进行识别的传统框架,将HMM和语言背景知识紧密联系起来,依据语言模型对语言背景知识进行统计,在识别阶段融合声学后验概率和语言学先验概率进行判决。实验结果表明,HLM可使单音识别率提高7.3%,句子识别率提高19.5%。另外,采用语言模型对文字流进行解析,而不再是盲目文字匹配,单一视觉流的解析精确率达70.5%。展开更多
针对隧道工程施工安全问题,从隧道工人行为角度出发,结合问卷调查数据,建立分层线性模型(hierarchical linear model,HLM),从微观上解释了安全行为关联因素影响过程。利用信效度评价检验了309份有效数据的可靠性,通过假设检验依次分析...针对隧道工程施工安全问题,从隧道工人行为角度出发,结合问卷调查数据,建立分层线性模型(hierarchical linear model,HLM),从微观上解释了安全行为关联因素影响过程。利用信效度评价检验了309份有效数据的可靠性,通过假设检验依次分析了隧道工人群体安全行为对个体安全行为、安全氛围以及团队效能的影响作用。结果表明,群体安全行为对个体安全行为具有显著正向影响;安全氛围在群体安全行为与个体安全行为之间具有中介作用;团队效能在安全氛围与个体安全行为之间具有正向调节作用。以上结果为更好地发挥安全行为在隧道施工安全管理中的作用提供了指导。展开更多
文摘由于唇动序列和语言序列是一对多的映射,计算机自动唇读识别仅使用HMM是远远不够的。以HMM为基础,结合语言先验知识,建立了新的唇动识别模型——HLM(HMM and Bigram Language Model)。HLM突破了单纯采用HMM计算声学后验概率进行识别的传统框架,将HMM和语言背景知识紧密联系起来,依据语言模型对语言背景知识进行统计,在识别阶段融合声学后验概率和语言学先验概率进行判决。实验结果表明,HLM可使单音识别率提高7.3%,句子识别率提高19.5%。另外,采用语言模型对文字流进行解析,而不再是盲目文字匹配,单一视觉流的解析精确率达70.5%。
文摘针对隧道工程施工安全问题,从隧道工人行为角度出发,结合问卷调查数据,建立分层线性模型(hierarchical linear model,HLM),从微观上解释了安全行为关联因素影响过程。利用信效度评价检验了309份有效数据的可靠性,通过假设检验依次分析了隧道工人群体安全行为对个体安全行为、安全氛围以及团队效能的影响作用。结果表明,群体安全行为对个体安全行为具有显著正向影响;安全氛围在群体安全行为与个体安全行为之间具有中介作用;团队效能在安全氛围与个体安全行为之间具有正向调节作用。以上结果为更好地发挥安全行为在隧道施工安全管理中的作用提供了指导。