基于小波变换和动态验证的基音检测算法

针对基音周期检测中容易出现的半周期和倍周期错误,综合考虑了常用的小波变换和短时自相关方法的优缺点,以及相邻基音周期长度的渐变性,提出了把两者相结合的基音周期检测算法。对语音信号进行清浊音检测和前置带通滤波,利用小波变换方法进行初步检测,对基音周期变化过大的情况使用自相关方法进行验证。实验结果表明,该方法在不同信噪比下的基音周期检测准确率都明显高于普通的小波变换检测方法。同时,该方法还有助于通过人工方式快速修正基音周期。

基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法研究

为了更好地研究股指预测问题,提出了基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法,该方法从优化特征参数选取角度对模型预测能力进行提升,包含全面选取特征参数、应用系统聚类法进行特征分类、应用主成分分析对分类特征进行降维三个步骤。在实证论证中,应用LSTM模型对纳斯达克股票指数数据和标普500指数数据进行预测,实验结果表明所提出的方法计算量小,预测结果在速度和准确度两方面分析均得到显著提升。

教务门户网自动问答系统的设计与实现

教务门户信息的查询等操作存在交互性差的问题,利用搜索引擎又不能有效解决这个问题,基于聊天机器人的自动问答系统(Automatic Question Answering System,QA)在人机交互上的优势及其自主性的问答机制有助于解决用户在教务门户网站交互性差的问题。通过对教务门户网的用户需求分析和信息操作分类,构建底层数据结构以文档形式储存;对自动问答系统核心的三个模块:问题分析、信息检索和答案抽取作了深入的分析和设计,给出了实现的方法,最后通过实际测试验证了系统的可行性和互操作性。