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题名基于小波变换和动态验证的基音检测算法
被引量:1
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作者
蔡润身
朱耀庭
陈希
史绍强
杨美艳
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机构
天津科技大学计算机信息与工程学院
南开大学信息技术科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第11期2503-2506,共4页
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基金
天津科技大学引进人才科研启动基金项目(20080423)
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文摘
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。
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关键词
小波变换
自相关函数
基音检测
清浊音检测
前置带通滤波
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Keywords
wavelet transform
autocorrelation function
pitch
voiced/unvoiced classification
band-pass pre-filter
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法研究
被引量:22
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作者
陈佳
刘冬雪
武大硕
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机构
天津科技大学计算机信息与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第6期108-112,共5页
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文摘
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。
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关键词
股指预测
特征选取
系统聚类
主成分分析
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Keywords
stock index forecast
feature selection
system clustering
Principal Component Analysis(PCA)
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分类号
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名教务门户网自动问答系统的设计与实现
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作者
黄建岗
张爱华
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机构
天津科技大学计算机信息与工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2009年第12X期10506-10507,共2页
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文摘
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。
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关键词
自动问答系统
聊天机器人
LUCENE
XML
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Keywords
QA
chat robot
LUCENE
XML
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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