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語音壓縮綜述類畢業(yè)論文文獻有哪些?

2023-02-28 16:24 瀏覽:0 來源:鍋爐之家   
核心摘要:本文是為大家整理的語音壓縮綜述主題相關(guān)的10篇畢業(yè)論文文獻,特此篩選出以下10篇期刊論文,為語音壓縮綜述選題相關(guān)人員撰寫畢業(yè)論文提供參考。1.【期刊論文】深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速綜述期刊:《軟件學(xué)報》 | 2021 年第 001 期摘要:隨著訓(xùn)練可用數(shù)據(jù)量的增長與計算平臺處理能力的增強,基于深度學(xué)習(xí)的智能模型能夠完成越來

本文是為大家整理的語音壓縮綜述主題相關(guān)的10篇畢業(yè)論文文獻,特此篩選出以下10篇期刊論文,為語音壓縮綜述選題相關(guān)人員撰寫畢業(yè)論文提供參考。

1.【期刊論文】深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速綜述

期刊:《軟件學(xué)報》 | 2021 年第 001 期

摘要:隨著訓(xùn)練可用數(shù)據(jù)量的增長與計算平臺處理能力的增強,基于深度學(xué)習(xí)的智能模型能夠完成越來越復(fù)雜的任務(wù),其在計算機視覺、自然語言處理等人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得重大的突破.然而,這些深度模型具有龐大的參數(shù)規(guī)模,與此相伴的可畏的計算開銷與內(nèi)存需求使其在計算能力受限平臺(例如移動嵌入式設(shè)備)的部署中遇到了巨大的困難與挑戰(zhàn).因此,如何在不影響深度學(xué)習(xí)模型性能的情況下進行模型壓縮與加速成為研究熱點.首先對國內(nèi)外學(xué)者提出的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速方法進行分析,從參數(shù)剪枝、參數(shù)量化.緊湊網(wǎng)絡(luò)、知識蒸餾、低秩分解、參數(shù)共享和混合方式這7個方面分類總結(jié);其次,總結(jié)對比幾種主流技術(shù)的代表性方法在多個公開模型上的壓縮與加速效果;最后,對于模型壓縮與加速領(lǐng)域的未來研究方向加以展望.

關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí);模型壓縮;模型加速;參數(shù)剪枝;參數(shù)量化;緊湊網(wǎng)絡(luò)

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-software_thesis/0201286498110.html


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2.【期刊論文】汽車語音交互技術(shù)發(fā)展趨勢綜述

期刊:《汽車文摘》 | 2021 年第 002 期

摘要:汽車網(wǎng)聯(lián)化和智能化創(chuàng)造了汽車人機交互創(chuàng)新發(fā)展的機遇與前景,其中語音交互已經(jīng)成為人機交互的主要方式.首先,綜述了從早期的物理按鍵到觸屏以及發(fā)展到現(xiàn)在的語音多模態(tài)交互模式等人機交互發(fā)展進程,進而分析了國內(nèi)外語音交互技術(shù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀,最后,對語音交互技術(shù)發(fā)展趨勢進行展望,總結(jié)出人機交互將圍繞從"基本可用"到"好用易用",從"主副駕交互"到"多乘客交互",從"被動式執(zhí)行機器人"到"擬人化貼心助理",從"車內(nèi)交互"到"跨場景交互"以及從"語音交互"到"多模態(tài)交互融合協(xié)同"等趨勢發(fā)展.

關(guān)鍵詞:語音交互;人機交互;語音識別;多模態(tài)

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_automotive-digest_thesis/0201286726675.html


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3.【期刊論文】基于手機的語音識別模型專利技術(shù)綜述

期刊:《中國科技信息》 | 2021 年第 003 期

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_china-science-technology-information_thesis/0201286977342.html


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4.【期刊論文】紅外圖像動態(tài)范圍壓縮算法研究綜述

期刊:《紅外技術(shù)》 | 2021 年第 003 期

摘要:紅外圖像的動態(tài)范圍壓縮是紅外圖像可視化研究領(lǐng)域的重要研究方向.紅外圖像的動態(tài)范圍壓縮算法將直接決定原始紅外圖像的細節(jié)保留、整體觀感等重要可視化指標(biāo),某種意義上也可以說是細節(jié)增強的基礎(chǔ)及保障.基于此,本文調(diào)研了當(dāng)前主流的寬動態(tài)紅外圖像的動態(tài)范圍壓縮算法,將其分為基于全局壓縮算法和基于局部壓縮算法兩大類,并對這兩類算法的核心思想、發(fā)展過程及優(yōu)缺點分別進行研究分析并提出了改進方向及發(fā)展趨勢,為相關(guān)研究者提供參考.

關(guān)鍵詞:寬動態(tài)紅外圖像;動態(tài)范圍壓縮;全局壓縮算法;局部壓縮算法

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_infrared-technology_thesis/0201288510250.html


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5.【期刊論文】深度學(xué)習(xí)語音合成技術(shù)綜述

期刊:《計算機工程與應(yīng)用》 | 2021 年第 009 期

摘要:語音合成技術(shù)在人機交互中扮演著重要角色,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展帶動語音合成技術(shù)高速發(fā)展.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成技術(shù)在合成語音的質(zhì)量和速度上都超過了傳統(tǒng)語音合成技術(shù).從基于深度學(xué)習(xí)的聲碼器和聲學(xué)模型出發(fā)對語音合成技術(shù)進行綜述,探討各類聲碼器和聲學(xué)模型的工作原理及其優(yōu)缺點,在此基礎(chǔ)上對語音合成系統(tǒng)進行綜述,系統(tǒng)綜述經(jīng)典的基于深度學(xué)習(xí)的語音合成系統(tǒng),對基于深度學(xué)習(xí)的語音合成技術(shù)進行展望.

關(guān)鍵詞:語音合成;聲碼器;聲學(xué)模型;端到端語音合成系統(tǒng)

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_computer-engineering-applications_thesis/0201288513977.html


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6.【期刊論文】三維點云數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)研究綜述

期刊:《西安郵電學(xué)院學(xué)報》 | 2021 年第 001 期

摘要:點云作為一種新型的描述三維空間的數(shù)據(jù)類型,逐漸成為計算機視覺應(yīng)用的研究熱點.點云數(shù)據(jù)一般由激光雷達或三維立體相機獲取,與傳統(tǒng)二維圖像相比,其需要處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)倍增加,對數(shù)據(jù)的存儲和傳輸提出了更高的挑戰(zhàn).通過歸納國際標(biāo)準(zhǔn)組織在點云壓縮技術(shù)領(lǐng)域最新研究成果,分析對比各類壓縮算法的特點,總結(jié)下一步研究需要解決的問題,探討未來的研究方向和思路.

關(guān)鍵詞:點云壓縮;數(shù)據(jù)降維;視頻編碼;計算機視覺應(yīng)用

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-xian-university-posts-telecommunications_thesis/0201288832011.html


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7.【期刊論文】基于壓縮感知的超分辨率重建研究綜述

期刊:《西安郵電學(xué)院學(xué)報》 | 2021 年第 002 期

摘要:為了克服終端設(shè)備硬件條件限制或傳輸過程中帶寬限制而導(dǎo)致的獲取圖像和視頻分辨率質(zhì)量較低的問題,圖像超分辨率技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域中提升圖像質(zhì)量的重要技術(shù),利用已知的低分辨率圖像可恢復(fù)出高分辨率圖像,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星遙感、數(shù)字娛樂、視頻監(jiān)控等多個方面.圍繞基于壓縮感知理論的超分辨率方法,詳細介紹將壓縮感知應(yīng)用于超分辨率的理論基礎(chǔ),列舉幾種典型的基于壓縮感知的超分辨率方法,并在幾種常用數(shù)據(jù)集上進行仿真對比.最后,對圖像超分辨率的未來研究方向進行展望.

關(guān)鍵詞:壓縮感知;超分辨率;字典學(xué)習(xí);稀疏表示;自相似性

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-xian-university-posts-telecommunications_thesis/0201290083175.html


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8.【期刊論文】跨臨界CO2蒸氣壓縮式制冷與熱泵技術(shù)綜述

期刊:《制冷學(xué)報》 | 2021 年第 002 期

摘要:CO2跨臨界制冷循環(huán)模式因環(huán)境友好性、高溫制熱性、低環(huán)境溫度適應(yīng)性、全工況范圍高效性等眾多優(yōu)勢成為制冷領(lǐng)域中最熱門的研究課題之一.本文分別討論了跨臨界CO2制冷或熱泵技術(shù)在車輛空調(diào)、建筑采暖與熱水供應(yīng)、烘干產(chǎn)業(yè)、商超冷鏈等行業(yè)中的發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)并預(yù)測了跨臨界CO2技術(shù)的未來發(fā)展趨勢.CO2制冷技術(shù)在車輛熱管理領(lǐng)域發(fā)展前景廣闊,制熱能力明顯優(yōu)于采用R134a、R407C、R1234yf等制冷劑的方案,但制冷性能及整車綜合熱管理技術(shù)還有待進一步研究提升;在建筑采暖與熱水供應(yīng)領(lǐng)域,跨臨界CO2技術(shù)的開發(fā)已較為完備,針對不同的溫度需求有不同的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案,下一步研究將主要針對現(xiàn)有成熟技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化而開展;烘干產(chǎn)業(yè)中的跨臨界CO2技術(shù)正在快速進步的過程中,雖然分布式小型烘干設(shè)備的新能源化改造任重道遠,但節(jié)能與環(huán)保優(yōu)勢顯著的跨臨界CO2技術(shù)仍具備優(yōu)異的推廣前景;跨臨界CO2技術(shù)在商超冷鏈中的Booster技術(shù)已較為成熟,優(yōu)良的節(jié)能環(huán)保優(yōu)勢也進一步將該技術(shù)推向冰雪場館制冷領(lǐng)域,在該領(lǐng)域中跨臨界CO2技術(shù)的冷熱綜合應(yīng)用將是下一階段的主要研究方向.噴射器、渦流管、膨脹機等壓力能回收技術(shù)的深入研究是提升系統(tǒng)能效的重要方法,而智能控制技術(shù)是跨臨界CO2系統(tǒng)實時性能優(yōu)化的必要保障,這兩方面將成為下一階段跨臨界CO2技術(shù)研究的主要任務(wù).

關(guān)鍵詞:跨臨界CO2技術(shù);汽車空調(diào);熱泵熱水器;熱泵烘干;商超冷鏈

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-refrigeration_thesis/0201288838412.html


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9.【期刊論文】可壓縮湍流邊界層壁面函數(shù)方法綜述

期刊:《空氣動力學(xué)學(xué)報》 | 2021 年第 002 期

摘要:以建立工程實用的高超聲速湍流邊界層模擬方法為目標(biāo),從湍流壁面函數(shù)是湍流邊界層方程近似解的角度,梳理了相關(guān)文獻的研究工作,得到如下認識:1)壁面函數(shù)與所求定解問題數(shù)值解的相容程度決定了壁面第一層網(wǎng)格允許放粗的程度,在流動分離點和再附點附近區(qū)域,目前壁面函數(shù)尚需進一步完善,而"子網(wǎng)格"壁面函數(shù)從理論上解決了相容性問題,盡管要耗費更多計算資源,但在目前計算資源相對充裕的條件下,仍不失為一個解決問題的途徑;2)對于具有強壓縮性和顯著氣動加熱的高超聲速湍流邊界層流動而言,常用的解析形式并未充分考慮可壓縮性和傳熱的影響,并在文中進行了重點探討.最后,建議基于數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)和依托"子網(wǎng)格"壁面函數(shù)方法來發(fā)展更加普適的壁面函數(shù).

關(guān)鍵詞:高超聲速流動;湍流邊界層;湍流模型;壁面函數(shù);可壓縮性

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_acta-aerodynamica-sinica_thesis/0201288901697.html


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10.【期刊論文】AbS-LPC低速率壓縮語音信息隱藏技術(shù)綜述

期刊:《網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù)》 | 2020 年第 002 期

摘要:合成分析線性預(yù)測編碼(AbS-LPC)是目前最常用的語音編碼方案,廣泛應(yīng)用于多種低速率語音編碼器中。基于AbS-LPC的信息隱藏技術(shù)成為了語音信息隱藏中新的研究熱點,秘密信息的嵌入主要面向三個域:音調(diào)合成濾波、LPC合成濾波器、壓縮語音碼流中的碼元。本文分別對這三個嵌入域的信息隱藏方法進行綜述,歸納總結(jié)現(xiàn)有方法的特點,并指出該領(lǐng)域的研究方向。

關(guān)鍵詞:AbS-LPC;信息隱藏;低速率壓縮語音;綜述

鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-network-new-media_thesis/0201281949869.html


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(責(zé)任編輯:小編)
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