检索结果-南通市图书馆

科教文汇 2013年第9期 209-212页

作者：张文林湘江画院

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张文林作品

陶瓷研究 2022年第1期37卷 130-131页

作者：张文林深圳市美术家协会深圳市大鹏新区书法家协会深圳市龙华区艺盟文学艺术协会安徽省文化艺术品交流协会《中国画刊》网深圳工作站江岭书院深圳大湾区艺术馆

基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应

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通信学报 2015年第9期36卷 47-54页

作者：屈丹张文林信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450000

本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入... 详细信息

本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入到本征音子说话人自适应,通过调整权重因子控制模型的复杂度,并通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现;最后将稀疏组LASSO约束的自适应算法与当前多种正则化约束的自适应方法进行比较。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入稀疏组LASSO约束后,本征音子说话人自适应方法的性能得到了明显提高,且稀疏组LASSO约束方法优于l1、l2和弹性网正则化方法。

关键词：说话人自适应本征音子组稀疏约束稀疏组LASSO约束近点梯度法

基于本征音子说话人子空间的说话人自适应算法

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电子与信息学报 2015年第6期37卷 1350-1356页

作者：屈丹张文林信息工程大学信息系统工程学院郑州450000

本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。为此该文提出一种基于本征音子说话人子空间的说话人自适应算法来克服这一问题。首先给出基于隐马尔可夫模型-... 详细信息

本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。为此该文提出一种基于本征音子说话人子空间的说话人自适应算法来克服这一问题。首先给出基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的语音识别系统中本征音子说话人自适应的基本原理。其次通过引入说话人子空间对不同说话人的本征音子矩阵间的相关性信息进行建模;然后通过估计说话人相关坐标矢量得到一种新的本征音子说话人子空间自适应算法。最后将本征音子说话人子空间自适应算法与传统说话人子空间自适应算法进行了对比。基于微软语料库的汉语连续语音识别实验表明,与本征音子说话人自适应算法相比,该算法在自适应数据量极少时能大幅提升性能,较好地克服过拟合现象。与本征音自适应算法相比,该算法以较小的性能牺牲代价获得了更低的空间复杂度而更具实用性。

关键词：语音信号处理说话人自适应本征音子本征音子说话人子空间低秩约束本征音

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具有高比电容的蘑菇衍生碳材料

材料导报 2020年第12期34卷 12010-12014页

作者：张文林冉奋兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室兰州730050 兰州理工大学材料科学与工程学院兰州730050

以三种不同种类的蘑菇为前驱体,经过高温热处理和氢氧化钾(KOH)活化,制备生物质炭;将制备的碳材料作为电化学活性物质,应用于电极并组装超级电容器器件。扫描电子显微镜(SEM)表征结果表明,蘑菇碳为不规则的块状结构,改性后的碳材料表面... 详细信息

以三种不同种类的蘑菇为前驱体,经过高温热处理和氢氧化钾(KOH)活化,制备生物质炭;将制备的碳材料作为电化学活性物质,应用于电极并组装超级电容器器件。扫描电子显微镜(SEM)表征结果表明,蘑菇碳为不规则的块状结构,改性后的碳材料表面出现明显刻蚀及孔结构,氮气吸脱附曲线及孔径分布进一步说明活化后其比表面积和孔隙率发生显著变化。通过循环伏安(CV)、恒流充放电(GCD)和电化学阻抗谱(EIS)对其电化学性能进行测试,结果表明,三种碳材料在6 mol/L氢氧化钾电解液中均展现出优异的电化学性能。以杏鲍菇为前驱体制备的碳材料在电流密度为0.5 A/g时比电容高达427 F/g,其组装的对称器件在功率密度为150 W/kg时,能量密度可达7.8 Wh/kg。

关键词：生物质炭氢氧化钾活化超级电容器

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特征空间本征音说话人自适应

自动化学报 2015年第7期41卷 1244-1252页

作者：屈丹杨绪魁张文林解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450000

提出了特征空间本征音说话人自适应算法,该方法首先借鉴RATZ算法的思想,采用高斯混合模型对特征空间中的说话人信息进行建模;其次利用子空间方法实现对特征补偿项的估计,减少估计参数的数量,在对特征空间精确建模的同时,降低了算法对自... 详细信息

提出了特征空间本征音说话人自适应算法,该方法首先借鉴RATZ算法的思想,采用高斯混合模型对特征空间中的说话人信息进行建模;其次利用子空间方法实现对特征补偿项的估计,减少估计参数的数量,在对特征空间精确建模的同时,降低了算法对自适应数据量的需求.基于微软语料库的中文连续语音识别实验表明,该算法在自适应数据量极少时仍能取得较好的性能,配合说话人自适应训练能够进一步降低词错误率,其实时性优于本征音说话人自适应算法.

关键词：连续语音识别说话人自适应多高斯倒谱规整本征音

Cd4BiO(BO3)3的生长与透过光谱(英文)

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人工晶体学报 2012年第3期41卷 551-554,563页

作者：张文林沈德忠清华大学化学系北京100084

采用顶部籽晶法生长出了40×10×3 mm3和32×10×2 mm3的非线性光学晶体Cd4BiO(BO3)3。用XRD粉末衍射和热重-差示扫描量热仪确定了该晶体为同成分熔融晶体,熔点为897℃,在990℃以上开始分解。测量了晶体300～6500 nm的室温透过光谱,结... 详细信息

采用顶部籽晶法生长出了40×10×3 mm3和32×10×2 mm3的非线性光学晶体Cd4BiO(BO3)3。用XRD粉末衍射和热重-差示扫描量热仪确定了该晶体为同成分熔融晶体,熔点为897℃,在990℃以上开始分解。测量了晶体300～6500 nm的室温透过光谱,结果表明Cd4BiO(BO3)3晶体在750～2550 nm的透过率约为80%,紫外截止波长为395 nm。

关键词：顶部籽晶法非线性光学晶体透过率

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匹配追踪说话人自适应方法

声学学报 2014年第4期39卷 523-530页

作者：张文林屈丹李弼程解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450002

针对现有子空间自适应方法无法确定最佳说话人子空间的问题,提出一种基于匹配追踪的说话人自适应方法。将说话人自适应视为一种高维信号的稀疏分解问题,利用本征音和参考说话人超矢量的各自优势联合构造说话人字典;依据匹配追踪原理,通... 详细信息

针对现有子空间自适应方法无法确定最佳说话人子空间的问题,提出一种基于匹配追踪的说话人自适应方法。将说话人自适应视为一种高维信号的稀疏分解问题,利用本征音和参考说话人超矢量的各自优势联合构造说话人字典;依据匹配追踪原理,通过迭代优化,以后验方式确定最佳说话人子空间维数及其基矢量。引入冗余基矢量检测与去除机制以保证算法的稳定性,并通过快速递推算法得到新说话人坐标。基于汉语连续语音识别的有监督说话人自适应实验结果表明,与本征音及参考说话人加权方法相比,平均有调音节正识率相对提高了1.9%。

关键词：说话人自适应方法匹配追踪连续语音识别递推算法稀疏分解空间维数子空间方法语音识别系统加权方法

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基于正则化的本征音说话人自适应方法

自动化学报 2012年第12期38卷 1950-1957页

作者：张文林张连海牛铜屈丹李弼程中国人民解放军信息工程大学信息工程学院郑州450002

将正则化方法应用于本征音说话人自适应算法中,有效地解决了说话人子空间基的先验选择问题.通过对似然函数引入适当的正则项,在优化过程中从候选本征音基矢量中自动选择最佳的本征音进行线性组合.本文讨论了三种正则化因子,并给出了其... 详细信息

将正则化方法应用于本征音说话人自适应算法中,有效地解决了说话人子空间基的先验选择问题.通过对似然函数引入适当的正则项,在优化过程中从候选本征音基矢量中自动选择最佳的本征音进行线性组合.本文讨论了三种正则化因子,并给出了其数学优化算法.l1正则化可以得到说话人因子的稀疏解,其非零项即对应最佳本征音基矢量;l2正则化可以提高解的稳健性,在某种程度上减少了子空间维数的先验选择对识别率的影响;而弹性网正则化则通过线性组合在二者之间取得折衷.有监督说话人自适应实验表明,新方法与本征音方法的最好结果相比,在少量的自适应数据条件下(10s以下),识别率相对提高了近1%～2%.三种方法中,l1正则化略优于l2正则化,而在引入弹性网正则化后,系统性能有了进一步提高.

关键词：语音识别说话人自适应本征音正则化弹性网

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一种新的基于子空间的说话人自适应方法

自动化学报 2011年第12期37卷 1495-1502页

作者：张文林张卫强刘加李弼程屈丹中国人民解放军信息工程大学信息工程学院郑州450002 清华大学电子工程系北京100084

提出了一种新的基于子空间的快速说话人自适应方法.该方法在本征音(Eigen-voice,EV)自适应方法基础上,进一步在音子空间寻找低维子空间,得到更为紧凑的"说话人–音子"联合子空间.该子空间不仅包含了说话人间的模型参数相关性信息,而且... 详细信息

提出了一种新的基于子空间的快速说话人自适应方法.该方法在本征音(Eigen-voice,EV)自适应方法基础上,进一步在音子空间寻找低维子空间,得到更为紧凑的"说话人–音子"联合子空间.该子空间不仅包含了说话人间的模型参数相关性信息,而且对音子间的模型参数相关性信息也进行了显式建模,在大大降低模型存储量的同时更为全面地反映模型参数的先验信息.在基于连续语音识别的无监督自适应实验中,在少量的自适应数据条件下,新方法取得了比最大似然线性回归和聚类最大似然线性基方法更好的效果.

关键词：连续语音识别说话人自适应本征音本征音子