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函数拟合实现带声调的语音合成

计算机应用与软件 2022年第9期39卷 193-200页

作者：李建文王咿卜陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

语音的声调最能突显个人语气与情感状态,通过加入声调参数这一特征,能够有效提高语音合成的逼真度,使得话语更加具有区分度,并且有效提高了情感识别和语音识别的准确度,弥补了语音合成的结果缺乏情感特征以及语音演唱的不足。采用基频... 详细信息

语音的声调最能突显个人语气与情感状态,通过加入声调参数这一特征,能够有效提高语音合成的逼真度,使得话语更加具有区分度,并且有效提高了情感识别和语音识别的准确度,弥补了语音合成的结果缺乏情感特征以及语音演唱的不足。采用基频提取的方式分别对汉语一声、二声、三声、四声声调进行分析、研究,最终采用多项式函数拟合的方法进行声调的重新构建,从数学角度对语音声调进行分析、重构,采用三角函数模拟不同时间的语音基频曲线,将不同频率的曲线进行叠加,达到了95.91%的满意识别结果。合成结果表明:采用函数拟合方法进行带声调的语音合成,更好地还原了语音的数理本质,使得抽象化的语音表现得更为具体、可控。

关键词：软件工程语音合成函数拟合基频提取声调情感

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函数拟合法力数字传感器的非线性和温度补偿

传感器与微系统 2016年第2期35卷 16-18,22页

作者：江东单薏刘绪坤王德玉哈尔滨理工大学电气与电子工程学院黑龙江哈尔滨150080

针对力数字传感器存在的分散性、非线性和温度特性问题,通过软件进行补偿。分析了力数字传感器的非线性特性,采用三次样条插值获得被测重力和输出频率的函数关系,将测量得到的输出频率通过三次样条插值计算得到被测重力。对于力数字传... 详细信息

针对力数字传感器存在的分散性、非线性和温度特性问题,通过软件进行补偿。分析了力数字传感器的非线性特性,采用三次样条插值获得被测重力和输出频率的函数关系,将测量得到的输出频率通过三次样条插值计算得到被测重力。对于力数字传感器的温度特性,建立了分段三次插值函数,利用反函数得到不同温度下输出频率与被测重力的函数关系。将温度和频率量作为自变量,通过分段三次插值函数计算得到被测重力。函数拟合法实现力数字传感器的非线性和温度补偿使所需数据量减少。实测表明:该方法的测量精度高,非线性和温度补偿后的最大引用误差为0.5%,满足实际工程的需要。

关键词：分散性非线性温度补偿函数拟合

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耐磨钢X射线法残余应力测量值的函数拟合

物理测试 2022年第6期40卷 23-29页

作者：潘进赵楠刘天武孙力丁文红罗扬河钢材料技术研究院河北石家庄050023 武汉科技大学材料与冶金学院湖北武汉430081

结合弹性力学理论及X射线法(XRD)残余应力检测方法的基本原理论证了不同角度残余应力的XRD检测结果随角度变化遵循余弦函数的分布形式。针对在线淬火的耐磨钢产品采用XRD法进行表面多个角度的残余应力检测,采用不同的寻峰方法获得不同... 详细信息

结合弹性力学理论及X射线法(XRD)残余应力检测方法的基本原理论证了不同角度残余应力的XRD检测结果随角度变化遵循余弦函数的分布形式。针对在线淬火的耐磨钢产品采用XRD法进行表面多个角度的残余应力检测,采用不同的寻峰方法获得不同的残余应力计算结果。通过余弦函数拟合的方式对不同测量值的准确性进行验证,发现采用修正后极大值法获得残余应力的拟合效果最佳。根据拟合结果获得该点处完整的平面残余应力状态。

关键词： X射线法(XRD) 平面应力状态寻峰方法函数拟合应力莫尔圆

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基于多种函数拟合的技术预见模型

情报理论与实践 2021年第4期44卷 185-188,168页

作者：程月月陈荣孙济庆华东理工大学科技信息研究所上海200237

[目的/意义]为了解决函数拟合在技术预见应用中存在的龙格与过拟合问题,提高文献数据利用率和拟合程度,尝试在多种非线性函数的基础上,结合验证集与预测评价概念实现更科学、更有效和更完善的拟合与预见效果。[方法/过程]基于多种函数... 详细信息

[目的/意义]为了解决函数拟合在技术预见应用中存在的龙格与过拟合问题,提高文献数据利用率和拟合程度,尝试在多种非线性函数的基础上,结合验证集与预测评价概念实现更科学、更有效和更完善的拟合与预见效果。[方法/过程]基于多种函数拟合的技术预见模型分为三部分:感知过滤器模型,技术主题分析模型,技术主题趋势探测模型。[结果/结论]以VOC领域为例进行实证研究,最终发现正弦函数、高斯函数、四次函数对词趋势拟合效果最佳。根据预测得出的热点主题词预见了VOC领域的三个研究方向:检测、排放与治理,并对此进行分析与探讨。

关键词：技术预见高阶多项式函数拟合 VOC领域

基于函数拟合碘值及脂肪酸成分配制功能性复合油的研究

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中国粮油学报 2020年第8期35卷 76-83页

作者：丁泽人杨晓君胡卫成唐洪松郑万财新疆农业大学食品科学与药学学院乌鲁木齐830052 淮阴师范学院江苏省高校区域现代农业与环境保护协同创新中心淮安223300 内江师范学院经济与管理学院内江641000

为解决红花籽亚麻籽多不饱和脂肪酸复合油(以亚麻籽油制备的游离多不饱和脂肪酸与红花籽油复配,LA∶ALA=1∶1~2)在实际生产中难以按功能需求的脂肪酸比例快速简便而准确复配的难题,本研究将碘值与脂肪酸GC-MS成分分析结合,应用"连续函... 详细信息

为解决红花籽亚麻籽多不饱和脂肪酸复合油(以亚麻籽油制备的游离多不饱和脂肪酸与红花籽油复配,LA∶ALA=1∶1~2)在实际生产中难以按功能需求的脂肪酸比例快速简便而准确复配的难题,本研究将碘值与脂肪酸GC-MS成分分析结合,应用"连续函数求和原理"和"复合函数连续定理"制定红花籽亚麻籽多不饱和脂肪酸复合油的"碘值-脂肪酸复配标曲",再选取LA∶ALA任意值,利用所制定的标曲复配制备相应的复合油,利用GC-MS检测和碘值检测验证,证实所制定的标曲实用可行,基于"连续函数求和原理"和"复合函数连续定理"函数拟合碘值及脂肪酸组分分析,制定相应的碘值-脂肪酸复配标曲,可用于多元不饱和脂肪酸油脂的快速且脂肪酸比例准确的复配。

关键词：函数拟合碘值脂肪酸复合油

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多项式函数拟合实现汉语声调的语音合成

西安科技大学学报 2021年第3期41卷 506-515页

作者：李建文王咿卜陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

汉语语音的声调是个人语气与情感状态最直接的表达,是体现汉语语言状态最重要的特征之一。为了使得语音合成的逼真度得到有效的提高,讲话者的话语更加具有区分度,通过加入声调参数特征实现语音语调变换,以期成为情感识别和语音识别的准... 详细信息

汉语语音的声调是个人语气与情感状态最直接的表达,是体现汉语语言状态最重要的特征之一。为了使得语音合成的逼真度得到有效的提高,讲话者的话语更加具有区分度,通过加入声调参数特征实现语音语调变换,以期成为情感识别和语音识别的准确度最有力的助推剂,弥补语音合成结果在情感特征以及语音演唱方面的不足。分别对汉语阴平、阳平、上声、去声采用基频提取的方式进行声调的分析、研究,将得到的基频曲线采用多项式函数拟合的方法对汉语4种声调进行重新构建,从数学角度对汉语声调进行分析、重构,采用三角函数曲线模拟随时间变化的语音基频曲线,根据共振峰频率将曲线进行叠加,达到了95.91%的满意的识别结果。结果表明:采用多项式函数拟合方法实现汉语4种声调的语音合成,更好地还原了语音的数学本质,使得抽象化的语音表现得更直观可控。

关键词：语音合成函数拟合基频提取汉语声调情感

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基于多种函数拟合的自适应最优分割法

统计与决策 2019年第13期35卷 65-68页

作者：周源杜俊飞王子鸿刘宇飞清华大学公共管理学院北京100084 华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074 华中科技大学生命科学与技术学院武汉430074

对于有特定发展趋势和特征的数据样本,Fisher最优分割法仅考虑样本组内方差,忽视了其特定变化规律函数,分割结果有时差强人意。文章提出了一种基于多种函数拟合的自适应最优分割法,对具有发展规律的数据样本可以很好地找到其分割点,并... 详细信息

对于有特定发展趋势和特征的数据样本,Fisher最优分割法仅考虑样本组内方差,忽视了其特定变化规律函数,分割结果有时差强人意。文章提出了一种基于多种函数拟合的自适应最优分割法,对具有发展规律的数据样本可以很好地找到其分割点,并直观给出其特征函数。该方法增加了对数据样本分割的适应性,提升了对复杂数据的分类准确性,且为函数分段拟合提供了具体方法。

关键词：最优分割法自适应函数拟合

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改进PSO-BP算法在函数拟合中的应用

微电子学与计算机 2017年第9期34卷 112-115页

作者：魏巍师娅西安邮电大学物联网与两化融合研究院陕西西安710061 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

提出一种基于粒子群的改进BP算法,该算法在网络的学习过程中首先利用粒子群算法的全局搜索性,引入非线性惯性系数找到最优权值,其次重新给部分粒子参数赋值,增加粒子多样性,从而避免早熟收敛,进一步完善了原有粒子群算法.建立非线性函数... 详细信息

提出一种基于粒子群的改进BP算法,该算法在网络的学习过程中首先利用粒子群算法的全局搜索性,引入非线性惯性系数找到最优权值,其次重新给部分粒子参数赋值,增加粒子多样性,从而避免早熟收敛,进一步完善了原有粒子群算法.建立非线性函数的BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对其进行拟合.仿真结果表明,改进算法对于非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差相对减小.

关键词：神经网络 BP算法 PSO算法惯性权重函数拟合

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利用函数拟合对DeepFM算法的改进研究

电子设计工程 2023年第13期31卷 36-40页

作者：殷丽凤苗子宇大连交通大学软件学院辽宁大连116028

DeepFM模型是基于FM模型与Wide&Deep模型的改进,该推荐算法主要基于深度学习通过已知特征来预测用户点击某一按钮的概率。但随着电子商务的发展,不仅需要通过横向特征预测用户点击某一按钮的概率,还要纵向考虑该按钮在不同时间段的点击... 详细信息

DeepFM模型是基于FM模型与Wide&Deep模型的改进,该推荐算法主要基于深度学习通过已知特征来预测用户点击某一按钮的概率。但随着电子商务的发展,不仅需要通过横向特征预测用户点击某一按钮的概率,还要纵向考虑该按钮在不同时间段的点击概率变化。文中对DeepFM进行了改进,引用了拟合函数的方法,通过各个拟合的函数计算出点击概率变化的函数图像,延展该图像得知该按钮被点击概率随着第三维坐标时间值的变化,从而实现了各种用户在不同时间对于不同商品需求的预测。该算法运用了相对平滑的函数曲线来拟合模型计算的结果,提高了模型的精确度。

关键词：推荐算法需求预测函数拟合深度学习