潘文林 作品数:50 被引量:143 H指数:8 供职机构: 云南民族大学数学与计算机科学学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 云南省教育厅科学研究基金 云南省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 文化科学 电气工程 更多>>
基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别 被引量:4 2017年 佤语是云南省西南部的一种跨境语言,构建佤语语音识别系统对国家安全、跨境文化交流和经济贸易都有着重要的意义.基于HTK平台,针对1 860个佤语常用词进行特定人孤立词语音识别.语音语料来源为录音棚和田野录音,语音规模录音棚男性2人、女性2人,田野录音男性3人、女性2人,每人每个词发音5遍,总的语料数量为83 700条.实验结果表明,对于上述的语料,进行的基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别正确率在92%以上. 陈绍雄 傅美君 胡文君 佘玉梅 潘文林关键词:佤语 HTK 孤立词 语音识别 基于MAML和改进MobileNet模型的低龄儿童语音词汇识别 2023年 语言能力测试常用于评估低龄儿童的词汇储备等能力,运用语音识别等人工智能技术能够提高语言能力测试的工作效率,从而让更多的语言发育迟缓儿童能被尽早发现并得到治疗.低龄儿童语音相较于成人语音更难识别,且缺乏相关公开数据集,为了解决语言能力测试场景下的低龄儿童语音词汇识别问题,采集72名2~3岁儿童的语音数据,对具有参数少、计算成本低等特点的MobileNet模型进行了改进,并使用模型无关的元学习方法(MAML)优化改进模型,使改进模型适用于小样本环境下的低龄儿童语音词汇识别.实验证明,相关改进措施均能提高模型的儿童语音词汇识别性能. 马孟星 鄢元霞 马春晓 潘文林用教育目标分类理论改进C++语言课程教学模式 被引量:3 2005年 本文讨论如何应用Bloom认知领域教育目标分类理论来改进C++程序设计语言课程的教学模式。首先讨论Bloom教育目标分类理论的基本框架、应用原理及其在C++课程教学中的应用方法,陈述C++课程的宏观教学目标和课程特点,给出较为合理的理论教学和实验教学学时安排,阐述理论教学和实验教学的总体目标。接着讨论应用Bloom教育目标分类理论构建C++课程理论教学目标的方法,给出一个理论教学要点的教学目标具体构建实例及其用途。最后以一个实验的教学设计实例,详细讨论Bloom教育目标分类理论在实验教学环节中的应用模式,按照学习过程和分类理论的相应关系,提出可行的实验教学应用框架、实验教学目标和理论教学目标的关系、实验活动的结构与实验内容的设计方法、实验任务分配和检查表。 潘文林 杨柱元 邱宇青关键词:C++语言 教学模式 教育目标分类理论 浅析J2EE在企业级解决方案中的应用 被引量:2 2006年 简要讨论J2EE的企业级应用模式,主要包括:企业级应用的概念,J2EE的背景、体系结构及应用范围,EJB的架构和工作原理,实现企业级应用的几个关键技术问题. 潘文林关键词:J2EE EJB JDBC JAVABEAN 企业级应用 基于HTK的普米语孤立词的语音识别 被引量:11 2015年 基于HTK的普米语孤立词的识别,通过对特定发音人和非特定发音人的语音进行特征分析、预处理、提取MFCC特征参数,从而建立每个普米词的HMM模型,最后采用Viterbi算法进行模型的训练和匹配.实验表明:对特定发音人和非特定发音人,随着普米词个数的增加,识别率虽有所下降,但是变化很小,识别率均超过了95.00%,识别效果很好.语料的信噪比和发音人的发音稳定性是导致识别率下降的重要原因. 李余芳 苏洁 胡文君 潘文林关键词:HTK VITERBI算法 普米语 HMM 语音识别 基于SLPA改进的重叠社团检测算法 2024年 标签传播算法(Speaker-Listener Label Propagation Algorithm,SLPA)在重叠社团检测任务上具有线性时间复杂度和优良的检测效果,但作为一种随机算法其多次的随机选择策略致使算法的精度受限且算法结果不稳定;此外,算法在选取的阈值较低时容易出现大量相互嵌套的小型社团和重叠节点。针对上述问题,提出一种精度更高、稳定性更好的改进算法。算法初始化阶段,使用节点局部结构熵(Local Structure Entropy,LE)计算的节点重要性排序升序作为节点更新序列;标签传播阶段,使用资源分配指标(Resource Allocation,RA)作为节点进一步选择的依据,引导标签传播的方向;后处理阶段,新增两两对比待选社团集以去除嵌套包含的社团。在真实网络与人工网络上验证算法的有效性,使用重叠标准互信息(Overlapping Normalized Mutual Information,NMIov)和扩展模块度(Extended Modularity,EQ)与5个经典算法进行对比。实验证明,改进算法在精度与经典算法相比具有优势,在真实网络和人工网络中均具备较好的鲁棒性;改进算法与原算法相比,算法的结果精度分布更为集中,算法的稳定性有提升。 胡志涛 余路粉 潘文林关键词:复杂网络 高性能C/S结构管理信息系统的设计方法研究 被引量:8 2006年 随着客户机/服务器环境的流行,软件开发变得越来越复杂和困难.管理信息系统的开发过程已不再仅仅是编写代码,开发人员必须理解应用程序分割、用户接口设计和网络协议等概念.数据处理功能由客户端实现还是在服务器端实现的决策直接影响了C/S结构管理信息系统的性能.现对高性能C/S结构管理信息系统的设计方法进行了讨论,包括系统的信息和功能分析、数据库设计、系统结构设计、系统功能实现、数据库压力测试和性能调整等关键技术问题. 潘文林关键词:C/S应用 管理信息系统 功能分析 数据库设计 压力测试 基于Kaldi的普米语语音识别 被引量:12 2018年 为提高普米语语音识别系统的性能,引入深度学习模型进行普米语语音识别,该模型是一个高容量复杂的网络模型。以Kaldi语音识别工具包为实验平台,分别训练5种不同的声学模型,且这5种模型中包含一个有4隐层的深度神经网络模型。比较不同声学模型得到的语音识别率发现,G-DNN模型比Monophone模型的语音识别率平均提升49.8%。实验结果表明,当增加训练集的普米语语音语料量时,基于深度学习的普米语语音识别率会提升,而基于深度学习的普米语语音识别系统的鲁棒性比其余4个声学模型的普米语语音识别系统的鲁棒性更强。 胡文君 傅美君 潘文林关键词:普米语 语音识别 鲁棒性 基于深度学习的电网短期负荷预测 被引量:1 2024年 针对微电网短期负荷预测精度不够的问题,论文提出了一种基于双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)深度学习的负荷预测方法。将影响家庭和商业负荷分布形成的参数为输入变量,以微电网的家庭和商业总负荷分布为目标,利用输入变量对Bi-STM网络进行训练,通过识别微电网的消费模式,对微电网负荷进行时预测。利用相关系数(R)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)等性能评价指标对预测结果进行分析。结果表明,Bi-LSTM方法具有较高的相关系数。 赵从杰 潘文林关键词:电网 短期负荷预测 基于CUDA的智能电网谐波的检测与监控 2023年 为了获得更快的处理响应和稳定性,并向用户提供有关电能质量(损耗、谐波、断电、稳态和瞬态事件)的信息,自主检测单元对于智能电网的发展是至关重要的。论文介绍了一种基于CUDA的新型智能电网谐波实时分析系统,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)作为高性能并行计算机实现对电网的仿真、分析、可视化及优化控制。在此基础上设计了一种利用优化窗插值快速傅里叶FFT算法,通过CUDA实现并行化计算,从而实现对电网谐波的检测。考虑到FFT算法在检测电网谐波时会由于周期截断产生一定的检测误差,论文提出了一种基于遗传算法的组合预选函数最为插值优化窗。最后通过仿真验证了论文的设计策略的正确性。 赵从杰 潘文林关键词:电网谐波检测 CUDA 遗传算法