36、语音技术发展与应用的多面剖析

语音技术发展与应用的多面剖析

语音技术早期发展与数据理念

在 1985 年的 DARPA 会议上,IBM 研究人员提出“没有什么数据能比更多的数据更好”的观点,当时参会者正在讨论多少数据才算足够。在 ATIS 相关工作中,部分数据收集站点定义了正式英语语法,用于改写用户的每一个表述,随后这些改写后的正式英语表述会自动转换为 SQL 语句以访问数据库。

ATIS 任务的挑战

ATIS 任务虽然仅涉及相对少量的美国机场,但像“我需要飞往旧金山”这样的句子会给评分程序带来问题,因为它需要比较非常大的结果表。在 ATIS 语料库中,类似“我需要航班信息”的简单句子甚至会导致评估程序崩溃,因为该程序无法处理结果表的巨大规模,这样的句子在合规的 ATIS 系统中会导致显示整个航班数据库,包含数以万计的记录。

语言学中的特殊句子类型

在语言学里,“你有更便宜的东西吗?”这类句子被称为“省略句”,其缺失部分需要根据上下文或惯例来推断,该句很可能意味着“你有比你刚刚给我看的更便宜的东西吗?”。而像“我明天想去那里”这样指代前一句中信息的句子则被称为“照应句”,其中“那里”指的是前一句中提到的地点,比如“我需要飞往旧金山”中的旧金山。

知识表示与技术发展

1974 年,Marvin Minsky 引入了“框架”这一术语,它是一种用于以层次结构表示任意知识的数据结构。不过要注意,不要将表示知识的数据结构“框架”与用于构建话语特征向量表示、通常为 10 毫秒的语音基本间隔“帧”相混淆。HUB 程序是用麻省理工学院语音研究小组设计和实现的特殊脚本语言编写的。

公司发展与调查现象
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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