78、广播声音接收与老年护理应用界面设计研究

广播声音接收与老年护理应用界面设计研究

1. 广播声音接收相关研究

1.1 语音区间估计方法精度

语音区间估计方法有两种,分别是提出的 VAD(音素识别 + 响度特征)和字幕区间估计方法。这两种方法的精度比率和召回率都很高,具体数据如下表所示:
| 方法 | 精度比率 | 召回率 |
| — | — | — |
| 提出的 VAD(音素识别+响度特征) | 87.9% | 91.1% |
| 字幕区间估计方法 | 94.7% | 90.6% |

从表中可以明显看出,两种区间估计方法都具有较高的精度,能以高精度估计区间。

1.2 背景声音抑制处理

区间估计完成后,对于被估计为语音区间的部分,采用基于立体声相关性的自适应滤波方法,并调整估计语音和背景声音的混合比例,以实现背景声音的抑制。对于区间的切换部分,应用约一秒的交叉淡入淡出处理,使信号处理的切换更加平滑。

1.3 初步评估实验

1.3.1 测试条件
  • 材料准备 :从区间估计所用的电视剧材料中提取 14 个约 30 秒时长的场景。针对每个场景,准备四种材料:“R”(原始广播声音)、“A”(使用提出的 VAD 获得)、“B”(使用字幕区间估计方法获得)和 “C”(使用正确数据获得)。
  • 对比方式 :对每个场景的四种材料进行两两组合,共六种组合。对于每种组合,使基准材料和评估材料中的正确序列和反向序列随机出现,以考虑排序效应。基准材料和评估材料连续向所有评估者展示两次。
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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