信管考点预测之质量管理

在质量管理领域,涉及的知识点主要是质量保证和质量控制的措施。我们要记住质量是规划出来的,而不是检查和测试出来的。任何通过时候增加测试和检查,而后修改问题的方式来增加质量的方法是错误的。质量保证的目的是保证项目实施是按照组织的质量政策来实施的,是按照质量管理计划来进行的。质量保证主要针对的是过程,也就是保证我们过程是正确的,这个过程是通过质量审计、过程分析来达到目的。而质量控制针对的是结果,也就是通过质量控制来确认我们的可交付物是否是符合质量要求。质量控制的方法很多,比如因果图、帕累托图、控制图等等。

质量不同于等级。质量是“一系列内在特性满足要求的程度”,而等级是“对用途相同但技术特性不同的产品或服务的级别分类”。质量水平未达到质量要求肯定是个问题,而低等级不一定是个问题。

精确不同于准确。精确是指重复测量的结果非常聚合,离散度很小。而准确则是指测量值非常接近实际值。

规划质量的输出主要包括:质量管理计划、质量度量指标、质量检查单、过程改进计划、更新的项目管理计划等。

①规划质量的工具和技术

成本效益分析:比较其可能成本和预期效益

质量成本(COQ):一致性成本——在项目期间,用于防止失败的成本,包括预防成本(培训、流程文档化、设备、选择正确的做事时间)和评价成本(测试、破坏性测试导致的损失、检查);非一致性成本——在项目期间和项目完成后,用于处理失败的成本,包括内部失败成本(项目内部发现的,如返工、废品)和外部失败成本(客户发现的,如责任、保修、业务流失等)

控制图:最常用来追踪批量生产中的重复性活动,确定产品质量是否失控。用来确定一个过程是否稳定,或者是是否具有可预测的绩效。

标杆对照:将实际或规划中的项目实践与可比项目的实际进行对照,以识别最佳实践,形成改进意见,并为绩效考核提供一个基础。

实验设计(DOE):是一种统计方法(最佳组合),用来识别那些因素会对正在开发的流程或者正在生产的产品的特性变量产生影响。

统计抽样:从目标总体中选取部分样本用于检查。抽样的频率和规模应在规划质量中确定。

流程图:流程图是对一个过程的图形化表示,用来显示该过程中各步骤之间的相互关系。在规划过程中,流程图有助于项目团队预测可能发生的质量问题。认识到潜在问题,就可以建立测试程序或处理方法。

专有的质量管理方法:六西格玛、精益六西格玛、质量功能展开及CMMI等。

其他质量规划工具:头脑风暴、亲和图、力场分析、名义小组技术、矩阵图、优先矩阵。

②实施质量保证的工具和技术

规划质量和实施质量控制的工具和技术:参考①和③。

质量审计:用来确定项目活动是否遵循了组织和项目的政策、过程与程序。质量审计还可以确认已批准的变更请求(包括纠正措施、缺陷补救和预防措施)的实施情况。

过程分析:过程分析包括根本原因分析——用于识别问题、探究根本原因,并制定预防措施的一种具体技术。

③实施质量控制的工具和技术

因果图:又称为石川图和鱼骨图,直观地显示各种因素如何与潜在的问题或结果相联系。可用于根本原因分析。因果图还可以用于风险分析。

控制图:判断是否失控。

流程图:可以使用流程图来发现某个或某些失效的步骤,以及识别潜在的过程改进机会。流程图也用于风险分析。

直方图:显示特定情况的发生次数。可以直观地表示引发问题的最普遍原因。

帕累托图:帕累托图是一种按发生频率排序的特殊直方图,显示每种已识别的原因分别导致了多少缺陷。帕累托法则:相对少量的原因通常造成大多数问题或缺陷,通常称为80/20法则,即80%的问题是由20%的原因导致。该图也用于汇总各种类型的数据并进行80/20分析。

趋势图:趋势图相当于没有界限的控制图,用来反映某种变化的历史和模式。用来根据历史结果来预测未来情况。趋势图常用于监测技术性能和成本与进度绩效。

散点图:散点图用来显示两个变量间的关系(自变量-因变量)

统计抽样:按照质量计划中的规定,抽取和测量样本。

检查:也称为审查、同行审查、审计或巡检。检查也可以用于确认缺陷补救。

    在质量管理过程中的考点包括质量保证和质量控制的区别,实施质量控制各个图在什么情况下使用,几个人名也要注意:戴明(Deming):休哈特提出并由其完善的PDCA(计划-实施-检查-行动),质量出了问题是管理层的责任,(零库存 Just in time);朱兰(Juran)80%的问题来自20%的原因;克劳斯比(Crosby):提出了0缺陷;凯森:理论比较接近于质量的持续改进。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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