【摘 要】
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为了提高多媒体阅读APP嵌入式控制能力,结合语音识别技术,提出基于深度神经网络加速检测的多媒体阅读APP智能语音检测识别技术.采用高灵敏度传感信息检测技术,实现对多媒体阅读APP中的语音信号检测,引入距离分辨率参数,结合调频连续波谱检测方法,实现多媒体阅读的语音信号窗口频段分析,建立多媒体阅读语音信号的检测模型,采用基于FPU的门控时钟控制方法,构建智能语音技术在多媒体阅读APP中的应用协议,在2FeFET TCAM单元写入状态的操作流程,采用嵌入式的组件控制方法,将智能语音传感器的源极连接到源线(Sou
【机 构】
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西安交通工程学院,西安710300
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为了提高多媒体阅读APP嵌入式控制能力,结合语音识别技术,提出基于深度神经网络加速检测的多媒体阅读APP智能语音检测识别技术.采用高灵敏度传感信息检测技术,实现对多媒体阅读APP中的语音信号检测,引入距离分辨率参数,结合调频连续波谱检测方法,实现多媒体阅读的语音信号窗口频段分析,建立多媒体阅读语音信号的检测模型,采用基于FPU的门控时钟控制方法,构建智能语音技术在多媒体阅读APP中的应用协议,在2FeFET TCAM单元写入状态的操作流程,采用嵌入式的组件控制方法,将智能语音传感器的源极连接到源线(Source Line,ScL),实现多媒体阅读APP中两个FeFET的状态联合控制,由此实现智能语音技术在多媒体阅读APP中的硬件开发设计.测试表明,设计的多媒体阅读智能语音识别APP系统能有效实现语音识别,减少寄生效应,提高了输出信噪比.
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通过试验和有限元数值模拟的方法研究风致飞掷物对建筑浮法玻璃的冲击破坏效应.首先进行钢球冲击浮法玻璃面板的破坏试验,然后基于LS-DYNA建立与试验对应的飞掷物冲击浮法玻璃有限元模型,并通过对比试验和数值模拟的结果验证有限元模型的可靠性.最后基于验证后的有限元模型,以板状飞掷物为代表,研究风致飞掷物的冲击位置、冲击姿态和外形等特性对其冲击效应的影响.结果 表明,建筑浮法玻璃在风灾中非常容易受到飞掷物的冲击而破坏.采用JH-2作为浮法玻璃的本构模型并以SIGP1=75 MPa作为失效准则,能够较准确地模拟浮法
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