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用letax写毕业论文-- 中英文封面
一、中文封面：
中文封面主要是 姓名、专业、指导教师、培养单位 这几项对齐这里比较麻烦， 我是用 tabular 来描述这个部分，然后字数不够的补空格 i.e. \hspace*{0.67em}. 具体实现代码如下： 二、 英文封面 英文封面跟中文封面类…
新手请看这里，如何撰写一篇英文论文
第一次写英文论文，无论是期刊论文、还是会议论文，都是很苦很累的一件事情。
查找文献、阅读文献，当然，主要都得是英文的，再加上真正动手撰写，这些环节都在考验我们的英文阅读和写作能力。
在科研这条路上…
【中英文论文写作——图片和表格】
1. 前言 前期讲了论文头部和正文，接下来分享论文写作之图片和表格，属于锦上添花部分！ 2. 图片和表格要求
图标要求：专业性，美观性，简洁性 Chart Suggestions: A Thought Starter (Andrew Abela) 3. 软件推…
ChatGPT能够帮留学生完成毕业论文写作吗？
ChatGPT采用交互式对话界面，根据用户输入的指令以近似人类交流的方式作出回应，自问世以来一直令世人为之惊叹。目前，ChatGPT已成为有史以来用户增长速度最快的应用程序。 与此同时，研究人员对学术写作的关注程度与日俱增。人工智能…
【论文写作】——设置中英文字体
打开文件 点击选项 选择高级 取消中文字体也应用于西文的勾选 然后选中全文，设置中文字体为宋体，设置英文字体为times new Roman。
一个典型的语音识别系统
一个典型的语音识别系统 标签： 语音识别 2015-01-05 16:56 3966人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 自然语言识别研究（9） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 一、语音识别技术 转载请表…
语音识别系列1：语音识别Speech recognition综述
目录
1 什么是语声识别VOICE RECOGNITION？
2 语声识别（VOICE RECOGNITION）和语音识别(SPEECH RECOGNITION)有什么区别？
3 语声识别（VOICE RECOGNITION）系统的类型
4 语音识别系统的类型
5 语音识别简…
语音识别-特征提取 （一）
一．语音的产生简介 1.1 发音器官 人体的语音是由人体的发音器官在大脑的控制下做生理运动产生的。人体发音器官由三部分组成：肺和气管、喉、声道。 肺是语音产生的能源所在。气管连接着肺和喉，是肺与声道的联系通道。喉是由一个软骨和肌肉组…
分享本周所学——人工智能语音识别模型CTC、RNN-T、LAS详解
本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我…
如何跟踪语音领域的技术
语音顶会 ICASSP 所有年份论文集下载地址：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/1000002/all-proceedings Interspeech 所有年份论文集下载地址：https://www.isca-speech.org/archive/ 期刊 IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Proces…
语音识别(Speech Recognition)综述
文章目录 1. 语音识别的基本单位1.1 Phoneme（音位，音素）1.2 Grapheme（字位）1.3 Word（词）1.4 Morpheme（词素）1.5 bytes 2. 获取语音特征（Acoustic Feature&…
语音识别（一）——概述
概述
虽然现在的语音识别中，DL已经应用的非常广泛了，但是语音识别终究还是有一些领域知识的，将之归类为DL或者ML，似乎都不妥当。特形成本系列文章，用以描述automatic speech recognition的领域知识和传统方法。
说起…
语音识别 特征提取（一）
一．语音的产生简介
1.1 发音器官 人体的语音是由人体的发音器官在大脑的控制下做生理运动产生的。人体发音器官由三部分组成：肺和气管、喉、声道。 肺是语音产生的能源所在。气管连接着肺和喉，是肺与声道的联系通道。喉是由一个软骨和肌肉…
语音识别之语音特征提取一
语音识别的第一步就是语音特征提取，语音信号是在人体中肺、喉、声道等器官构成的语音产生系统中产生的，它是一个高度不平稳的信号，它的幅度谱和功率谱也随着时间不停的变化，但是在足够短的时间内，其频谱特征相当平稳&a…
Attention在语音识别中的应用(1)
从2014年Attention mode在机器翻译或起来以后，attention model逐渐在语音识别领域中应用，并大放异彩。因此本篇文章就对Attention进行总结和说明。
首先要确定的是Attention是一种权重向量或矩阵，其往往用在Encoder-Decoder架构中࿰…
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