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公开(公告)号：CN102789594B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210219670.3
申请日：2012-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DIVA神经网络模型的语音生产方法，包括语音样本提取、语音样本分类与学习、语音输出和修正输出语音，所述语音样本分类与学习采用自适应生长型神经网络（AGNN）实现对语音样本的分类学习，利用获取的语音共振峰频率来进一步计算输入层候选神经元的数目，再根据输入层候选神经元来确定隐层神经元，最终获得AGNN的输出值，并根据输出值来确定音素，采用上述结构的神经网络训练精度高且学习速度快。
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公开(公告)号：CN102880906B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210239129.9
申请日：2012-07-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DIVA神经网络模型的汉语元音发音方法，利用DIVA神经网络模型对汉语元音目标进行分类学习训练并产生汉语元音发音，利用主元音方法建立汉语元音音素单元集，并将汉语元音音素单元集中的音素转换为共振峰频率的形式后映射到DIVA神经网络模型中，再随机输入汉语元音，对该汉语元音进行训练和学习，直到所有的汉语元音都被学习过为止，最后通过扬声器将汉语元音输出。该方法训练过程中精度高，最终实现模拟人体发出汉语元音。
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公开(公告)号：CN102789594A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210219670.3
申请日：2012-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DIVA神经网络模型的语音生产方法，包括语音样本提取、语音样本分类与学习、语音输出和修正输出语音，所述语音样本分类与学习采用自适应生长型神经网络（AGNN）实现对语音样本的分类学习，利用获取的语音共振峰频率来进一步计算输入层候选神经元的数目，再根据输入层候选神经元来确定隐层神经元，最终获得AGNN的输出值，并根据输出值来确定音素，采用上述结构的神经网络训练精度高且学习速度快。
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公开(公告)号：CN101034362A
公开(公告)日：2007-09-12
申请号：CN200710019979.7
申请日：2007-02-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 运用移动代理来实现网格环境中作业调度的方法对于网格中需要处理的作业，使用分解代理将其分解，依靠网格中的管理系统所提供的信息，并利用移动代理将其迁移至合适的资源上执行。该方案克服了其他作业调度方案的响应时间没有得到保证和在资源上的运行时间可能过长等的缺点，可以实现对网格中资源和作业管理的自适应，降低网格通信量，提高网络的利用率，形成作业的并行求解，从而达到提高网格资源的利用效率和网格计算的执行效率的目标，加快任务的执行，从而提高分布式系统的处理效率。
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公开(公告)号：CN102880906A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210239129.9
申请日：2012-07-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DIVA神经网络模型的汉语元音发音方法，利用DIVA神经网络模型对汉语元音目标进行分类学习训练并产生汉语元音发音，利用主元音方法建立汉语元音音素单元集，并将汉语元音音素单元集中的音素转换为共振峰频率的形式后映射到DIVA神经网络模型中，再随机输入汉语元音，对该汉语元音进行训练和学习，直到所有的汉语元音都被学习过为止，最后通过扬声器将汉语元音输出。该方法训练过程中精度高，最终实现模拟人体发出汉语元音。
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