前沿课题：（十二）情绪识别

随着人工智能技术的发展，计算机已经成为人类的亲密伙伴。它可以帮助我们检索知识、规划城市、预测金融走势、保障生产安全，甚至陪我们下棋、打电子游戏。对于如此亲密的“生活伴侣”，我们自然希望计算机能知情识趣，而不是冷冰冰的机器。为了让计算机拥有感情，研究者从图象、文字、语音等各个方面展开了大量研究，到目前为止，至少在感知层次，机器已经能分清好赖话，看懂好赖脸了。本章我们主要从语音角度讨论情感识别的问题，即语音情绪识别（Spoken Emotion Recognition, SER）。

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前沿课题：（十一）语种识别

全世界共有近7000种语言 [1]，再加上众多的地方方言和口音，人类语言是个复杂的大家庭。语言学家和语音学家花费了很大力气对这些语言进行分门别类，并研究不同语言之间的差异和关联。人工智能研究者更关注如何对一句话中所用的语言做出自动判断，即语种识别任务（Spoken Language Recognition） [2]。语种识别有很多应用场景，一个典型的例子是在客服中心系统中，我们希望机器能自动判断出客户所用的语言，以便接通懂这门语言的人工服务员，或调用相应语言的语音识别引擎进行处理。另一个场景是在语音翻译系统中，语种识别可帮助我们选择合适的语音识别引擎和机器翻译引擎，避免人工选择的麻烦。其它场景包括虚拟会议、音频资料检索、智能对话系统等。

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前沿课题：（十三）语音合成

语音合成是由文字生成声音的过程，通俗地说，就是让机器按人的指令发出声音。早在1769年，匈牙利发明家Wolfgang von Kempelen就设计了一台会说话的机器。这台机器用机械装置模拟人的发音机理，通过风箱驱动簧片产生声音。1845年奥地利发明家Joseph Faber发明了Euphonia，通过键盘可以发出声音，如图13.1所示。这些早期发声机器用机械装置模拟人的发音过程，清晰度较低，只能发一些简单音素和单词。

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语音识别基础：（三）完整的语音识别实验

对语音识别有了大体印象，或许技术流程的细节、原理仍不是太清晰，此时大可以花些时间先行将每个知识点逐一弄明白，等到面面俱到了，这才出山，并期望有了一整套理论加持便能快速地实现一个语音识别系统。这样的线性思维适合一些考试，只要把教材的知识点摸得烂熟，一鼓作气，考个高分就很容易了。只是要真正地掌握一门技术，终究是绝知此事要躬行。我们修我们自己的房子，不断扩张自己的知识领地，所以需要尽快有个知识框架，无论粗糙、精致，首先保证骨架的完整性，然后不断添砖加瓦，一层一层地铺设，每一次都有新面貌、新视野。这一章从一个完整的语音识别实验开始，先对语音识别的基本步骤做到心中有数，随后才是局部的深化和装点。

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语音识别基础：（五）训练与解码

本章介绍了声学模型 GMM-HMM 和 DNN-HMM 的训练与解码过程，而深度学习在语音识别中发挥作用最大的地方即是声学建模，也是研究重点，所以本章也重点介绍了基于 Kaldi 的深度神经网络配置方法。

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数据采集MDC标准产品介绍

生产数据及设备状态信息采集分析管理系统主要用于采集数控机床和其他生产设备的工作和运行状态数据，实现对设备的监视与控制，并对采集的数据进行分析处理，也可为MES和ERP等其他软件提供数据支持。MDC系统是机床数据采集系统和机床数据分析处理系统的集成，是具有数据采集，机床监控，数据分析处理，报表输出等功能的车间应用管理和决策支援系统。

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简睿捷MDC解决方案

数控机床数据采集方案介绍

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Linux 操作必备 150 个命令

linux 命令是对 Linux 系统进行管理的命令。对于 Linux 系统来说，无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标，还是用户等都是文件， Linux 系统管理的命令是它正常运行的核心，与之前的 DOS 命令类似。

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