商务翻译实务 第三单元 公示语翻译

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这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

本文的研究内容主要包括数据库构建和算法研究两个方面，主要内容如下： （1）中文唇语识别数据集 LRW-1000 的构建：考虑到目前关于中文唇语识别的 研究尚无一个基准的数据库，为了给未来中文唇语识别的研究提供一个数据基准， 本课题根据自采的数据，与中科院计算所 VIPL 组合作构建了一个大型的开放场景下 中文唇语识别数据集，并提出了一个完整的构建流程，详细介绍了构建流程中的设 计到的算法原理。 （2）唇语识别算法：提出了一个新的唇语识别算法，来学习从唇语图像序列到 目标文本序列的映射。为了增强网络对短时依赖的建模能力，结合 DenseNet 和时空卷积提出一个新的网络结构，命名为 D3D。然后使用循环神经网络对得到特征的时 序关联进行学习。同时，针对特定的网络结构，设计了一个三段式的训练方法来解 决模型收敛不稳定的问题，该训练方式对于模型性能有显著提升。

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近年来，随着社会生活水平的不断提高，人们对机器智能人声识别的要求越来越高。高斯混合—隐马尔可夫模型（Gaussian of mixture-hidden Markov model, GMM-HMM）是说话人识别研究领域中最重要的模型。由于该模型对大语音数据的建模能力不是很好，对噪声的顽健性也比较差，模型的发展遇到了瓶颈。为了解决该问题，研究者开始关注深度学习技术。引入了CNN深度学习模型研究连续语音说话人识别问题，并提出了CNN连续说话人识别（continuous speaker recognition of convolutional neural network, CSR-CNN）算法。模型提取固定长度、符合语序的语音片段，形成时间线上的有序语谱图，通过CNN提取特征序列，经过奖惩函数对特征序列组合进行连续测量。实验结果表明，CSR-CNN算法在连续—片段说话人识别领域取得了比GMM-HMM更好的识别效果。

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