现代维吾尔文音节自动切分方法及其实现，瓦依提.阿不力孜，加米拉.吾守尔，各类维吾尔文本信息处理技术需要准确、快速、高效的音节自动切分的支持。目前通过辅助音节库的方法解决基于非规范音节结构的外来
2023-03-09 09:32:11
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CS229 机器学习 - 秋季 2014-15
使用脑电图对想象语音中的音节进行分类
预测：想象语音是指受试者想象在不移动任何肌肉或声音的情况下说出给定单词的过程。 理解想象语音的能力将从根本上改变我们与设备交互的方式。 我们想从想象的语音 EEG 信号中对音节“ba”、“ku”、“im”和“si”进行分类。 选择这些音节是因为它们不包含语义含义，因此将对想象的语音进行分类，而不是对想象的语音产生的语义贡献。 我们的模型能够成功地从 EEG 数据中对音节对进行分类，准确率超过 90%。
数据收集：我们利用 Takako Fujioka 教授在音乐与声学计算机研究中心 (CCRMA) 的 EEG 实验室创建了自己的数据集。 在我们的实验中，受试者想象根据预先确定的音频线索说出四个音节“ba / ku”和“im / si”，同时脑电图记录他们的脑电波活动。 音频提示对应于高音或低音。 嘟嘟
2023-02-17 18:45:53
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PHP文字统计
PHP Text Statistics类将帮助您确定与网站内容有关的问题，尤其是与可读性有关的问题。
它使您可以使用常见的评分系统来衡量文本的可读性，其中包括：
Flesch Kincaid阅读轻松
Flesch Kincaid年级
冈宁雾分数
科尔曼廖氏指数
SMOG指数
自动可靠性指数
Dale-Chall可读性得分
Spache可读性得分
衡量文本可读性的最大挑战之一是音节的计数，这可能很难计算。 Statistics类中有一些规则可用于计算单词的音节计数，还有大量单词可用于测试这些规则。
请随时添加到测试单词列表中，尤其是当您发现未正确计算音节计数的单词时（尤其是如果您还可以将代码添加到类中以便正确处理您的单词时，尤其如此）。
同形异义词将无法计算，因为它们取决于上下文（例如，“他在房子周围拖着脚踏车”，“她骑着脚踏车上学”），但是这些东西很少，不用担心。
2022-12-11 10:16:57
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关联博客:
英语音标音节与自然拼读总结:https://liuyandeng.blog.csdn.net/article/details/92806283
英语词根词缀总结整合版:https://liuyandeng.blog.csdn.net/article/details/82909070
2022-09-05 09:04:05
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