王昱
- 作品数：3 被引量：68H指数：3
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院微电子学研究所更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 两侧下拉电极MEMS压控电容的分析和优化被引量：3
- 2005年
- 基于能量法对两侧下拉电极控制(SPEC)的MEMS(微机电系统)压控电容进行了分析和优化。使用数值迭代方法计算了压控电容可动极板的挠度试解函数,得到了试解函数形状在不同驱动电压下的曲线。计算结果与有限元仿真所得结果一致。在此基础上,给出了基于铝材料的两侧下拉电极MEMS压控电容的优化过程,得到了优化结果。对于初始应力5 MPa,杨式模量70 GPa,极板厚度1.5μm,极板间距1μm,总长度为600μm的铝材料压控电容,控制电极采用70μm的优化长度,可以实现变化比率为2∶1电容变化比率。结果表明采用(SPEC)结构的压控电容,能有效地减小或避免静电微机械结构特有的“崩塌”效应,获得较大的电容调节范围。
- 刘泽文韦嘉王昱方杰刘理天李志坚
- 关键词：压控电容微机电系统能量法
- 汉语声调识别中的基音平滑新方法被引量：35
- 2001年
- 汉语普通话是一种带声调的语言。声调可以用基音的轮廓信息进行描述。传统基音的平滑方法 :线性平滑、中值平滑和一般的线性插值方法都不能很好地处理连续的基音频率有随机错误点的情况。本文提出了一种通过搜索来得到更精确的基音轮廓的新的基音平滑方法。这种方法具有简单可靠 ,快速高效的特点。实验表明这种方法比传统的方法识别错误率降低约 40 %
- 朱小燕王昱刘俊
- 关键词：基音检测声调识别语音识别基音频率
- 基于循环神经网络的语音识别模型被引量：30
- 2001年
- 近年来基于隐马尔可夫模型 (HMM)的语音识别技术得到很大发展 .然而 HMM模型有着一定的局限性 ,如何克服 HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点 .在语音识别中引入神经网络的方法是克服 HMM局限性的一条途径 .该文将循环神经网络应用于汉语语音识别 ,修改了原网络模型并提出了相应的训练方法 .实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能 ,与传统的 HMM模型效果相当 .新的训练策略能够在提高训练速度的同时 ,使得模型分类性能有明显提高 .
- 朱小燕王昱徐伟
- 关键词：语音识别隐马尔可夫模型循环神经网络学习算法
