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题名词义漫谈——试从词义的色彩和种类谈谈对词义的认识
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作者
王俊恒
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机构
安徽师范大学
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出处
《安徽商贸职业技术学院学报》
2002年第3期70-71,78,共3页
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文摘
作为词的灵魂,词义是一个值得研究的语法问题。由于人们对客观事物的反映和认识是各式各样的,因此词义也是各式各样的。通过对词义色彩的分析研究,可以使我们更全面深入地理解和认识词义。
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关键词
词义
理性意义
感情色彩
语体色彩
本义
引申义
比喻义
临时义
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Keywords
word meanings
rational meanings
perceptual meanings
stylistic meanings
literal sense
extended meanings
figurative serse
provisonary sense
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分类号
H030
[语言文字—语言学]
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题名基于感知相关代价函数的深度学习语音增强
被引量：4
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作者
房慧保
马建芬
田玉玲
张朝霞
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机构
太原理工大学信息与计算机学院
太原理工大学物理与光电工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3212-3217,共6页
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基金
国家自然科学基金面上基金项目(61472271)
山西省面上自然基金项目(201701D121009)
山西省重点研发计划(高新技术领域)基金项目(201803D121057)。
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文摘
当前大多数基于深度神经网络(DNN)的语音增强算法使用的均方误差代价函数没有充分利用人耳听觉感知特性,且语音可懂度没有必要关联性,为此提出一种端到端的基于DNN的语音增强框架,并将基于频域加权分段信噪比的感知相关代价函数作为优化目标来训练DNN;在此基础上,将频域加权分段信噪比和感知加权均方误差相结合,提出一种联合优化代价函数用于训练DNN,改善人耳对含噪语音的听觉感知。实验结果表明,采用深度神经网络对含噪语音进行去噪时,通过将感知相关代价函数整合到数据驱动的模型学习中,语音质量和语音可懂度显著提高。
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关键词
深度神经网络
语音增强
代价函数
频域加权分段信噪比
感知加权均方误差
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Keywords
deep neural networks
speech enhancement
cost function
frequency-weighted segmental SNR
perceptual weighted mean-squared error
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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