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vector（精选4篇）

vector 篇1

随着中国电信“宽带中国光网城市”工程的大规模推进, 全国接入网出现“光进铜退”的建设热潮, FTTN、FTTC、FTTB、FTT H等各种FT TX组网场景应用而生, 最后一公里的提速问题成为关键。VDSL2因为具有带宽优势 (理想应用环境下可达100Mbps) , 会将成为最后1km的主流接入方式之一。网络越靠近用户, 站点的安装和线路的铺设环境就越复杂;并且由于历史原因, 接入网的最后一公里已经存在大量的铜线、同轴电缆等资源, 不可能一夜之间被光纤替代。这些管线资源连同沟道、站点等都是运营商在竞争环境中最宝贵的财富, 势必会长期存在。因此在铜线、同轴电缆等传统接入媒介上提供和光纤无差异的高带宽往往是运营商成本最优的选择。

从接入场景演进角度看, 从CO端局到FTTC/B, DSLAM距离终端用户越来越近, 线路持续缩短, 在近距离尤其是300m的范围, 信号在普通用户双绞线上的衰减较小, 可使用的频谱范围也很宽, 为实现高速率的接入提供了可能。经过分析, 以下三种仍为铜线潜在市场。

(1) 光纤铺设成本高, 某些光纤不可达地区, 需要继续依赖铜线来满足接入需求。

(2) 国内市场ADSL提速和ATM DSLAM改造需求。

(3) 农村改造场景希望延续铜线生命力。

1 新一代Vectoring技术浅析

由于以上基于应用和宽带的快速增长需求, DSL技术在不断的创新和持续的发展中展现出强劲的生命力。2006年2月, ITU-T发布了VDSL2 G.993.2标准, 2010年4月, ITU-T表决通过G.993.5标准, 定义了基于VDSL2通过远端串扰抵消来提升线路速率的Vectoring技术。

简单来说, Vectoring技术通过在DSLAM进行下行预编码和上行联合接受的方法消除串扰。在串扰信号比线路直接信号幅值相对较小的情况下, 可以获得接近于无串扰的工作状况, 实现300m100M的高带宽接入速率。

VDSL2线路速率由线缆的衰减和线路上的噪声干扰决定, 在同等距离下线路的噪声越大, 噪声门限也必须设计较高, 造成线路速率下降。双绞线的设计最早用于电话语音的传输。非屏蔽、大量线路高度密集、高低频耦合度差异等因素决定双绞线的串扰存在并且一定程度上相互影响等。串扰是线对之间信号耦合产生的干扰, 分为近端串扰和远端串扰两种。近端串扰 (Near E nd Cr oss-T alk, 简称NE XT) 是指链路中一对线与另一对线之间因信号耦合效应而产生的串扰。远端串扰 (Far End Cross-Talk, 简称FEXT) 是指从链路近端某一线对发送的信号经过该电路衰减, 在链路远端干扰相邻其他接受线对的串扰信号。图1中NEXT是干扰线对的发送信号从干扰线对出发, 耦合到被干扰线对, 然后传送到被干扰线对的“近端”接收端。FEXT则是干扰线对的发送信号从干扰线对出发, 耦合到被干扰线对后, 继续沿着被干扰线对传播, 直到被干扰线对的“远端”接收端。对DSL而言, 通俗地理解, NEXT是不同线对的上行信号和下行信号之间的干扰, FEXT则是不同线对的上行信号之间、或者不同线对的下行信号之间的干扰。由于VDSL2系统采用频分复用 (FDM) 方式, 干扰线对的发送信号与被干扰线对的接收信号使用的频段是不同的, 因此NEXT的影响可通过滤波器消除或大大降低。但是, 来自干扰线对的FEXT信号与被干扰线对的正常接收信号的频率是相同的, FEXT无法通过滤波器消除, 同时VDSL2传输距离较短 (一般不大于1km) , 使用的频段较高 (最高可达30MHz) , 导致VDSL2的FEXT较其他DSL技术更为严重, 因此FEXT成为影响VDSL2系统性能的主要因素。FEXT会导致信噪比下降, 从而降低线路传输速率或增大误码率甚至掉线, 严重影响系统的稳定性和客户体验。

线路之间产生串扰, 使得接收端信号变形为如图2。

利用Vectoring技术预先算串扰, 在发送信号同时添加反向串扰, 最终使得接收端信号恢复为图3。

理论上说, Vectoring可以完全消除FEXT对VDSL2性能的影响, 实现相同距离下速率的提升, 或相同速率的更广覆盖。图4以下行方向的VDSL2“速率vs距离”实测性能为例进行对比 (17a profile, B8-11 PSD mask, 0.4mm线径) , 可见, 无噪环境下的性能相比于FEXT环境, 可以提升50%~90%;上行方向的性能对比结果与此类似。线缆越密集、放号率越高、FEXT越强烈, Vectoring的性能提升潜力越大。

实验数据显示, 多台支持NLV (Network Time Reference站点级Vectoring) 的设备协同工作, 能在300m的接入距离内提供高达100Mbps的平均接入带宽, 在500m的典型接入距离下提供80Mbps的平均接入带宽, 相比于未使用Vectoring技术时的带宽提升了70%。

Vector ing作为新一代的性能提升技术, 与重传 (G.inp) 、Bonding、NTR (Network T i me R ef er en c e) 、S R A (S ea mles s R a t e Adaption) 、BS (Bit Swap) 等其他已有的DSL技术, 可以完美地兼容、结合, 可灵活应用于住宅用户接入、商业用户接入、移动基站回传、远端接入站点回传等各种场景。

使用Vectoring技术的设备按架构分为以下三类:单板级Vectoring (BLV) 、系统级Vectoring (SLV) 、站点级Vectoring (NLV) 。单板级Vectoring (BLV) 是指Vectoring处理芯片集成在单板上, 设备背板及系统架构不变。系统级Vectoring (SLV) 是指处理芯片集中在一块VP单板上, 容量较大, 可支持多块Vectoring用户板。站点级Vectoring是多台SLV跨设备协同处理Vectoring, 通过多台中小容量设备的智能协作来提供大容量的Vectoring功能, 使得运营商获得最大带宽提升、更稳定的性能的同时, 实现按需投资、分布建设、平滑演进、节省CAPEX, 还可以统一设备类型、降低OPEX、TCO。2011年8月15日, 华为FBB (Fixed Broadband) 创新实验室已成功研制业界首个站点级Vectoring。

2 结语

展望未来, 铜线的生命力仍然强劲, 下一步, 业界已经提出Super MIMO技术构想将结合信道扩展技术、Vectoring串扰消除技术和多线捆绑技术, 通过信道扩展获得额外的虚拟信道并且由串扰消除构造的近无串扰的环境, 实现DSL接入速率的进一步飞跃。

摘要：随着中国电信“宽带中国光网城市”工程的大规模推进, 接入网的宽带提速呈现出白花齐放的局面“, 光进铜退”、“光铜协作”等各种模式应运而生, 基于VDSL2的Vectoring技术在很大程度上消除FEXT对VDSL2性能的影响, 实现相同距离下速率的提升, 或相同速率的更广覆盖, 为宽带提速提供了又一高效的途径。

关键词：光铜协作,VDSL,Vectoring,远端串扰

vector 篇2

关键词：CAN总线,自动化测试,CAPL,Vector

CLC NO.:U467.3 Document Code:A Article ID:1671-7988 (2015) 10-110-04

引言

随着机载电子系统功能和复杂性的提高, 大量的数据信息需要传输, 并得到及时的处理, 以往所采用的点对点式的通信方式已不能满足系统实时性的要求, 同时也导致了布线的复杂性, 增加了飞机的重量。总线技术的出现更好地解决了节点越多, 传输效率越低的问题。它不仅便于合理配置系统资源, 优化系统设计, 提供系统备份冗余通道, 而且也使得飞机上的布线简单, 减轻了飞机的重量。

CAN总线是20世纪80年代初德国Bosch公司为解决现代汽车中众多控制与测试仪器之间的数据交换而开发的一种串行通信协议。从20世纪90年代到现在, CAN总线技术高性能和可靠性得到认可后, 应用范围也逐渐扩展到控制、机械、纺织等行业。随着CAN总线相关技术的日趋成熟, 以及车载平台与机载平台在某些方面的相似性, 其在航空领域的应用逐渐得到重视, 近年来国外的主要飞机制造商已经开始把CAN总线应用到飞机上, 使飞机产品在性能改进的同时具有更高的经济性。

本文详细采用Vector工具链中的设备基于CAPL语言开发了一套CAN总线自动化测试系统, 帮助开发人员和测试人员尽可能准确地定位故障, 提出优化改进的方法和措施, 从而提高开发效率。

1、CAN总线测试用例

CAN总线是一种开放式多主机线性结构的总线, 采用非破坏性的载波侦听多路访问/冲突检测 (CSMA/CD) 的总线仲裁方式, 避免多个节点同时发送消息而造成总线冲突, 保证优先级高的报文能够优先发送。Vector工具链提供了完善的错误模拟、检测与错误处理机制, 包括错误报文自动重发、错误状态判断、临时错误自动恢复、永久错误自动关闭等措施, 具有可靠性高、实时性好、成本合理等优点, 逐渐被广泛应用于汽车、航空等领域中。CAN总线测试内容可以按照通讯层次划分为物理层测试、数据链路层测试和应用层测试等内容。本文主要就数据链路层和应用层进行了CAN总线自动化测试系统构建。

1.1 数据链路层测试

数据链路层测试内容则包括了采样点测试、错误检测与标定测试等内容, 该测试主要是为了验证各个节点的通讯参数的一致性来保证所组成的网络能够正常有效的工作。通过对CAN总线数据报文进行干扰来测试CAN系统在信号干扰和失效的情况下能否稳定工作。

1.2 应用层测试

应用层测试则包括了应用层协议的测试、网络管理功能的测试以及故障诊断测试等方面。其包括的内容:接收数据一致性测试、通讯周期精度测试、节点休眠唤醒功能测试、网络管理功能测试、网关测试、错误帧频率测试、电压影响测试、总线物理故障测试、节点故障自恢复能力测试、通讯失败的故障诊断功能测试等内容。根据CAN总线使用背景的不同, 应用层测试的内容也存在较大差异, 需要根据项目的设计需求以及设计文档仔细制定应用层测试的内容。测试用例示例如下表所示。

2、测试平台硬件构建

测试平台的硬件构成以德国Vector公司的总线测试工具为核心, 主要包括CAN总线仿真软件CANoe、CAN总线示波器CANscope、CAN总线干扰仪CANStress、稳压电源等工具设备。CAN总线测试平台硬件框架图如图1所示。

3、测试平台软件开发

测试程序的开发以自动化测试为目标, 主要包括测试程序脚本和人机交互接口 (HMI) 两部分。程序开发工具主要基于CAN网络测试软件CANoe。该软件集成了测试编程语言CAPL (CAN access programminglanguage) 和人机交互界面设计Panel Editor等多项工具的集成化CAN总线测试工具。CAPL是一种和c语言类似的编程语言, 用它可以对每一个虚拟的控制系统进行编程。CAPL语言程序是基于事件触发的程序, 可由总线事件、键盘事件或时间事件实现触发功能。同时, 在CANoe中集成了大量可以由CAPL语言直接调用的用于控制CAN网络的系统函数, 为整个测试功能的实现提供了极大的便捷性。本测试系统的测试程序脚本, 主要通过CAPL语言编程实现。

3.1 测试面板设计

人机交互界面设计工具Panel Editor集成了诸如开关、车窗、仪表盘、点火开关、门锁和按钮等大量的图形控件, 它以环境变量为媒介, 将图形控件与对应的信号及变量相链接, 实现了形象化的图形界面。图2描述的是测试程序控制界面。测试程序的运行集成于CANoe软件, 它运行于PC机, 通过CAN总线通信模块CANcase XL与CAN总线实现物理通信。

3.2 建立数据库

CANdb是集成在CANoe中的数据库编辑软件, 由它创建的CAN网络库文件又称为DBC文件。在创建DBC文件时, 需要将网络应用层所定义的参数按照从高到低的层次依次输入数据库中, 即从创建网络节点开始, 根据网络应用层定义的节点信息创建各节点, 再在各个节点下创建属于该节点的报文, 同时明确该节点需要接收的报文和信号;最后在每条报文下创建属于该报文的信号内容。编码格式和换算公式——根据换算公式, 可将实际的物理值信号换算成适于计算机辨认和发送的十六进制值信号值, 便于网络间的传输。

另外, 还需定义与各节点相关的环境变量, 将其作为该节点的信号输入设备或信号输出设备。信号输入设备例如传感器、开关、按钮等, 信号输出设备例如执行器、灯光、显示屏等。

数据库建完后将其导入到CANoe软件中, 实现CANoe网络架构的搭建。

3.3 编写CAPL语言程序

按照测试用例, 结合操作界面, 我们利用CAPL语言编制了数据链路层、应用层协议以及总线物理故障的自动化测试程序。

3.3.1 数据链路层测试

数据链路层以采样点测试为例, 采样点是读总线电平并解释各位值的一个时间点, 是发送接收消息的时间基准。在实际的系统设计中, 无论发送节点还是接收节点均从位时间的同步段开始的。由于发送节点和接收节点之间存在网络传输延迟以及物理接口延迟, 发送节点发送后, 接收节点延迟一段时间才能接收到, 因此, 发送节点和接收节点对应同一位的同步段起始时刻就有一定的时延, 同时振荡器时钟频率、总线波特率以及总线的最大传输距离等因素也会使得采样点产生一定的漂移。因此对采样点准确性的测试对CAN通信总线尤为重要, 采样点的测试例程如下:

3.3.2 应用层协议测试

在现代航空电子系统中电子控制单元不断增加的情况下, 采用CAN总线方式的多路传输可以有效降低布线的复杂性和提高系统的可靠性。但由于软件抖动、发送延迟等影响, 要求对信号的传输周期精确度满足一定的周期容差。

采用CAPL中Chk Start_Node Msgs Rel Cycle Time Violation、Chk Start_Inconsistent Tx DLC、Chk Start_Undefined Message Received、Chk Start_Msg Signal Value Range Violation等语句分别进行报文周期、长度、有效性及信号有效性的测试。由于篇幅有限, 不做一一介绍。

3.3.3 总线物理故障测试

由于飞机工作环境比较恶劣, 温度、空气湿度以及振动对飞机电子设备的工作可靠性有着极大的影响, 对电子设备的应用产生了较大的电磁干扰, 况且飞机在飞行过程中也存在很多的不稳定因素。通过CANstress测试面板对物理层进行故障管理测试来检查DUT故障发生过程中CAN总线通信状态, 并检查该故障修复后DUT能否恢复CAN总线通信行为来保证CAN通信总线对干扰源的容错能力及抗干扰能力, 确保DUT通信安全可靠。主要对以下几个方面进行总线物理故障测试, 如表2所示。

通过图3的CANstress测试面板对物理层进行故障配置并保存, 在CAPL中使用CANstress Open语句打开配置好的CANstress文件, 通过CANstress Set Continuous Disturbance Until Stop设置干扰模式, 检查DUT故障发生过程中CAN总线通信状态, 并检查该故障修复后DUT能否恢复CAN总线通信行为来保证CAN通信总线对干扰源的容错能力及抗干扰能力, 确保飞机安全可靠的行驶。

4、结论

本文通过Vector工具链完成了CAN总线自动化测试系统的程序开发, 在飞机CAN网络的初始设计阶段, 可以使用该系统进行测试。给CAN总线网络设计带来极大的方便, 能够快速定位故障源来保证其安全性和可靠性, 既能减少成本, 又能避免设计的盲目性。

参考文献

[1]张军.基于CANoe软件的电动汽车CAN总线测试系统的研究[J].传动系统, 2012 (09) .

[2]于新瑞.汽车CAN总线测试平台的构建与应用[J].机电一体化, 2013 (08) .

[3]彭承荣, 覃华强, 彭杨.基于Vector工具链的汽车CAN总线测试[J].现代制造技术与装备, 2014 (04) .

[4]牛玉荣, 田勇, 梁赟.CAN总线测试规范及测试技术研究[J].第十届河南省汽车工程技术研讨会.

vector 篇3

声纹识别(voice print recognition)也称为说话人识别[1](speaker recognition),是通过对说话人语音信号特征的分析处理,识别说话人身份的过程。与语音识别不同,说话人识别侧重于说话人的身份而非说话的内容。按照说话内容的类型,可分为文本有关和文本无关。前者要求说话人在训练与识别阶段说相同的内容,而后者无此要求。所以,文本无关说话人识别应用将更为广泛,但识别难度也必然更大。

对说话人识别的研究始于20世纪30年代,早期主要进行有关人耳听辨方面的研究。而对说话人自动识别的研究则需上溯自60年代。在语音特征提取方面,1962年Kesta提出使用语谱图进行说话人识别的方法[2],1969年Luck等人将倒谱技术首度应用于说话人识别[3],1976年Atal等人进一步提出线性预测倒谱系数[4]。而在说话人识别模型方面,60及70年代初期,主要采用的是模板匹配方法。70年代后期,动态时间规整和矢量量化技术相应地已然成为研究和发展重点[5,6,7]。

80年代后,Davis等人提出了Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,简称MFCC)[8]。由于MFCC考虑了人耳的听觉感知机理,表现出良好的识别效果和噪声鲁棒性,从而成为说话人识别中使用的基础评判参数。与此同时,人工神经网络和隐马尔可夫模型[9]也在语音识别领域获得了成功与广泛的应用,由此晋升为说话人识别中的核心技术。90年代后,高斯混合模型凭借其简单、灵活、有效以及出众的鲁棒性,迅速演进成为目前与文本无关的说话人识别中的主流技术[10]。进入21世纪以后,Reynolds等人提出GMM-UBM(Gaussian Mixture Model with Universal Background Model)模型用于文本无关说话人识别,使得训练GMM的样本数量要求减少,文本无关的说话人识别开始从实验室走向了广阔现实应用[11]。

2006年,Campbell等人在GMM-UBM基础上提出高斯超向量概念,并与支持向量机融合为高斯混合超向量-支持向量机模型用于文本无关说话人识别,由此突破性地发展成为目前国内外文本无关说话人识别的热点关键实用技术[12]。近年来,学者们又在高斯超向量基础上,提出了联合因子分析[13]、鉴别性向量(i-vector)[14]等模型,使得文本无关说话人识别系统的性能取得了显著的改进与提升。本系统是基于i-vector构建的声纹识别系统。i-vector说话人建模技术[15]的基本思想可大致描述为:信道和会话的影响均包含在总体变化子空间中,通过对包含说话人信息和信道信息的GMM均值超矢量在低秩的总体变化子空间上进行投影,得到只包含说话人信息的低维矢量。基于声纹识别的上课点名系统为教师课堂出勤管理提供了一整套行之有效的解决方案,从而大大提高了上课点名系统的性能。

1 系统的整体架构

上课点名系统总体架构分为PC端和移动端,两者通过无线网络相连。系统呈现C/S结构,在整体架构上可分为4层:最底层由无线网络、PC和手机来提供支撑;第二层包含网络TCP/IP协议和Socket;第三层由声纹识别算法、数据库和Android系统的API构成;最顶层即由系统各功能模块组成。综上可知,以上4层构成了完整的上课点名系统。

上课点名系统分为5大模块,具体可表述为:PC端的训练模块、点名模块、统计模块、移动端的点名模块和本地录音模块。PC端承载了大运算量的识别任务,而移动端只负责语声的录音、简单转换和发送工作。PC端点名模块设计为主控整体的点名过程,移动端的点名模块则实施完成每个学生的点名工作。

1.1 训练模块

训练模块是上课点名系统的核心模块之一。训练过程一般由管理员控制并完成,模型训练后即可分发给教师使用。训练模块有如下的功能:

1)训练参数设置。训练参数设置包括MFCC参数设置、UBM和TV参数设置和默认路径设置。其中,MFCC参数设置项包括帧长、帧移、Mel滤波器个数、MFCC维数、是否加入Δ、是否加入ΔΔ、预加重系数和提升系数。UBM和TV参数设置项包括UBM混合数和i-vector维数。

2)模型训练。模型训练包括MFCC特征提取、UBM模型训练、TV模型训练、i-vector提取和模型存储等过程。

3)模型载入。模型载入包括UBM模型载入和TV模型载入。

1.2 点名模块

点名模块是上课点名系统的关键模块,主要由教师负责上课的点名工作。教师利用此模块可进行以下操作:

1)教师在自己教授课程中选择当前课程。

2)查看当前课程的所有学生。

3)灵活设定点名策略。例如:点名策略可采用学号尾号策略、学号倍数策略和限定人数策略等。

4)可以选择自由点名(无顺序,学生可在任何情况下答到)或顺序点名(学生只能在被点名时答到)。

5)可以控制点名进度,例如暂停或继续本次点名。

6)可以设置判定阈值。

7)在系统自动化判断的基础上,可手动更改结果。

8)保存点名结果。

如果从移动端与PC端交互来看,将可展开如下步骤:

1)PC端开启Server,等待移动端连接。

2)移动端成功连接PC,显示已连接状态。

3)PC端发出点名请求,移动端准备录音。

4)移动端录音完毕,并发送到PC端。

5)PC端接收录音,显示已接受状态。

6)PC端调用模型测试,并显示判断结果。

7)(可选)教师修正判断结果。

如果从学生点名来看,则可表述为如下4种状态:

1)未登录。此时表示该学生并没有登陆主机。可能没有来教室或已来教室但手机还未登录。

2)已登陆。此时该学生手机已登录上主机,准备答到。

3)已答到。此时该学生已通过登陆手机进行答到。

4)已判定。系统已经通过内部算法给出识别结果。

1.3 统计模块

统计模块是上课点名系统的必要模块。具体来说,就是在教师登陆后可选择进入统计界面,在设计上每个教师只能看到自己所教课程学生的统计信息,教师利用该模块可方便了解学生的出勤情况,或者依此来计算平时成绩中对应的出勤部分结果。现实运作时,模块将通过条件查找和筛选,快捷优势获得想要的信息,这就极大减轻了教师们的实际日常负担。统计模块可完成如下的功能:

1)能查看自己所教课程的点名记录。

2)能对点名记录进行筛选工作(比如只看被点到过的)。

3)能查看某一学生的个人详细记录。

4)能手动更改某一学生的某一记录。

1.4 移动端点名模块

移动端点名模块也是支撑该系统的关键模块之一。PC端的点名模块需要移动端点名模块的配合才能完成整个实时点名工作。移动端点名模块是学生用于答到的功能途径,因为需要与主机处于同一内网中,就会使得在教室范围外无法进行答到,这样也避免了“远程答到”现象的发生。同时,待答到的学生也必须身处该教室中才能知道自己是否需要答到,或者知道自己正在被点名。综上的这种双重设计使得作弊现象势将完全根绝。

移动端点名模块有如下的功能:

1)与PC端主机连接的功能,即登陆主机端功能。

2)传送语音数据的功能。

3)对语音进行初步处理的功能,比如转换成wav文件。

移动端点名模块功能实现的操作步骤具体如下:

1)登陆主机。包括建立连接和发送学生信息等。用户进入登录界面后,输入主机IP和学号即可登录,登录的同时系统即会自动将信息发送到PC端。登录成功后转至点名界面。

2)录音传送。包括语音录制、语音转换和语音传送等。在点名界面下,按住语音键可进行录音,语音录制的同时系统则自动将其转换成wav格式(该系统目前只支持wav格式的录音),松开键后语音就会通过网络传送到PC端。

1.5 移动端本地录音模块

移动端本地录音模块是上课点名系统的辅助模块,主要是为了方便学生自己采集语音,通过组织层次(如按班收集),最终提交给管理员进行总体训练。另外,由于学生训练和测试均采用同一信道,使得因信道差异而造成的对识别率的干扰也降至最低,从而提高了点名准确率。移动端本地录音模块中最为重要的功能就是本地录音,具体则包括语音录制、语音转换和保存录音等。

2 声纹识别算法的设计与实现

说话人识别技术[16]是上课点名系统研究开发中选用的专业核心技术,同时这也是影响和决定该系统各项性能以及可用性的重点实现部分。从PC端成功接收移动端发送的语音信息开始,直到PC端显示结果前,由说话人识别/确认模块进行智能处理和模式识别,从而判断出话者的身份(是否为同一人)。一个完整的说话人识别过程通常可分为2个阶段:训练阶段与识别阶段。从功能上,则可以分为3个功能模块:特征提取、模型训练和模型打分。

在宏观思维上,文本无关说话人识别可分为说话人辨识和说话人确认。其中,说话人辨识是判定说话人是一群说话人中哪一个,而说话人确认则是确定说话人是不是某一个说话人。具体推断可知,上课点名系统可明确归至说话人确认。在训练阶段,首先在PC端由特征提取模块实现对输入语音的参数提取,然后再经由模型训练模块得到相应的说话人模型,模型是对说话人特征的进一步抽象。而在识别阶段,对移动端传来的测试语音进行特征提取后,将利用模型给测试语音来完成打分,并经过不同的判决准则,由此得到最终的判决结果。

3 系统关键任务实现

3.1 跨平台网络交互实现

由于该系统横跨两大平台Windows桌面平台和Android移动平台,即使得两者间通过网络的交互和数据的准确传送就显得尤为重要。首先,需要重点考虑是选用HTTP协议还是较为底层的TCP/IP协议。就现实方便而言,HTTP协议相应地要更为占优,对于HTTP消息的解析工具和API均已臻至完善。但是由于HTTP协议直接针对应用层部分,每一个数据包中都含带了许多冗余的参数信息,在效率上将略差于采用底层的TCP协议。而且该系统对实时性要求很高,尤其是声音文件的传送更需要做到尽量地快捷、快速,虽然在编程工作量方面TCP比HTTP要显现劣势,但是综合考虑性能,本研究决定选用较为底层的TCP协议进行编程。

其次,是PC端与移动端两大平台间消息格式的设定,其设定的好坏将直接关系到数据能否实现稳定快速的传送。研究中,系统采用了自定义TLV(Tag-Length-Value)编码,该方式以标签头+内容长度+内容的方式进行编码,如此既保证了数据发送接收的一致性,又提高了整体运行效率。在此,给出这一信息编码格式如图1所示。

当TAG=1时,表示内容为JSON格式编码。当TAG=2时,表示对应内容为二进制编码(该系统一般为语音文件)。由于平台和编程语言的不同(PC端为C++、Android端为JAVA),在实现方式上又将各有差异。

3.2 计算繁重任务的多线程实现

在训练和测试中,由于数据量大,运行时间长,若单线程运行会出现“假死”的现象,所以多线程操作也就成了必然。QT中的多线程采用继承QThread类,通过实现run函数来构建完成。多线程运行的同时,还需要并行与主线程消息的通讯,如主线程需要获知模型训练的进度等。这个时候就可以采用QT独有的Signal-Slot机制,利用异步性质,使得多线程的消息传递简单可靠。

4 结束语

基于i-vector声纹识别技术的上课点名系统为教师课堂出勤管理提供了一整套行之有效的解决方案,减轻了教师上课点名的负担,减少了冒名顶替等不诚信、不公正现象的发生。系统在PC端使用QT5和C++实现,在移动端使用JAVA和Android SDK实现,完成了从PC端到移动端完整清晰、连贯一体的系统;该系统具备简洁实用的特性,训练时既可采用默认设置一键训练,也可自己调整参数手动训练;点名时既可采取无管控、无顺序的自由点名,也可采用模拟传统方式的顺序点名。与此同时,声纹识别的最新技术研究必然对该领域的创新研究有启发性作用。

摘要：当今课堂教学过程中存在着学生旷课、老师需要经常检查课堂出勤情况等问题。本系统着眼于课堂教学的实际需要,旨在方便任课老师了解学生上课出席情况,以及防止冒名顶替等不公正现象的发生,开发了基于i-vector声纹识别技术的上课点名系统,不仅在说话人识别的研究领域有探索意义,而且在方便老师课堂管理方面有着重要的实践意义。

vector 篇4

1 资料与方法

1.1一般资料

研究对象选择为2014 年12 月—2015 年4 月期间就诊于吉林省长春市口腔医院牙周病科且符合病例选择标准的糖尿病伴慢性牙周炎患者46 例。 其中,男25例,女21 例;年龄33~61 岁,平均(中位)年龄52 岁。

病例排除标准:1妊娠期妇女;2患有心血管病等影响牙周的系统性疾病者,口服降糖药物和(或)胰岛素后血糖控制不佳者;3近3 周内使用过抗生素或口腔局部用药者。

全部受试者都经如实告知实验内容, 患者及家属知情同意并签署同意书后加入研究。

1.2 治疗方法

全部受试者初诊时进行口腔卫生宣教后,应用口服降糖药物或者胰岛素控制血糖在理想范围。 之后,依据随机选取上颌或下颌应用Vector牙周治疗仪完成牙周治疗, 受试者另一单颌作为对照应用传统超声治疗仪完成牙周治疗。 治疗和评价过程均采用单盲法进行。 实验组采用Vector治疗仪,选用金属匙形工作尖(Curette尖),振动频率选为25 k Hz,功率设置为相当于7 个绿色指示灯的强度(振幅为30 μm),配合使用Vector抛光液。 对照组采用传统超声治疗仪完成洁治治疗。

所有受试者均由该文作者独立完成操作,并进行初诊和复诊时的牙周检查。牙周检查包括:牙周探诊深度(PD)、牙周附着丧失(AL)和探诊出血(BOP)。 在受试者治疗前和经过治疗后3 个月分别完成以上检查。

1.3 观察项目

患者对疼痛的评价采用视觉模拟评分法(VAS)。 该评分法是将疼痛程度记录在一条100 mm记分线上,线的起始端0 mm表示无痛或没有不舒适,线的末端100 mm表示剧烈疼痛或极不舒适。 治疗前向受试者讲解清楚记录方式,治疗完成后即刻由受试者本人依据主观感受在疼痛记录线上相应位置标记。

1.4 统计方法

所有实验数据采用SPSS 17.0 统计学软件进行分析,实验组(A组)和对照组(B组)之间治疗前、治疗后的牙周探诊深度(PD)、牙周附着丧失(AL)和探诊出血(BOP)、 视觉模拟评分法(VAS) 以(±s)表示, 样本间的比较采用t检验。 P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

详细实验数据见表1 所示。Vector牙周治疗仪组和传统超声治疗仪组治疗前和治疗3 个月后牙周探诊深度(PD)、牙周附着丧失(AL)和探诊出血(BOP)指数比较均有明显下降,治疗前后实验数据结果比较差异有统计学意义(P<0.05)。 Vector牙周治疗仪组和传统超声治疗仪组两者间牙周探诊深度(PD)、牙周附着丧失(AL)和探诊出血(BOP)指数比较差异无统计学意义(P>0.05)。Vector牙周治疗仪组的视觉模拟评分法(VAS)得分明显低于传统超声治疗仪组, 两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。

注:A组:Vector牙周治疗仪组;B组:传统超声治疗仪组。

3 讨论

随着人民生活水平的提高,糖尿病已经成为影响我国人群健康的公共卫生问题。 此类患者可能罹患慢性牙周炎,治疗过程中必须采取各种措施,控制血糖在理想范围后, 方可进行慢性牙周炎的Vector治疗仪和传统超声等相关治疗。

3.1 Vector治疗仪的性能

Vector牙周治疗仪的手柄内部有一种环行谐振器,可产生继发性的垂直线性运动,这种被动的上下移动的工作原理与医学碎石系统相似,Vector系统还配备了羟磷灰石抛光液、硅盐研磨液,并且以水膜的形式粘附在工作头上,工作头只限于牙面的平行震动,无垂直震荡或打击,不直接接触牙面的情况下即可将超声能量传递到牙面,可以有效的去除菌斑和牙石,并可以有效的避免了对于患牙表面的切削、锤凿等副损伤。 Vector系统的这种振动方式减少了仪器在治疗的过程中的产热量,也不必采用大量的冲洗。

3.2 该实验研究中Vector治疗仪的疗效

该研究通过使用Vector牙周治疗仪对糖尿病伴慢性牙周炎患者进行治疗,并以传统的超声治疗仪的治疗效果相比较,为避免受试者存在个体耐受差异,采用分列口实验分组法,选择所有同一受试者口内随机上、下颌分别应用两种治疗方式对比研究。实验结果数据显示:受试者在经过Vector牙周治疗仪治疗后,其治疗区段牙周探诊深度(PD)、临床附着丧失(AL)及探诊出血指数(BOP)等都有着不同程度的改善,与传统超声治疗仪治疗相近,都达到了良好的疗效。

视觉模拟评分法在医疗临床中较为广泛的用于疼痛的评估,但该方法是受试者完成治疗后的回顾性的评估,要求研究人员在治疗前向受试者准确解释VAS的使用方法,避免受试者治疗后不知道做什么或者如何操作,导致患者治疗后不能立即做出正确的评估。 该研究全部受试者治疗结束后即刻视觉模拟评分显示:使用Vector牙周治疗系统进行牙周治疗的患者主观疼痛程度远远小于使用传统超声治疗仪组,两实验组受试者的疼痛感受VAS值分别为(0.83±0.14)mm和(4.32±1.35)mm。

以上全部研究结果与许多国内外临床相似研究疗效、结论报道基本一致。

3.3 研究意义

Vector治疗仪作为一种新型的治疗系统,因其具有独特的工作原理和方式为糖尿病伴慢性牙周炎的口腔基础治疗提供了更加先进、有效、可靠的方法。 对于糖尿病伴慢性牙周炎患者而言,将Vector牙周治疗仪与传统超声治疗仪做对比研究,记录治疗前、后的各项牙周病指数:牙周探诊深度(PD)、牙周附着丧失(AL)和牙龈探诊出血(BOP)等,实验结果两组指标均有明显的改善,证实了Vector治疗仪确切的临床治疗效果。 Vector牙周治疗仪可明显减轻糖尿病伴慢性牙周炎患者在治疗过程中的主观疼痛度,缓解病患对牙周治疗的畏惧感,增加了患者复诊的依从性,避免了部分患者因为恐惧而拒绝接受牙周基础治疗的情况发生,保证了良好的治疗效果和较好的长期预后效果。