TY - A2的太阳,Gengxin AU -胡,南AU - Bi Yongyi PY - 2022 DA - 2022/03/02 TI -多通道智能声学Sensor-Assisted英语发音信号采集和语音校准SP - 3383685六世- 2022 AB -本文多通道智能声学传感器用于深入研究和分析了英语发音的信号采集和校准分析英语音标的基础上获得声音信号。提出了一种双向融合算法在声波的功能扩展和融合方向识别功能。每次单峰分类错误成本最小化,当前融合过程是由自适应权重来解决一个决定层融合。该算法自适应权重的方法改善的缺点总是在固定权数确定一个模式的最优模式融合,进一步提高了适用性和性能相比单峰的认可。随机网络生成算法用于生成一个随机网络声源数据采集;然后,该算法使用调查每个节点包含融合中心的分解算法,实现和数据预处理在每个节点;最后,基于平均重量是用于分布式一致性算法一致的平均迭代实现一致的语音增强效果在每个节点。实验结果表明,该分布式算法可以有效地抑制非相干噪声的干扰,而且每个节点可以获得一个增强的信号信噪比接近来源。在这项研究中,因素可能影响口语的可读性文本进行了总结、分析,定义,和提取,以及获得的物品区分口语的难度评分模型作为因变量,并提取的影响因素作为独立变量的筛选功能,模型建设、和调优,生成的结果进行了解释和分析。,发现语音特点有强烈影响的可读性口语文本,主要功能如音素、音节、和压力。 This study is summarized, and the shortcomings of location-based contextual mobile learning of spoken English in terms of student management, device deployment, and empirical evidence are pointed out, to provide references and lessons for the research on IT-supported language learning. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3383685 DO - 10.1155/2022/3383685 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -