说话人识别论文参考文献

说话人识别论文参考文献

一般来说，大部分的论文，它参考的文献都会有进行标注的，会在文章的末尾，或者是文章的开端，为著名此论文，某些地方节选了哪里的文献，可以根据这条线，去查询论文参考文献

导语：硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的研究能力。下面是我为大家整理的硕士论文参考文献标注方法大全，欢迎大家阅读！

参考文献

学术研究应精确、有据、坦诚、创新和积累。

而其中精确、有据和积累需要建立在正确对待前人学术成果的基础上。

对学位论文中包含的其他人已经发表或撰写过的材料，或为获得其它教育机构的学位证书而使用过的材料，或与作者一同工作的指导教师和同事对本研究所做的任何贡献，均应在论文中做出明确的标引和说明。

因此，凡有直接引用他人成果(文字、数字、事实以及转述他人的观点)之处，均应加标注说明列于参考文献中，以避免论文抄袭现象的发生，见附件13：《北京航空航天大学研究生院关于研究生撰写论文引用参考文献应注意的问题》。

研究生学位论文参考文献著录及标引按照国家标准《文后参考文献著录规则》(GB7714)和中国博硕士学位论文编写与交换格式。

正文中标注

(1)标注格式：引用参考文献标注方式应全文统一，标注的格式为[序号]，放在引文或转述观点的最后一个句号之前，所引文献序号用小4号Times New Roman体、以上角标形式置于方括号中，如：“…成果[1]”。

(2)序号：标注的序号可选择如下两种方式之一：根据在正文中被首次引用出现的先后次序递增，或者按第一作者姓的英文字母或拼音字母的英文字母顺序递增。

如一篇论著在论文中多处引用时，以第一次出现的序号为准;当某一论述同时引证多篇参考文献时，应采用[1， 2，…]的格式，标注方括号中的序号按增序排列。

(3)当提及的参考文献为文中直接说明时，其序号应该与正文排齐，如“由文献[8, 10-14]可知：”。

参考文献著录标准及格式

参考文献著录应项目齐全、内容完整、顺序正确、标点无误。

具体要求如下：

(1)著录格式：参考文献的序号左顶格，并用数字加方括号表示，如[1]，[2]，…，每一参考文献条目的最后不用加结束符。

在参考文献中的标点符号都采用“半角标点符号+空格”形式。

(2)排列顺序：根据正文中首次引用出现的先后次序递增，或者按第一作者姓的英文字母或拼音字母的英文字母顺序递增，与正文中的指示序号一致。

(3)作者姓名：只有3位及以内作者的，其姓名全部列上，中外作者一律姓前名后，外国人的名可用第一个字母的大写代替，如：William E.(名) Johns(姓)在参考文献中应写为Johns .;有3位以上作者的，只列前3位，其后加“，等”或“，et al”。

(4)参考文献类型及标识：根据GB3469规定，对各类参考文献应在题名后用方括号加单字母方式加以标识。

以纸张为载体的传统文献类型及标识，见表1。

传统文献的类型标识

类型标识 J M C A D P

参考文献类型 标准

(Standard) 报纸文章(Newspaper) 报告

(Report) 资料汇编(General) 其它文献

类型标识 S N R G Z

非纸张型载体的电子文献类型及标识：对于数据库(Database)、计算机程序(Computer Program)、光盘图书(Monograph on CD-ROM)、电子公告(Electronic Bulletin Board)等非纸张型载体的电子文献类型的标识，见表2。

电子文献的类型标识

参考文献类型 数据库 计算机程序 图书 电子公告

类型标识 DB CP M EB

以纸张为载体的传统文献在引作为参考文献时不必著明其载体类型，而非纸张型载体的电子文献当被引用为参考文献时需在参考文献类型标识中同时表明其载体类型，见表3。

这样，非纸张型载体类型的参考文献类型标识格式为：[电子文献类型标识/载体类型标识]，如：

[DB/OL] 联机网上数据库(Database online)

[DB/MT] 磁带数据库(Database on magnetic tape)

[M/CD] 光盘图书(Monograph on CD-ROM)

[CP/DK] 磁盘软件(Computer Program on disk)

[J/OL] 网上期刊磁盘软件(serial online)

[EB/OL] 网上电子公告(Electronic Bulletin Board online)

表3 非纸张型载体的类型标识

非纸张型载体 磁带 磁盘 光盘 联机网络

载体类型标识 MT DK CD OL

(5)著录格式其它说明：原本就缺少某一项时，可将该项连同与其对应的标点符号一起略去;页码不可省略，起止页码间用“-”相隔，不同的引用范围间用“,”相隔。

(6)各类引用参考文献条目的编排格式及举例，见表4。

参考文献条目的编排格式

序号 文献类型 格式及示例

[序号]作者. 文献题名[J] . 刊名, 出版年份, 卷号(期号)： 起止-页码

正文中标注文献的方法有很多，但国际上在学术专著和论文中使用最为广泛的是“作者年份法”，即在所引用的观点、结论或成果等资料后插入圆括号，在圆括号中注明所参考文献的作者姓名和文献发表的`年份，二者之间用逗号分隔。

所标注文献的完整信息则列在文章结尾的参考文献列表中，读者根据所标注的作者姓氏和发表年份加上圆括号来标注。

例如(David,1997);中文文献用作者姓名和发表年份加上圆括号来标注，例如(张五常，2000)。

当文献作者在三个以内时，标注全部作者;超过三个时，只标注前三个作者，再加上“等”或者“et al”，例如(章三封，李斯，汪五得 等，2001)，或(Sommerset ,Farrel and Lovekin, et al, 2000)。

如果同一作者有一个以上同一年份的文献被引用，那么在文献标注和参考文献目录里就要增加一个标识符，如(章三封，2001a),(章三封，2001b)。

如果文献中已经出现了作者姓名，可以从括号里省略作者名字，例如“Sommerset(2000)指出……”。

当需要指明所参考的观点、思想或引文的具体出处时，则还要在圆括号内年份的后面增加页码数，例如，(章三封，2001，pp125-132),“安德鲁和希尔德布兰德(1982，p138)指出……”。

对网上下载的文献同样采用作者年份法标注。

没有作者和时间的文献显然缺少必要的可靠性和权威性，不能作为学术论文的参考文献。

用中文翻译的外文文献视同中文文献处理。

对应于正文中的作者年份标注法，论文附录的参考文献应当按照姓氏或者姓氏汉语拼音的字母顺序排列，具体表示方法在节介绍。

显然，采用作者年份法不必考虑文献出现的先后顺序和次数，同一文献在正文中可以多次引用和标注，而在参考文献目录中则只应也只需列举一次。

除此之外，正文中还可以使用脚注对论文中有关术语、公式、背景或数据计算予以解释或说明、对直接引用的数据资料注明数据来源。

脚注要顺序编号。

脚注可以每一页单独编号，也可以在论文的每一章中统一编号。

如果每一页单独编号，则脚注要在当页的下面给出。

脚注用Microword的插入功能实现比较简单。

脚注的标识可以用数字1，2等，也可以用符号①，②等，还可以用[1]，[2]等。

脚注的资料来源表示方法同参考文献，资料来源主要有中文书籍、中文杂志、英文书籍、英文杂志、Internet网址等，都可以参照参考文献中的表示方法，但书籍一定要标明页码。

脚注行文用五号宋体，如果脚注中有多行，则行距应比正文中的行距小。

由于正文中的数据来源用当页的脚注给出，图表的数据来源在图表下面或当页脚注注释，因此，年鉴和手册之类的出版物一般不应作为参考文献。

参考文献在正文中采用作者年份法标注，与之相应，在参考文献列表中，应当按作者姓氏顺序编号。

汉字姓名以姓氏汉语拼音字母为序，英语姓名以姓氏字母为序。

在前面加上方括号序号只是为了便于计数。

间隔符可以用圆点符“.”，也可以用逗号“，”。

但在使用国外参考文献时，对于外国作者，一般应当姓在前，用英文“,”间隔姓和名。

但如果名在前，则用一个空格间隔名和姓。

参考文献中的年份表示为“年.月.日.”

参考文献建议中文使用五号宋体，英文使用五号Times New Roman。

建议同一文献的行间距减小，不同文献间的行距则较大，利用段间距方法很容易做到这一点。

可列于参考文献表的文献类型包括学术期刊论文、学术会议论文集、学位论文、学术专著、专利、网上学术论文等。

其著录格式分别如下：

(1)学术期刊： [顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).文章名称.期刊名称，年号.卷号(期号)：起页～止页

(2)学术会议论文集：[顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).文章名称.in(见)：整本文集的编者姓名ed.(多编者用eds.).文集名.会址.开会年.出版地：出版者,出版年.起页～止页

(3)学位论文：[顺序编号] 作者.题名：[博士或硕士学位论文]。

保存地点：保存单位(如华中科技大学图书馆)，年份.

(4)学术著作：[顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).书名.版本(第x版).译者.出版地：出版者，出版年.起页～止页

(5)专利：[顺序编号] 专利申请者.专利题名.专利国别，专利文献种类，专利号，出版年，起页～止页

(6)网上论文：[顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).题名.网址.网页名.文献完成或上网发表时间

具体知网检测系统识别参考文献的标准：

1. 有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；

2. 每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num]、(Num)；

3. 标号可以是Word自动生成也可以手工书写；

4. 标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；

5. 每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息；

6. 一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符（即顺其自然，满行后会自动换行，请勿人为！）

我的方法，辅助软件endnote，大概三个环节：

1.整理独立的参考文献文件夹。

a. 把你所用到的参考文献都下载到这个文件夹内备份（为了日后方便查询）

b. 文件夹名为“时间+主题”（为了方便几年内的管理和查询）

c. 内部文献根据主题、内容和格式（包括期刊、书籍、会议）分类（为了方便日后查询）

d. 时刻更新和备份文件夹（避免日后出现什么问题）

2.整理endnote中library的条目

a. 在endnote中建立“my library”，名字定位“时间+主题”（为了方便管理）

b. my library中列出多个子条目，名字为“主题”（为了方便管理和查询）

c. 在百度学术或者谷歌学术下载所有文献的“endnote”格式的标签（为了之后的导入）

d. 将文献标签导入到你的my library中，按照类型分到各个条目（方便日后查询）

e. 参考第一个环节的下载文献，根据内容修正你所下载文献标签不一致的地方（百度学术和谷歌学术有时会出错的），常见的错误包括：作者的名字表达方式，文献题目的大小写，引用页数的范围等。

3.导入endnote中标签到word文档中

a. 将你的整理好的文献标签，通过word内的endnote选项，链接并插入到你的word正文中；

b. 根据你论文或者目标期刊的要求，修正你的插入方式和显示格式（这个在endnote里面调，草稿阶段用numbered或者nature就好）；

c. 插入完成后，检查最后的reference页，看有没有什么错误，并及时修正。

这么做的优势

1.准确性高：不会出错，因为你的每个标签都和文献原文对照过，没有任何人有理由批评你；

2.操作方便：endnote的文献标签一旦导入，便可以永久使用；

3.保存时长：你的library可以用一辈子，包括你所备份的参考文献文件夹，五六年后都很方便查询；

4.更新及时：endnote会随时自动更新你的标签页，而且不会出错；

5.调整方便：你可以随时根据你的目标期刊调整你的文献的插入方式和显示方式。

1 专著著录格式

［序号］著者.书名［M］.版本(第一版不写).出版地：出版者，出版年.起止页码

例:

［1］孙家广，杨长青.计算机图形学［M］.北京：清华大学出版社，——28

Sun Jiaguang, Yang Changqing. Computer graphics［M］.Beijing: Tsinghua University Press,——28(in Chinese)

例:

［2］Skolink M I. Radar handbook［M］. New York: McGraw-Hill, 1990

2 期刊著录格式

［序号］作者.题名［J］.刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码

例:

［3］李旭东，宗光华，毕树生，等.生物工程微操作机器人视觉系统的研究［J］.北京航空航天大学学报，2002，28(3)：249——252

3论文集著录格式

［序号］作者.题名［A］.见(英文用In)：主编.论文集名［C］.出版地：出版者，出版年.起止页码

例:

［4］张佐光，张晓宏，仲伟虹，等.多相混杂纤维复合材料拉伸行为分析［A］．见：张为民编.第九届全国复合材料学术会议论文集(下册)［C］．北京：世界图书出版公司，——416

例:

［5］Odoni A R. The flow management problem in air traffic control［A］. In: Odoni A R, SzegoG,eds. Flow Control of Congested Networks［C］. Berlin: Springer-Verlag,——298

4 学位论文著录格式

［序号］作者.题名［D］.保存地点：保存单位，年

例:

［6］金宏.导航系统的精度及容错性能的研究［D］.北京：北京航空航天大学自动控制系，1998

5 科技报告著录格式

［序号］作者.题名［R］.报告题名及编号，出版年

例:

［7］KyungmoonNho. Automatic landing system design using fuzzy logic[R].AIAA-98-4484,1998

6 国际或国家标准著录格式

[序号]标准编号，标准名称［S］

例:

［8］GB/T 16159——1996，汉语拼音正词法基本规则［S］

7 专利著录格式

［序号］专利所有者.专利题名［P］.专利国别：专利号，出版日期

8 电子文献著录格式

文献类型/载体类型标识]：[J/OL]网上期刊、[EB/OL]网上电子公告、 [M/CD]光盘图书、[DB/OL]网上数据库、[DB/MT]磁带数据库［序号］主要责任者.电子文献题名［电子文献及载体类型标识］.电子文献的出版或获得地址，发表更新日期/引用日期

［12］王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展［EB/OL］，1998-08-16/1998-10-01. ［8］万锦.中国大学学报文摘（1983-1993）.英文版［DB/CD］.北京：中国大百科全书出版社，1996

［序号］作者.题名［电子文献/载体类型标识］.电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期

例:

［10］王明亮.关于中国学术期刊标准化数据系统工程的进展［EB/OL］．

说明：

①参考文献应是公开出版物，按在论著中出现的先后用阿拉伯数字连续排序.

②参考文献中外国人名书写时一律姓前，名后，姓用全称，名可缩写为首字母(大写)，不加缩写点(见例2).

③参考文献中作者为3人或少于3人应全部列出，3人以上只列出前3人，后加"等"或"et al"(见例3).

④在著录中文参考文献时应提供英文著录，见例1、例3.

⑤参考文献类型及其标识见表1，电子参考文献类型及其标识见表2.

⑥电子文献的载体类型及其标识为：磁带——MT，磁盘——DK，光盘——CD

【拓展内容】

论文参考文献的分类

按参考文献的提供目的划分，可分为引文文献、阅读型文献和推荐型文献3大类.

①引文文献是著者在撰写或编辑论著的过程中，为正文中的直接引语 （如数据、公式、理论、观点、图表等） 或间接引语而提供的有关文献信息资源.

②阅读型文献是著者在撰写或编辑论著的过程中，曾经阅读过的文献信息资源.

③推荐型文献通常是专家或教师为特定读者、特定目的而提供的、可供读者查阅的文献信息资源.

参考文献格式要求

1.参考文献按正文部分标注的序号依次列出，并在序号中加[].

2.对于常见的各类参考文献标注方法如下：

1） 著作：作者姓名，题名[M].出版地：出版者，出版年.

2） 期刊论文：作者姓名. 题名[J].期刊名称，年，卷 （期） :页码.

3） 会议论文集：作者姓名. 题名[C]//论文集名称，会议地点，会议日期.

4） 学位论文：作者姓名. 题名[D].出版地：出版者，出版年.

5） 专利文献：专利申请者或所有者姓名. 专利题名：专利国别，专利号[P].公告日期或公开日期. 获取路径.

6） 电子文献：作者姓名. 题名[文献类型标志 （含文献载体标志） 见其它].出版地：出版者，出版年 （更新或修改日期） , 获取路径.

7） 报告：作者姓名. 题名[R].出版地：出版者，出版年.

8） 标准：标准号. 题名[S].出版地：出版者，出版年.

3.同一著作中作者姓名不超过3名时，全部照录，超过3名时，只著录前3名作者，其后加“, 等”.

4.其他：数据库 （DB） , 计算机程序 （GP） , 光盘 （CD） , 联机网络 （OL） .

以上就是关于“硕士论文参考文献怎么标注”的相关介绍，对于硕士论文参考文献的书写，要掌握写作的方法和具体的要求，尤其是对于参考文献的标注，要掌握写作的具体格式，根据论文引用的资料来进行参考文献的标注，这样才能够让自己的论文整体的结构更加的严谨。

语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!

语音识别技术概述

作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓

摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。

关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练

Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.

Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training

一、语音识别技术的理论基础

语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。

不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。

(一) 语音识别单元的选取

选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。

单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。

音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。

音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。

(二) 特征参数提取技术

语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。

线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。

Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。

(三)模式匹配及模型训练技术

模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。

语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。

DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。

HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。

人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。

二、语音识别的困难与对策

目前，语音识别方面的困难主要表现在：

(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。

(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。

(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。

(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。

(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。

三、语音识别技术的前景和应用

语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。

语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

参考 文献 ：

[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)

[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,

[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)

[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991

[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005

[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999

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详情如下。参考文献的使用一般就两种方式，一种是直接引用原文献的内容，并做好引注，还有一种是间接引用，转述原文献的意思。1、选种参考编辑好正文和引用内容的文本；在要引用的内容前，选中【开始】标签页中的编号下拉菜单，然后选择【自定义编号】选择顺序模板并自定义格式为中括号；最后选择【引用】【交叉引用】。2、引用的文献内容需要被知网论文查重系统的数据库收录才能够识别，换句话说如果数据库当中都没有这样的文献，那么怎么可能会识别出来呢。3、引用的字数不能超过在论文中引用论文参考文献第一步对参考文献进行排序第二步功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的。

论文查重别人说的话

是重复，不是创新；是原创，不是抄袭。只要不是抄袭，文章都可以正大光明地发表。观点不可能天天都是新的，人人都有新的，正确的观点要一直坚持，错误的观点要事事纠正。

可能会，主要看你那句话的长度和那一段话有多少是抄袭的，如果原话是12个字，你添加了一些内容将其扩展为了20多个字，并且没有什么连续一样的内容，这样是不会算作抄袭的。如果你抄的是一整段话，并且句子的顺序和内容都差不多，每句话只改了几个字，句子的长度也都差不多，这样是很容易判定为抄袭的。重复率太高的话，就需要到paperpp这类网站上进行降重才行了。

不算抄袭，用的是自己的表达方式

知网查重一般都是认定13个字以上的重复为抄袭的。如果我们在借鉴别人的13个字以后，在这13个字里面穿插一些，着， 了等这几个字，这些字虽然没与构成13个字的重复，但是因为知网是进行模糊查重的，所以知网就会把这些无意义的词给忽略，依旧会判定这一句话为抄袭，这就是知网模糊查重。并不是你在一句话加入一个字后，就不算重复了。

论文中人物说的话参考文献

写论文某人的演讲是需要标注参考文献的演讲又叫讲演或演说，是指在公众场合，以有声语言为主要手段，以体态语言为辅助手段，针对某个具体问题，鲜明、完整地发表自己的见解和主张，阐明事理或抒发情感，进行宣传鼓动的一种语言交际活动。文献（document）是指有历史意义或研究价值的图书、期刊、典章等，是科学研究和技术研究结果的最终表现形式，是人们获取知识的重要媒介。文献一词最早见于《论语·八佾》。

论文引用参考文献要标出参考文献的出处。一段的引用就是引用了参考文献。不引用原话的话，概括的写是可以的，如果是原文的话，要加引号。

1．参考文献著录项目（1）著作：[序号] 主要责任者．著作名[M]．其他责任者．版本项．出版地：出版者，出版年：引文页码． （2）连续出版物：[序号]主要责任者．题名[J]．年，卷（期）-年，卷（期）．出版地：出版者，出版年．（3）连续出版物中的析出文献：[序号] 析出文献主要责任者．析出文献题名[J]．连续出版物题名：其他题名信息，年，卷（期）：页码．（4）专著中的析出文献：[序号] 析出文献主要责任者．析出文献题名[C]．析出文献其他责任者//专著主要责任者．专著题名．版本项．出版地：出版者，出版年：析出文献的页码．（5）电子文献：[序号] 主要责任者．题名[文献类型标志/文献载体类型标志]．出版地：出版者，出版年（更新或修改日期）[引用日期]获取或访问路径．2．参考文献类型及其标志（1）以单字母方式标志以下各种参考文献类型：参考文献类型 普通图书 会议论文 报纸文章 期刊文章 学位论文 报告 标准 专利 汇编 档案 古籍 参考工具文献类型标志 M C N J D R S P G B O K（2）对于其他未说明的文献类型，建议采用单字母“Z”。（3）对于数据库（Database）、计算机程序（Computer Program）及电子公告（Electronic Bulletin Board）等电子文献类型的参考文献，建议以下列双字母作为标志：电子文献类型 数据库 计算机程序 电子公告电子文献类型标志 DB CP EB（4）电子文献的载体类型及其标志对于非纸张型载体的电子文献，当被引用为参考文献时需在参考文献类型标志中同时标明其载体类型。建议采用双字母表示电子文献载体类型：电子文献载体类型 磁带 磁盘 光盘 联机网络电子文献载体类型标志 MT DK CD OL载体类型标志含义 Magnetic Tape Disk CD-ROM Online并以下列格式表示包括了文献载体类型的参考文献类型标志：[文献类型标志/载体类型标志]如：[DB/OL] 联机网上数据库（Database Online）；[DB/MT] 磁带数据库（Database on Magnetic Tape）；[M/CD] 光盘图书（Monograph on CD-ROM）；[CP/DK] 磁盘软件（Computer Program on Disk）；[J/OL] 网上期刊（Serial Online）；[EB/OL] 网上电子公告（Electronic Bulletin Board Online）。以纸张为载体的传统文献在引作参考文献时不必注明其载体类型。

论文如何正确标注参考文献，word中怎么标注参考文献

人脸图像识别论文的参考文献

Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。

摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., , 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流

论文查重微博别人说的话

论文查重用自己的话描述算抄袭吗？一大段直接抄别人资料，但加上引号，并在后面加引注[1]也不算抄，但会影响你论文的引用率！如何引用，使论文不复制？引文的格式要求是在论文研究中有明确的解释，或者在论文中直接通过作者进行解释。引用他人的观点，不管原文是否被描述，作者和来源都应以注释的形式注明，详细说明出版者、出版日期和页码。例如，为了引用，引用的观点和数据来自学习他人的作品。建议我们检测引用的原始信息来源，检测引用，注明原始经济来源，抄袭主要表现为故意隐瞒原作出处，在文字或内容上模仿原作。如果引证语言的发展被用作研究和论证自身技术创新教育观点的论据来支持论点，那么它就被称为引证。如果观点是别人的，论证方法和语言相似，可以认为是模仿。使用方法是以学生自己的论文为基础，引用他人的观点或部分陈述，论文整体发展还是我们自己的想法，而剽窃就是改变汤不改药，给别人“论文“的结构、写作方法、材料等大量模仿，完全从别人的作品中改成了抄袭，因此，我们学习如何正确利用别人的成果为自己的企业服务。

将论文上传至查重系统进行检测的一个过程简称为论文查重，论文查重是用来核查论文当中的重复率、引用率、格式排版等问题，只有通过学校的论文查重环节，才能迎来答辩环节。学校设立论文查重的目的是为了防止学生在写作论文时出现抄袭等学术不端行为，也为了提高毕业生论文的质量，旨在学术界营造积极向上的学术风气。简而言之，就是检测抄袭率，看你论文的原创度，是不是抄袭的论文。推荐大家使用paperfree免费论文查重系统

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