Resumen

Como una de las herramientas de comunicación más importantes para los seres humanos, la pronunciación en inglés no solo transmite información literal sino que también transmite emoción a través del cambio de tono. Basado en el algoritmo estándar de filtrado de partículas, se propone un algoritmo mejorado de filtrado de partículas auxiliar sin rastro. En el muestreo de importancia, basado en la información de observación más reciente, se utiliza el método de filtro de Kalman no lineal insaturado para calcular cada estimación de partícula y mejorar la precisión de la estimación de transformación no lineal de partículas; durante el proceso de re-muestreo, se introducen factores auxiliares para modificar los pesos de las partículas y enriquecer la diversidad de partículas y debilitar la degradación de las partículas. El algoritmo mejorado de filtro de partículas se utilizó para la identificación de parámetros en línea y se comparó con el algoritmo estándar de filtro de partículas, el algoritmo de filtro de partícul

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Herramientas de comunicación importantes; Pronunciación en inglés; Algoritmo de filtrado de partículas; Filtro de Kalman no lineal; Identificación de parámetros; Información emocional
• Keywords:Important communication tools; English pronunciation; Particle filtering algorithm; Unscented Kalman filter; Parameter identification; Emotional information