龚铖

作品数：3被引量：17H指数：2
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供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>
发文主题：VECTOR说话人自适应说话人声学模型神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
发文期刊：《金融与经济》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：湖南省软科学研究计划国家社会科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
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语音识别中神经网络声学模型的说话人自适应研究被引量：12
《计算机应用与软件》2018年第2期200-205,266,共7页金超 龚铖 李辉 
针对语音识别系统中测试的目标说话人语音和训练数据的说话人语音存在较大差异时,系统识别准确率下降的问题,提出一种基于深度神经网络DNN(Deep Neural Network)的说话人自适应SA(Speaker Adaptation)方法。它是在特征空间上进行的说话...
关键词：深度神经网络 说话人 自适应声学模型 ivector向量 
基于I-Vector的多核学习SVM的说话人确认系统被引量：1
《微型机与应用》2017年第22期15-18,22,共5页龚铖 琚炜 
自I-Vector(身份认证矢量)被提出以来,基于I-Vector的说话人确认系统迅速取代了基于GMM超矢量的系统并开始流行。I-Vector-SVM系统作为其中之一,在通常训练样本较少的说话人确认领域有着独特的优势,但其性能受核函数影响较大。因此,基...
关键词：说话人确认 多核学习SVM I-Vector 
媒体报道降低了股价崩盘风险吗?——来自创业板的证据被引量：5
《金融与经济》2017年第4期74-80,共7页王昶 王敏 龚铖 
国家社会科学基金重大项目(批准号:14ZDB136);国家社会科学基金项目(批准号:13BGL105);湖南省软科学重点项目(批准号:2013ZK2003);国家青年基金项目(批准号:13CJY029)
针对创业板公司股价的"暴涨暴跌"现象,本文运用信息不对称和投资者情绪理论,研究了媒体报道对创业板公司股价崩盘风险的影响。研究发现,在创业板中,上市公司受到媒体报道越多,其股价崩盘风险越高,而且,不同性质的媒体报道均会加大上市...
关键词：媒体报道 情绪 信息不对称 股价崩盘风险 创业板 
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