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孤独症访谈场景下融入角色信息的说话人日志方法: 2025年; 说话人日志技术在智能语音转写领域扮演着关键的角色,其核心任务是按照说话人的身份对多人音频进行分割和聚类,以便更好地对音频内容及转写文本进行整理。在医疗访谈领域,说话人日志技术是自动化评估的前置条件。医疗交互对话领域天然存在角色信息,以孤独症辅助诊断为例,典型的情境包括医生、家长和接受诊断的孩子这3种明确定义的角色。但在实际对话中,角色和说话人之间的对应关系可能并非一一对应。例如,在孤独症诊断过程中,每次会话仅涉及一个孩子,而医生或家长的数量却是不确定的。文中认为语音片段中隐含的角色信息与声纹信息可以进行有效的互补,进而降低错误率,故提出一种将角色信息引入序列到序列目标说话人语音活动检测(Seq2Seq-TSVAD)中的方法。在CPEP-3数据集上,说话人日志的错误率(DER)为20.61%,相比Seq2Seq-TSVAD方法降低了9.8%,相比模块化说话人日志方法降低了19.3%,表明孤独症访谈场景下角色信息在提升说话人日志性能方面具有明显的作用。; 王康月程铭谢奕香邹小兵邹小兵; 关键词：孤独症谱系障碍

BDL模型到UML状态图的可视化方法研究被引量：1: 2015年; 针对复杂软件系统需求模型难以理解的问题,提出了一种UML状态图描述需求模型的可视化方法。该方法基于行为描述语言(Behavior Description Language,BDL)构建的需求模型,通过定义映射规则,将BDL模型中的行为、行为间关系与UML状态图中的迁移相关联,并将行为执行后产生的状态与UML状态图中状态相关联。然后根据转换算法自动提取各结点信息,输出完整的状态图,从而实现BDL需求模型的可视化。最后通过实例,验证了该方法的有效性。; 马丽毋国庆黄勃程铭崔梦天; 关键词：映射规则状态图

面向软件行为的多视点需求建模方法被引量：5: 2014年; 面向软件行为的多视点需求建模从视点需求出发,提出了基于软件行为描述语言(Behavior Description Language,BDL)的多视点需求模型、需求验证及生成形式化需求文档方法.首先划分目标系统构建多视点,然后利用BDL建立视点行为模型,所有视点行为模型组合构成系统行为模型.在多视点行为模型框架下,利用BDL所构建行为模型进行语法、语义以及系统特性的检测,保证系统行为模型的正确性.最后,介绍了基于上述方法的多视点需求建模工具RMTS.; 程铭黄勃毋国庆姚昱袁梦霆; 关键词：多视点

基于迁移学习的软件缺陷预测被引量：23: 2016年; 传统软件缺陷预测方法在解决跨项目缺陷预测过程中适应能力不足,主要是因为源项目和目标项目之间存在不同的特征分布.为了解决这个问题,提出一种新的加权贝叶斯迁移学习算法,算法首先收集训练数据和测试数据的特征信息,然后计算特征差异,将不同项目数据之间差异转化为训练数据权重,最后基于这些权重数据建立预测模型.在8个开源项目数据集上进行实验比较,实验结果表明与其他方法相比本文方法显著提高跨项目缺陷预测性能.; 程铭毋国庆袁梦霆; 关键词：软件缺陷预测朴素贝叶斯

软件缺陷预测若干关键技术研究: 软件缺陷预测技术是当前软件工程领域和机器学习领域的研究热点,它通过挖掘软件历史数据,提取与软件缺陷相关的度量特征构建预测模型,并能够在系统开发初期及时准确的识别有缺陷的软件模块,合理分配测试资源,降低软件开发和维护成本。...; 程铭; 关键词：软件缺陷预测字典学习; 文献传递

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程铭