ASR DEPENDENT TECHNIQUES FOR SPEAKER IDENTIFICATION
Alex Park and Timothy J.Hazen
Spoken Language Systems Group
MIT Laboratory for Computer Science
Cambridge,Massachusetts02139USA
malex,hazen@https://www.doczj.com/doc/b94740294.html,
ABSTRACT
Traditional text independent speaker recognition systems are based
on Gaussian Mixture Models(GMMs)trained globally over all
speech from a given speaker.In this paper,we describe alterna-
tive methods for performing speaker identi?cation that utilize do-
main dependent automatic speech recognition(ASR)to provide a
phonetic segmentation of the test utterance.When evaluated on
YOHO,several of these approaches were able outperform previ-
ously published results on the speaker ID task.On a more dif?cult
conversational speech task,we were able to use a combination of
classi?ers to reduce identi?cation error rates on single test utter-
ances.Over multiple utterances,the ASR dependent approaches
performed signi?cantly better than the ASR independent methods.
Using an approach we call speaker adaptive modeling for speaker
identi?cation,we were able to reduce speaker identi?cation error
rates by39%over a baseline GMM approach when observing?ve
test utterances from a speaker.
1.INTRODUCTION
The most common approach to speaker recognition today is the
use of global Gaussian mixture models(GMM)[1].The primary
bene?t of the GMM approach is that speaker identi?cation can
be performed in a completely text independent fashion(i.e.,no
knowledge of the words spoken by the speaker is required).How-
ever,because this approach ignores knowledge of the underlying
phonetic content of the speech,it does not take advantage of all
available information.
In this paper we strive to improve upon the GMM approach
by combining it with other classi?cation techniques which utilize
information about the phonetic content of the speech.One of the
disadvantages of the GMM’s global model is that the acoustic vari-
ability of phonetic events in the test utterance is not taken into ac-
count when comparing different speakers.Although it has been
shown that some phonetic classes have higher speaker distinguish-
ing capabilities than others[2],much of this information is lost
when all enrollment data is mapped to a single acoustic model.In
our work we utilize a speech recognition engine to hypothesize the
phonetic content of the test utterance.We then use this knowledge
during speaker identi?cation by applying re?ned phone dependent
models in place of a global GMM.We believe that this approach is
feasible in domain dependent applications where a reliable speech
recognition engine is available.
Phone Class GMMs
Fig.1.Phonetically Structured GMM scoring framework
2.1.2.Phonetically Structured GMMs
A recent variant of the traditional GMM approach is the so-called “phonetically-structured”GMM method which has been proposed by Faltlhauser et al.[5].This method trains smaller “granular”GMMs on separate phonetic classes for each speaker,then com-bines them into a larger single model which is used for identi?-cation.By combining the various phonetic models using a glob-ally determined weighting,this method is less sensitive to phonetic biases present in the enrollment data of individual speakers.Ex-amples of the phonetic classes that were used are:vowels,strong fricatives,liquids,etc.In total,eight phonetic classes were used for training.During identi?cation,all speech frames from the test utterance are scored against the combined model,as illustrated in Figure 1.
2.2.ASR Dependent
The following two approaches require a speech recognition engine in order to generate a hypothesized phonetic segmentation of the test utterance.The generation of this hypothesis is described in Section 2.3.
2.2.1.Phonetic Classing
The use of separate phonetic manner classes for speaker modeling was studied previously by Sarma [6].This technique is similar to the use of phonetically structured GMMs in that training is iden-tical.Phonetic class GMMs were trained for each speaker,but in-stead of being combined into a single speaker model,the individ-ual classes were retained.During identi?cation,each test vector was assigned to a phonetic class using the phonetic segmentation hypothesis provided by the speech recognizer.The appropriate phone class model was then used to score the vector.This scoring procedure is illustrated in Figure 2.
Since test vectors were scored directly against the granular GMMs,this approach is similar to the “multigrained”method pro-posed by Chaudhari et al.[7].However,by using the phone class
... ...
c : wfric c : vowel ... ...
aligned to phonetic hypothesis
Phone Class GMMs
1
8
Fig.2.Phonetic Class scoring framework
assignment provided by the speech recognizer,this approach elim-inates the need to score against every model in the speaker’s li-brary,as is required by the multigrained method.2.2.2.Speaker Adaptive Scoring
The previous two approaches attempt to improve upon the global GMM approach by using broad phonetic class models which are more re?ned than the global GMM.At a further level of granu-larity,models can be built for speci?c phonetic events.Unfortu-nately,the enrollment data sets for each speaker in typical speaker ID tasks are not large enough to build robust speaker dependent phonetic-level models.To compensate for this problem,we can draw upon techniques used in the speaker adaptation ?eld.This allows us to build models that learn the characteristics of a phone for a given speaker when suf?cient training data is available,and rely more on general speaker independent models in instances of sparse training data.
In this approach,speaker dependent segment-based speech rec-ognizers were trained for each speaker.During identi?cation,the hypothesized phonetic segmentation produced by the speaker in-dependent speech recognizer was used to generate the best path speaker dependent score,which was then interpolated with the rec-ognizer’s speaker independent score.This method approximates the MAP strategy for speaker adaptation [8],and is similar to the LVCSR-based speaker veri?cation system developed by Dragon Systems and described by Weber et al.in [9].Mathematically,if the word recognition hypothesis assigns each test vector to a phone ,then the score for speaker is given by
where ,are the speaker dependent and speaker indepen-dent models for phone ,and is an interpolation factor given by
1st stage
Fig.3.Two stage scoring framework indicating parallel ASR and GMM speaker ID computation
the test utterance is passed in parallel through a speech recog-nition module and a GMM speaker ID module,which is imple-mented using the baseline approach.The speech recognition mod-ule produces a time-aligned phonetic hypothesis,while the GMM speaker ID module produces an N-best list of hypothesized speak-ers.These results are then passed to the next stage,where a second classi?er rescores each speaker in the N-best list using one of the re?ned techniques described above.
This two-stage scoring method is useful in a number of ways. First,by using the GMM speaker ID module for fast-match,we reduce post-recognition latency by limiting the search space of speakers presented to the second stage.Identi?cation performance is not signi?cantly affected since the probability of N-best exclu-sion of the target speaker by the GMM module can be made arbi-trarily low by increasing N.Furthermore,there is little increase in pre-identi?cation latency for the ASR dependent approaches since the GMM scoring proceeds in parallel with word recognition.An-other advantage of this framework is that scores from multiple classi?ers can be used and combined in the second stage.
3.EXPERIMENTS
3.1.Corpora
For evaluation,we used two signi?cantly different corpora.The ?rst corpus,YOHO,consisted of138speakers reading six digit combination lock phrases,and was recorded in a low noise of?ce environment[10].Although recording was done on a high-quality telephone handset,the speech was not passed through a telephone channel.Training data is made up of96enrollment phrases which are identical over all speakers.On average,each speaker has ap-proximately180seconds of speech training data.
To simulate a more dif?cult variable condition task,we created a second corpus out of speaker-labeled data taken from the MIT M ERCURY airline travel information system[11].The M ERCURY data set consisted of variable length spontaneous speech utterances gathered from38speakers across a variety of telephone channels
Method M ERCURY
0.83
Phonetically Structured GMM(PS)21.3
0.40
Speaker Adaptive(SA)27.8
0.53
Multiple Classi?ers(PS+SA)18.3 https://www.doczj.com/doc/b94740294.html,parison of identi?cation error rates for each ap-proach on YOHO and M ERCURY data sets
and handsets.Training data is limited to approximately50variable length utterances per speaker.The total amount of training data per speaker ranges from30seconds to90seconds of actual speech.
3.2.Experimental Conditions
For both corpora we used domain dependent implementations of the MIT S UMMIT speech recognizer[4].On the YOHO data set, the vocabulary was limited to allow only the set of possible nu-merical combination lock phrases.On the M ERCURY data set,the recognizer was limited to a2200word vocabulary for conversa-tional queries regarding airline travel.Empirically determined pa-rameters such as classi?er combination weights and interpolation parameters were found by tuning on an independent set of M ER-CURY development data.
4.RESULTS
For this project,we chose to con?ne our experiments to the task of closed-set identi?cation rather than speaker veri?cation.The motivation for doing so was to compare the relative speaker dis-tinguishing capability of each system without having to consider the effect of different background model normalization schemes required for veri?cation tasks.
We?rst computed results for the closed set identi?cation task on individual utterances.These results are shown in Table1.When comparing the performance of the different classi?ers,we observed that error rates on the YOHO corpus were uniformly low.In par-ticular,we noted that our best results on the YOHO corpus were better than the0.36%identi?cation error rate obtained by a sys-tem developed at Rutgers[10].This is the best result that we are aware of that has been reported for this task.With the exception of systems involving the GMM baseline,each of the classi?ers pro-duced between14and22total errors out of5520test utterances, making the differences between these approaches statistically in-signi?cant.
On the M ERCURY data set,the comparative performance of each system is more evident.Both the phonetically structured GMM system and the phonetic classing system give slight im-provements over the baseline,while the speaker adaptive system has a higher error rate than any of the other approaches.Across all systems,we observed that error rates were signi?cantly higher on the M ERCURY task than on YOHO,clearly illustrating the in-creased dif?culties associated with spontaneous speech,noise,and variable channel conditions.These factors also led to a higher word error rate on the M ERCURY data,which partially explains why the recognition aided systems did not yield improvements 3
Method3Utt Baseline(GMM)14.3 PS15.6
PC14.9
SA10.3 GMM+SA9.7
PS+SA11.2
System setup/parameter/General 1>Production Execution Picking Z Standby : 从feeder的吸件位置Gantry所移动的高度 ?Modul head设备是20 精密head 设备是15 Placing Z standby : 置件高度一定要输入25.00. Feeder pitch : feeder和feeder之间的距离 ?MRC是16.00 QUAD是16.00 or 23.00 出厂时16.00 SETTING. Auto Pic Size Limit : 执行Pic时为了看见零件的外观而设置的Size Limit ? 5.00 Front Ref.feeder No,Rear Ref.feeder No : Feeder的基准号码 => 开始时Front是23号feeder , Rear是73号feeder为基准 Part Check Wait Delay : ?30 Belt Mid Time :PWB被LowSpeed Sensor感应之后以中速移动的时间 ?250 ~ 500之间 Belt Stop Delay : PWB被Setposition Sensor感应之后以低速移动的时间 ?250 ~ 500之间 Pusher down delay : PWB出来时Pusher下降之后过规定的时间后驱动Belt. ?100 Auto PIC Delay : Pic Auto执行时一Step之间停止的时间 ?500 1>In Position On Picking : 吸件时Motion终了的Position Limit On VA : 检查零件时Motion终了的Position Limit On Placement : 置件时Motion终了的Position Limit => On Picking : XY=0.5 R=1.0 Z=0.3 Z On Up=1.5 => On V A : XY= 0.03 R=0.3 Z=0.2 XY on Offset M.=1.0 => On placement : XY=0.05 R=0.3 Z=0.2 Z on Up=1.0 Place Z Offset=0.3 <注为了提高精密度可以变更On Placement的XY= 0.02 ~ 0.05 R=0.2 ~ 0.5.> 2>Setting Pulse : 目前不使用. 3>Others Collision Limit : 只有在10Series有效front,Rear的最小安全间距 ?目前MPS-1010是75.00 MPS-1010P是100.00.
短信系统参数配置原则 （初稿） 四川移动通信责任有限公司 2003年六月
前言 受集团公司委托（移网通[2002]528号《关于委托编写短信系统参数配置原则的通知》），四川移动通信有限责任公司负责制定短信系统参数配置原则。为此公司上下十分重视，立即成立了以网络部副主任刘耕为组长的参数编制小组，对短信系统相关的参数进行了大量的测试和分析，为提高短信各设备间的兼容性和下发成功率以及解决短信中心、短信网关的参数设置不规范，导致省际、省内各级短信设备配合不一致，影响短信业务成功下发的问题，提出了参数配置建议。由于时间和水平有限，《原则》当中难免有考虑不周之处，敬请指正。
目录 第一部分情况简介 (4) 第二部分短信中心参数配置原则 (5) 一、短信中心单个用户最大短信缓存条数（被叫）： (5) 二、短信中心单条短信最大保存期限 (8) 三、短信系统重发参数 (11) 1、用户原因的重发机制： (12) 2、网络原因的重发机制。 (14) 四、MSC短消息事件鉴权参数 (20) 五、短信中心接口部分相关参数： (23) 第三部分短信网关参数配置原则 (24) 一、与短信中心接口 (24) 二、与SP接口 (27) 三、与SCP的接口 (28) 四、与其他ISMG的接口 (29)
第一部分情况简介 （一）编写小组成员 组长：刘耕 副组长：杨书其白庆王耀阳 组员：刘晟、林勇、林静、曾智、侯漫秋、涂越秋 厂家：张美军（华为）钟智（康维）李邦建（亚信） （二）本省短信及相关网络设备情况 点对点短信中心：华为（软件版本 v280r001.5d611），容量300万BHSM 梦网短信中心：康维（软件版本 2.5.27），容量300万BHSM 短信网关：亚信（软件版本 2.5.1）, 容量288万BHSM SCP：东信北邮(4.04) MSC：西门子（sr9.0） HLR:西门子（sr9.0）
简介： 《看不见的人》是当代美国黑人文学中的经典之作，具有西方当代小说的许多特点：思想内容上提出了个人在荒谬的宇宙里的处境问题并探索自我本质；艺术上大胆创新，现实主义与超现实主义相结合，在运用黑色幽默手法上开美国后现代派文学的先河。因此这部小说一出版，立刻受到英美评论界的普遍赞扬。有人称它是自己一辈子读到过的最佳美国黑人小说，也有人赞美本书最具美国文学的特点，还有美国评论家认为，“从马克·吐温以后，还没有一个美国作家能够再创造如此丰富、幽默的口语”，美国著名文学评论家德尔摩·施华兹甚至认为现有的文学评论语汇用来评论本书都不免显得“肤浅与浮夸”。在本书出版13年之后，美国的主要书评周刊《图书周刊》邀请200个作家和评论家投票选举二战后出版的最优秀的美国小说，大家一致选中了本书，可见其影响之大。 作者简介： 拉尔夫·艾里森（1914—1994) 著名的美国黑人小说家。1914年生于美国俄克拉荷马市，父亲当过建筑工人和小商贩。艾里森3岁丧父，由母亲帮佣将他扶养成人，使他自幼对音乐和书籍发生了浓厚兴趣。1933年他获州奖学金入塔斯克基学院攻读音乐与雕塑3年，音乐方面的造诣不仅表现在他的文艺评论集《影子和行为》（1964）里有关音乐的评论上，而且对他小说创作中的语言风格也有积极的影响。1936年去纽约学雕塑，遇著名作家理查德·赖特，开始在他的鼓励下进行文学创作。1943年至1945年服兵役，复员后获罗森瓦德研究基金专门创作长篇小说《看不见的人》，先后写了7年，1952年出版后受到评论家的高度赞扬，从而奠定了他的文学地位。此后艾里森发表过一些短篇小说和评论文章，同时在一些大学里教创作，再没有发表其他重要著作。 导读： 获“美国国家图书奖” 二战以来最优秀的美国小说 出版说明 要支撑起一个强大的现代化国家，除了经济、制度、科技、教育等力量之外，还需要先进的、强有力的文化力量。凤凰文库的出版宗旨是：忠实记载当代国内外尤其是中国改革开放以来的学术、思想和理论成果，促进中西方文化的交流，为推动我国先进文化建设和中国特色社会主义建设，提供丰富的实践总结、珍贵的价值理念、有益的学术参考和创新的思想理论资源。 凤凰文库将致力于人类文化的高端和前沿，放眼世界，具有全球胸怀和国际视野。经济全球化的背后是不同文化的冲撞与交融，是不同思想的激荡与扬弃，是不同文明的竞争和共存。从历史进化的角度来看，交融、扬弃、共存是大趋势，一个民族、一个国家总是在坚持自我特质的同时，向其他民族、其他国家吸取异质文化的养分，从
SAP系统配置参数详解 SAP 系统参数设置 path: /usr/sap/PRD/SYS/profile profile: PRD_DVEBMGS00_sapapp 如果您想查看所有的参数及当前设定，可使用SA38 执行程序 RSPARAM 修改附加配置 T-CODE:RZ10 进行SAP系统参数的设置,设置后需激活参数并重启SAP实例，配置参数才会生效login/system_client 登录时默认的Client号 login/password_expiration_time 密码有效期 login/fails_to_user_lock 密码输错多少次后锁定 login/failed_user_auto_unlock 用户失效后多长时间解锁 rdisp/mshost 状态栏中显示的系统名称 rdisp/rfc_use_quotas 是否激活配额资源分配,0是关闭,1是启用.以下相关限制必须这个为1时才生效. rdisp/gui_auto_logout 表示如果客户在指定时间内没有进行任何操作，则会自动退出SAP系统。时间为秒 rdisp/max_wprun_time 程序运行的最长时间限制 rdisp/rfc_max_login 最大SAP用户登录数 login/disable_multi_gui_login 限制用户多次登录，该参数可以设置同个client 同个用户ID可以允许同时登录几个,当设为1时,系统将提示用户选择: 'Terminate the Current Sessions' or 'Terminate this Login.' ,以达到保证只允许一个登录. rdisp/tm_max_no 这个参数是限制每个实例最大的用户数,默认是200个. rdisp/rfc_max_own_login 一个程序在一个服务器上允许分配的RFC资源个数,也就是同时能运行多少个.默认值25. rdisp/rfc_min_wait_dia_wp 设置RFC保留的会话设置, rdisp/wp_no_dia 在一个实例中处理的会话数目,如果设置为10,rdisp/rfc_min_wait_dia_wp=3则可用的会话处理是7,3个被保留 rdisp/rfc_max_own_used_wp rdisp/rfc_max_comm_entries rdisp/rfc_max_wait_time rdisp/btctime
废旧汽车拆解回收及加工项目可行性研究报告 项目建设单位： 项目编制单位： 日期：
目录 第一章、总论 1.1 项目概况 1.2 编制依据及编制原则 1.3 项目背景、投资的必要性和经济意义 1.4 项目建议和指导思想 第二章、全球报废汽车拆解和回收行业现状2.1 国外废旧汽车拆解以及废旧汽车产业概述2.2 各务废旧汽车回收体系及运营模式 2.3 拆解和回收市场最新动态 2.4 美国汽车报废市场 2.5 德国汽车报废市场 2.6 日韩汽车报废市场 2.7 我国废旧汽车回收利用和拆解的现状 第三章、市场预测 3.1 国内外市场情况预测 3.2 回收拆解利用市场的初步预测 3.3 汽车回收利用分析 第四章、项目建设条件及总体规划 4.1 概况 4.2 项目选址条件
4.3 建设标准 4.4 建设目标 4.5 发展战略 第五章工艺流程、设备选型及配套工程5.1 工艺流程 5.2 废旧汽车企业作业程序 5.3 工程方案 5.4 设备方案 5.5 配套工程 第六章、环境保护与安全卫生 6.1 环境保护 6.2 安全与卫生 6.3 消防 第七章、节能、节水 第八章、生产组织和劳动定员及项目招投标8.1 生产班制和定 8.2 人员的来源和培训 8.3 项目实施管理 8.4 工程招投标 第九章、项目实施计划 9.1 安排原则与设想 9.2 项目实施计划 第十章、总投资估算及其资金来源
10.1 固定资产投资估算 10.2 流动资金估算 10.3 总投资估算及其资金来源 第十一章、财务评价 11.1 产品成本估算 11.2 产品销售收益测算 11.3 财务现金流量及财务状况分析11.4 不确定性分析 11.5 结论 第十二章、结论与建设 12.1 结论 12.2 建议 第十三章、财务报表
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系统参数配置说明书
一、浏览器使用建议 本系统建议使用IE浏览器，若使用IE8浏览器请将浏览器设置为非兼容模式。使用IE8兼容模式上传附件页面会出现如下图所示： 正常界面如下图所示，出现“”按钮可正常使用。 设置步骤如下： 1.打开IE浏览器，点击右上角的“”按钮。如下图所示：
2.将兼容性视图的勾选去掉，如下图所示： 二、下载安装Flash插件 在本系统中上传附件时出现如下界面的情况时，需要下载Flash插件并且安装。 安装成功后重启IE浏览器，上传附件页面出现“”按钮时可正常使用。 三、将“申报系统”设为信任站点（若系统可正常使用，可不进行设置） 1、打开IE浏览器，并在地址栏中输入网址，显示界面如下图所示：
2、点击浏览器的菜单条“工具—〉Internet选项”，其界面如下图所示： 3、选中“安全（标签）—〉受信任的站点—〉站点”，其界面如下图所示：
将输入框中输入“工业产品质量控制和技术评定实验室申报管理系统”的网址（如: https://www.doczj.com/doc/b94740294.html,/lab/），并点击“添加”按钮，该网址进入下面的列表框中，最后点击“确认”按钮。 注意：在输入网址前，应该取消Checkbox的选中状态。 4、设置“受信任站点”的安全级别； 在Internet选项窗体中选择“安全（标签）—〉受信任的站点—〉自定义级别”，出现的界面如下图（右）所示： 请按照下面的要求，对“ActiveX控件和插件”进行安全设置： ActiveX控件自动提示：启用
●对标记为可安全执行脚本的ActiveX控件执行脚本：启用 ●对没有标记为可安全的ActiveX控件进行初始化和脚本运行：启用 ●二进制和脚本行为：启用 ●下载未签名的ActiveX控件：提示 ●下载未签名的ActiveX控件：启用 ●运行ActiveX控件和插件：启用 后面的内容保持现状，不进行调整。 提示：针对“ActiveX控件和插件”，仅对“下载未签名的ActiveX控件”为“提示”，其余全部为“启用”状态。 点击“确认”按钮，会弹出确认对话框，选中“是”，并在“Internet选项”窗体中点击“确认”按钮，则设置立即生效。 至此，信任站点的设置全部完成。 四、设置Word格式附件的打开方式（若系统可正常使用，可不进行设置） 1、打开“资源管理器”或“我的电脑”并在菜单中选择“工具—〉文件夹选项”， 如下图所示：
https://https://www.doczj.com/doc/b94740294.html,/ourcompany/aboutus/Pages/aboutus.aspx?lang=tc 香港中电网页招聘信息 中電在過去的百多年來，為亞洲市場的穩健發展灌注了生生不息的動力。我們為數以百萬計的用戶提供可靠的電力供應，並積極融入業務所在地的社群，為當地的社會及經濟發展作出貢獻。今天，中電的業務遍及香港、中國內地、澳洲、印度、東南亞及台灣，與各界攜手締造可持續發展的目標。 关键信息 公司成立于1901年，前身为中国电力有限公司。 中电集团控股有限公司（香港联交所编号0002），是在亚太地区的最大的投资者和运营商，在中国内地，香港，澳大利亚，印度，东南亚和台湾等地区运营。 总收入：584.10万港元。 总盈利：103.32亿港元。 香港中华电力有限公司是中电集团的主要附属公司。 最大的垂直整合发电，输电和供电公司，服务全港人口的80％。 超过3700多名员工，其中约60％是工程技术人员。 输电配电线路覆盖13700公里，覆盖13400座变电站。 为235万家客户提供服务。 关于中电的更多信息请登录：https://https://www.doczj.com/doc/b94740294.html, 中电的愿景，使命和价值观 愿景：中电的目标是成为一家在亚太地区电力部门领先的投资运营商。 我们的使命是： 提高我们股东的价值。
为我们的客户提供世界一流的产品和服务，体现良好的价值。 提供一个安全，健康，和使员工充实的工作环境。 促进我们经营所在的社区的经济和社会发展。 负责管理我们所有业务和项目的环境影响。 我们的价值观： 关心人 关心社区 关心环境 关心表现 尊重法律和标准 重视创新和知识 中電的業務能一直穩步發展，取得今天的成績，全賴集團貫徹始終恪守商業原則和道德操守。這些原則及操守釐訂了清晰的目標、使命、價值觀，以及員工應有的作業行為。我們承諾在發展及實現業務目標的過程中，遵循可持續發展的原則─平衡業務運作對社會、環境及經濟的影響，並充分考慮與兼顧現今及以後世代的需要。 我們重視聰慧有幹勁的年青人。從多年經驗所得，若能盡早為年青人提供發展潛能的機會，往往有助他們茁壯成長，開創事業成
目录 描述 (3) 产品特征 (3) 立体声多媒体数字信号编译码器： (3) 麦克风前置放大： (3) 其他特征： (3) 应用 (4) 引脚结构 (8) 引脚描述 (8) 绝对最大额定值 (9) 推荐的工作条件 (10) 信号的时序要求 (10) 系统时钟时序 (10) 音频接口时序——主模式 (11) 音频接口时序——从属模式 (11) 控制接口时序——3线模式 (12) 控制接口时序——2线模式 (13) 芯片描述 (14) 绪论 (14) 特征 (14) 麦克风输入 (15) PGA和ALC操作 (15) 线输入（AUXL、AUXR） (15) ADC (15) HI-FI DAC (15) 输出混合器 (15) 音频接口 (15) 控制接口 (16) 时钟配置 (16) 电源控制 (16) 信号输入路线 (16) 麦克风输入 (16) 输入PGA音量控制 (18) 辅助输入 (19) 输入BOOST (19) 麦克风偏置电路 (21) 模数转换（ADC） (22) ADC数字滤波 (22) 可选的高通滤波器 (23) 可调陷波滤波器 (23) 数字ADC音量控制 (24)
输入限幅器/电平自动控制（ALC） (25) ALC芯片保护 (29) 噪声门 (29) 输出信号线路 (29) 数字重放（DAC）线路 (30) 数字Hi-Fi DAC音量（增益）控制 (31) DAC 5路均衡器 (31) DAC 3D放大 (32) 音量推动 (32) 5路图表均衡器 (34) 3D立体声放大 (35) 模拟输出 (36) 左和右通道混合器 (36) 耳机输出（LOUT1和ROUT1） (39) 扬声器输出（LOUT2和ROUT2） (41) 零交叉间歇时间 (44) OUT3/OUT4混合和输出 (44) 输出使能 (48) 过热保护 (48) 未使用的模拟输入/输出 (48) 数字音频接口 (51) 主属和从属操作模式 (51) 音频数据模式 (51) 音频接口控制 (54) 环回 (54) 压缩 (54) 音频采样率 (55) 主时钟和锁相环（PLL） (56) 通用的输入/输出 (57) 输出开关选择（插座检测） (58) 控制接口 (59) 控制模式选择和2线模式地址 (59) 3线串行控制模式 (59) 2线串行控制模式 (59) 芯片复位 (60) 电源 (60) 推荐的上电/断电顺序 (60) 电源管理 (61) 通过减少过采样率节省电能 (61) VMID (61) BIASEN (61) 源电流估算 (61) 推荐应用 (62) 封装图 (63)
AIX 系统参数配置 AIX 系统参数配置 AIX内核属于动态内核，核心参数基本上可以自动调整，因此当系统安装完毕后,应考虑修 改的参数一般如下: 一、单机环境 1、系统用户的最大登录数maxlogin maxlogin的具体大小可根据用户数设定，可以通过smitty chlicense命令修改，该参数记录于/etc/security/login.cfg文件，修改在系统重新启动后生效。 2、系统用户的limits参数 这些参数位于/etc/security/limits文件中，可以把这些参数设为-1,即无限制，可以用vi 修改/etc/security/limits文件，所有修改在用户重新登录后生效。 default: fsize = 2097151 ----》改为-1 core = 2097151 cpu = -1 data = 262144 ----》改为-1 rss = 65536 stack = 65536 nofiles = 2000 3、Paging Space 检查paging space的大小，在物理内存<2G时，应至少设定为物理内存的1.5倍，若物理内存>2G，可作适当调整。同时在创建paging space时, 应尽量分配在不同的硬盘上，提高其性能。利用smitty chps修改原有paging space的大小或smitty mkps增加一块 paging space。 4、系统核心参数配置 利用lsattr -Elsys0 检查maxuproc, minpout, maxpout等参数的大小。maxuproc为每个用户的最大进程数,通常如果系统运行DB2或ORACLE是应将maxuproc调整，Default：128、调整到500，maxuproc增加可以马上起作用，降低需要AIX重起。当应用涉及大量的顺序读写而影响前台程序响应时间时，可考虑将maxpout设为33, minpout设为16，利用 smitty chgsys来设置。
第十一章 系统参数的设置和维护 [教学目标] 1．了解计算机的启动过程。 2．熟练掌握利用开机信息分析计算机硬件的基本配置。 [教学重点] 掌握根据实际情况设置BIOS的方法。 [教学难点] 掌握利用开机信息分析计算机硬件出现的一些故障。 [分析学生] 对于初步接触电脑的学生来说，BIOS似乎很难理解。其实，只要掌握了几条基本的设置足可以应对大部分的问题。 [教学用具] 计算机，投影仪 [课时安排] 2课时 [教学过程] 一、导入新课 我们常常提到的一个名词BIOS，很多同学觉得BIOS很难理解。BIOS 其实很好理解，通过下面的课程大家一定会真正理解什么是BIOS。 提问学生：同学们，你们知道什么是BIOS？ 如何进入BIOS？ 引导学生思考、回答并相互补充。 教师总结归纳同学们的回答，进入教学课题。
二、新课教学 第十一章 系统参数的设置和维护 11.1 基础知识：计算机的启动过程 11.1.1 认识BIOS、冷启动和热启动 提问：BIOS在电脑中起什么作用？ 学生思考、看书、回答； 教师总结： 计算机用户在使用计算机的过程中，都会接触到BIOS，它在计算机系统中起着非常重要的作用。 BIOS，完整地说应该是ROM－BIOS，是只读存储器基本输入／输出系统的简写，它实际上是被固化到计算机中的一组程序，为计算机提供最低级的、最直接的硬件控制。准确地说，BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口(虽然它本身也只是一个程序)，负责解决硬件的即时需求，并按软件对硬件的操作要求具体执行。 一、BIOS的功能 从功能上看，BIOS分为三个部分： 1.自检及初始化程序； 2.硬件中断处理； 3.程序服务请求。 下面我们就逐个介绍一下各部分功能： (一)自检及初始化 这部分负责启动计算机，具体有三个部分，第一个部分是用于计算机刚接通电源时对硬件部分的检测，也叫做加电自检(POST)，功能是检查计算机是否良好，例如内存有无故障等。第二个部分是初始化，包括创建中断向量、设置寄存器、对一些外部设备进行初始化和检测等，其中很重要的一部分是BIOS设置，主要是对硬件设置的一些参数，当计算机启动时会读取这些参数，并和实际硬件设置进行比较，如果不符合，会影响系统的启动。 最后一个部分是引导程序，功能是引导DOS或其他操作系统。BIOS 先从软盘或硬盘的开始扇区读取引导记录，如果没有找到，则会在显示器上显示没有引导设备，如果找到引导记录会把计算机的控制权转给引导记录，由引导记录把操作系统装入计算机，在计算机启动成功后，BIOS的这部分任务就完成了。
实施解决方案-系统参数配置手册 ××ERP项目 建立日期: 修改日期: 文控编号: XXYYMMDDXX_(PMP项目号)_XX(阶段序号)_XX(流水号) 客户项目经理： 日期： 用友项目经理： 日期： <说明：本方案基于用友XX系列软件，主要针对XXX版本，由于不同版本产品功能会有差异，当您使用XX其他版本时，敬请进行详细的测试和修订。>
文档控制更改记录 查阅 分发
前言 本ERP项目整体实施解决方案主要由《实施解决方案-IT部署》、《实施解决方案-基础档案编码规则》、《实施解决方案-业务流程设计》、《实施解决方案-实施价值分析总览》（可选）、《实施解决方案-客户化开发》、《实施解决方案-岗位及权限设置》、《实施解决方案-系统参数配置手册》组成，用于指导本ERP项目的实施工作。 《实施解决方案-系统参数配置手册》作为整体实施方案的关键组成部分，基于前期对XX公司的调研，以及确认的调研报告，同时结合ERP的管理思想和功能特点设计而成。 本方案由XXERP项目实施组编写完成，需要相关领导审阅确认并签字。 1.本方案依据业务调研分析整理加工而成，其中问题如果涉及多个部门及岗位，可由相关人员共同商讨确认。 2.本方案将尽量做到准确、详细、全面，报告中如有错误、不当、或遗漏的问题，请客户
方予以纠正和补充。 3.此方案为以后实施工作的重要依据，需要用友和XX公司双方最终确认，如果需要变更内容，则必须由双方共同协商。 此文档一式两份，用友公司和XX公司各保留一份。
目录 第一章概述 (1) 1.1 适用范围......................................................................................... 错误！未定义书签。 1.2 术语表 (1) 第二章操作系统配置 (1) 2.1 基础设置 (1) 2.1.1 用户管理 (1) 2.1.2 本地（组）策略 (1) 2.1.3 服务管理 (1) 2.2 安全设置 (4) 2.2.1 杀毒软件 (4) 2.2.2 防火墙 (4) 2.3 IIS设置 (5) 2.4 其他设置 (5) 第三章数据库配置 (5) 3.1 系统设置 (5) 3.2 备份设置 (6) 3.3 存储过程 (6) 第四章ERP-XX配置 (6) 4.1 系统服务 (6) 4.1.1 系统管理 (6) 4.1.2 应用服务器配置 (6) 4.1.3 权限控制 (7) 4.1.4 接口参数和设置（可选） (7) 4.2 基础设置 (7) 4.2.1 基础信息 (7) 4.2.2 档案设置 (8) 4.2.3 单据设置 (8) 4.2.4 业务参数 (8) 4.2.4.1 财务会计 (8) 4.2.4.2 管理会计 (10) 4.2.4.3 客户关系管理 (10) 4.2.4.4 供应链 (10) 4.2.4.5 生产制造 (10) 4.3 自定义项 (10) 4.4 自定义单据 (10) 4.5 自定义报表 (10) 4.6 工作流 (10)
废旧汽车拆解设备及拆解项目可行性研究报告
1 总论 1.1项目概况 1.1.1项目名称、地点及建设单位 1. 项目名称：废旧汽车拆解处理项目 2. 项目地点： 3. 建设单位： 1.1.2投资方基本情况 1. 投资者名称： 2. 法定地址： 1.2 编制依据及编制原则 1.2.1编制依据 ?《中华人民共和国环境保护法》 ?《中华人民共和国环境影响评价法》 ?《报废汽车回收管理办法》 ?《汽车贸易政策》 ?《汽车产品回收利用技术政策》 ?《报废机动车拆解环境保护技术规范》 ?《中华人民共和国循环经济促进法》 ?《废汽车回收拆解企业技术规范》 ?《报废机动车回收拆解管理条例》
?《机动车强制报废标准规定》（公开征求意见）由商务部2011年发布。 1.2.2编制原则 ?以国家政策为导向，以市场调查为前提，经过技术、经济分析及评价，客观评价项目的可行性。 ?本项目集成国内外废旧汽车拆解和处臵工艺，成熟、可靠、实用，并节省投资和运行费用，确保运行高效、稳定、可靠。 ?系统运行灵活、管理方便、维修简单，充分考虑操作自动化，减少操作劳动强度。 ?采取有效措施减小对周围环境的影响，合理控制噪声、气味，妥善处理、处臵生产废弃物。 ?工程建设完成后，力争达到社会效益、经济效益、环境效益的协调统一。 1.3 项目背景、投资的必要性和经济意义 1.3.1项目背景 随着汽车工业的迅速发展，汽车的使用日渐普及。作为重要的陆路交通工具，汽车给人们的生活带来了巨大的便利，同时也产生了各种问题。汽车尾气已经成为现代城市的最大污染源之一，而废旧汽车超期服役使用危害更大，不仅涉及环境污染，而且会萌生交通安全事故，造成一系列社会问题；报废汽车的露天丢弃堆放，也是一个既浪费资源、又影响环境的社会难题，成为社会公害。因此，废旧汽车的回收、利用和处臵，已经在世界多个国家和地区引起高度重视。 在汽车工业发达的西方国家，汽车制造商及环保部门非常重视废旧汽车的回收，逐步形成一个颇为诱人产业。诚然，西方发达国家的汽车制造商对报废汽车回收业格外青睐，除了回收零部件再造利润丰厚外，很大程度上是基于各国环保政策的约束。随着各国生产者负责法的制定与实施，制造商担负起双重职责：即对汽车的生产制造负责，对汽车的报废回收负责。因此制造商做研发时就必须考虑产品的可回收利用性，以保证其生产的汽车零部件都易于再生循环使用。
K3系统参数设置说明及参考设置方案系统参数设置参考 1.1.1 供应链整体选项 单击〖系统设置〗?〖供应链整体选项〗，系统转入选项设置的显示界面。在该界面中，显示了供应链系统整体都要涉及的系统选项及系统的默认设置，用户要根据企业业务处理规范和处理惯例设置或修改设置。 每个选项包括参数名称和参数值:参数名称是对选项的描述;参数值是表示是否选择该选项，其中“”表示未选中，“”表示选中。将光标移至所要设置的单据所在条目，鼠标单击参数值的按钮，即可将未选中改变为选中，或者将选中改变为未选中。 对于供应链整体选项进行逐一说明。 , 审核人与制单人可为同一人 本选项设定业务单据的审核人和制单人是否可为同一人。若选中，表示单据制作和审核可为同一人;否则表示同一操作员不能审核自己制作的单据。系统默认为选中。 , 使用双计量单位 是指在业务处理时使用几种计量单位来衡量物料的收、发和结存。如果选中该选项，则系统在业务单据中显示两种计量单位，即基本计量单位和常用计量单位;否则则在业务单据中只显示常用计量单位，系统默认为不选中。常用计量单位包括采购、仓存、销售、生产计量单位，分别在采购、仓存、销售、生产环节使用. 需要说明的是，无论是否选中该选项，在报表查询中都可以查询到两种计量单位显示的业务数据信息。 , 基础资料录入与显示采用短代码
基础资料是有长代码和短代码显示之分的，长代码是指基础资料代码以本身代码和所有上级组的代码显示，如“KA.023.0021”;短代码则是指基础资料代码只显示本身代码，即“0021”。该选项是让用户决定在录入和显示基础资料时采用何种形式显示基础资料代码。系统默认为不选中。 , 打印(打印预览)前自动保存单据 如果选中该选项，系统提供打印、打印预览单据前将单据自动保存的功能，系统默认为不选中。 , 数量合计栏显示纯数量合计 用户要按企业物料的性质来决定是否选择该选项:在同一张单据录入和显示的物料可能因为性质的不同而采用不同的计量处理，所以合计这些物料的数量是没有意义的，此时就不应选中该选项;而有的企业物料质检性质类似、计数方法也相同，就可以在数量合计栏显示纯数量合计，以满足一定的统计需要。系统默认为不选中。 , 单据操作权限控制到操作员组 K/3系统的权限设置是按操作员组来区分不同部门或岗位的操作员的。不同操作员组的操作员会因为工作性质不同而处理不同的业务单据。该选项是从组大角度细分操作员功能，若选择此选项，则对业务单据的权限控制到操作员组，即系统会对查询序时簿时其他条件已 过滤出的单据再进行一次过滤，过滤的条件是只显示当前操作员所在组的所有操作人员的单据，若某操作员隶属于多个组，则包括多个组中所有操作人员所录的单据。系统默认为不选中。 系统管理员组的用户不受此选项的限制，仍自动拥有所有的权限。 注意: 若某操作员需要拥有多个组的单据的操作权限～在用户管理中～将此操作员
安装JDK： JAVA的环境变量设置 使用鼠标右击“我的电脑”->属性->高级->环境变量 系统变量->新建->变量名：JAVA_HOME 变量值：d:\jdk 系统变量->编辑->变量名：Path 在变量值的最前面加上：%JAVA_HOME%\bin; 系统变量->新建->变量名：CLASSPATH 变量值：.; 安装Tomcat CATALINA_HOME=d: \tomcat User Manual 用户手册 1 介绍 Apache JMeter 是100%纯JAVA桌面应用程序, 被设计为用于测试CS结构的软件. 同时也可以用来测试静态和动态资源的性能, 例如:静态文件, Java Servlets, CGI Scripts, Java Object, 数据库和FTP服务器等等. JMeter可用于模拟大量负载来测试一台服务器,网络或者对象的健壮性或者分析不同负载下的整体性能. 同时, JMeter可以帮助你对你的应用程序进行回归测试. 通过你创建的测试脚本和assertions来验证你的程序返回了所期待的值. 为了更高的适应性, JMeter允许你使用常规表达式来创建这些assertions. 2 开始 2.1 安装 下载安装最新的版本, 将会包含所有你需要建立和运行Web, FTP, JDBC和JNDI测试的文件. 如果你想进行JDBC测试, 你需要使用合适的JDBC driver. JMeter中不包含JDBC drivers. 其他可能需要下载的软件: ●Bean Shell ●Java Activation Framework – needed for Java Mail ●Java Mail – needed for mail visualiser and SOAP test ●JMS – for JMS samples ●General Java Kit 接下来一步, 就是浏览”建立测试计划”一章来熟悉JMeter的基本操作, 例如:添加和删除元素. 最后,浏览适当的章节来学习如何建立不同种类的测试计划. 例如, 如果你对Web 应用程序的测试比较感兴趣, 就浏览”建立一个Web测试计划”章节. 其他种类的测试计划建立的章节包括:JDBC, FTP和JNDI. 一旦你熟悉了建立和运行JMeter测试计划, 就可以开始熟悉各种配置参数, 例如: timers, listeners, assertions和其他的参数, 来帮助你更好地控制你地测试计划.
POS终端系统参数设置需求 一系统管理参数设置 统一用户名：99 ；默认密码：12345678 。进入系统管理菜单设置系统参数。如图所示： 1.商户参数设置 按数字键“1”进入商户参数设置。设置顺序依次为： （1）商户号（15位数字，非TMS版程序修改后需输入安全密码才能保存） （2）中文商户名（40字节文本数据） （3）英文商户名（20字节文本数据） （4）终端号（8位数字，非TMS版程序修改后需输入安全密码才能保存）
（5）子应用名称（20字节文本数据） 2.交易控制管理 按数字键“2”进入交易控制管理菜单，显示二级菜单如下： 2.1交易开关控制 按数字键“1”进入交易开关控制菜单，显示子菜单如下：
2.1.1 传统类交易开关控制 按数字键“1”进入传统类交易开关控制，用以控制是否屏蔽相关交易。控制内容依次为： （1）消费 （2）消费撤销 （3）退货 （4）余额查询 （5）预授权 （6）预授权撤销 （7）预授权完成请求 （8）预授权完成通知 （9）预授权完成撤销 （10）离线结算 （11）结算调整 2.1.2电子现金类交易开关控制 按数字键“2”进入电子现金类交易开关控制，用以控制是否屏蔽相关交易。控制内容依次为：
（1）接触式电子现金消费 （2）快速支付（非接电子现金消费） （3）电子现金指定账户圈存 （4）电子现金非指定账户圈存 （5）电子现金现金充值 （6）电子现金充值撤销 （7）电子现金脱机退货 2.1.3电子钱包类交易开关控制 按数字键“3”进入电子钱包类交易开关控制，用以控制是否屏蔽相关交易。控制内容依次为： （1）电子钱包消费 （2）电子钱包指定账户圈存 （3）电子钱包非指定账户圈存 （4）电子钱包现金充值 2.1.4分期付款类交易开关控制 按数字键“4”进入分期付款类交易开关控制，用以控制是否屏蔽相关交易。控制内容依次为： （1）分期付款消费 （2）分期付款消费撤销
报废汽车拆解合同 甲方： 乙方： 根据《中华人民共和国民法总则》、《中华人民共和国合同法》和第307号国务院令《报废汽车回收管理办法》等有关规定，甲乙双方就报废汽车拆解、销售事宜，经充分协商，达成一致。具体协议如下： 一、经协商，甲方同意将2018-2019年度全年回收的黄标车、汽车等报废车，交由乙方拆解、销售。 二、权利与义务 l、甲方将回收的报废车，按一定的价格销售给乙方（具体价格随行就市，具体确定），第一次价格1100元/吨，乙方按本协议约定，定期向甲方结算支付价款。 2、乙方在收到甲方交付的报废车后，自行拆解。 3、乙方必须严格遵守《国务院307号令》拆解整车、销毁“五大总成”处理废物、垃圾及污染物；本协议签订之前已存在的垃圾等废物由甲方处理（本协议签订之日双方确认清楚）。 4、甲方免费提供拆解场地、住房另行协商，但拆解工具、装备由乙方自备。乙方生产、生活所需要的水费、电费、由乙方自行承担。
5、乙方聘请或雇请的员工、雇员，由乙方自行负责，与甲方无关；乙方的员工、雇员的劳动关系、工资、社保、工伤保险，全由乙方自行负责。 6、乙方必须对参与生产、运输、销售的工作人员进行安全教育，提供安全保障，确保安全生产；期间如果发生人身意外伤害及安全、火灾事故等，由乙方自行负责，造成甲方损失的，乙方全额赔偿。 7、期间，乙方妥善处理环保、工商、公安等部门的检查，需要甲方协助的，由甲方协助处理。 三、结算 1、结算时间：乙方按50台车/次向甲方支付价款，结算完毕，方可出厂区。 2、保证金：合同签订之日，乙方向甲方预交壹拾万元（￥100000.00元）保证金，合同终止，由甲方退还给乙方。 四、其他 本协议一式两份，双方各执一份，经双方签字盖章后生效。 甲方：乙方： 日期：日期：
中英文简介 公司简介部分 Company Introduction BATTE公司自专业生产高温容体泵以来,在熔体泵应用技术方面积累了丰富经验。近年来,根据世界熔体泵应用技术的发展趋势,特别是在塑料.橡胶精密挤出领域里,对熔体泵的工作基础.使用性能.设备结构研制.控制技术等开展了多方面的研究并取得了一定成果。 BATTE公司的政策是以一直持续不断的研究与开发为基础,使巴特公司得以制造出高科技高效率的产品,具有卓越的产品可靠度,这些产品是通过精心挑选原材料与零部件,于整个机械加工过程中,仔细检查每一个部分,最后再以熟练的经验来装配完成。出厂前的调试,是每一个BATTE高温熔体泵离开工厂前最好的品质保证。 BATTE公司的目标是以提高客户的使用价值,通过持续不断的努力,提供更好的服务品质,从而获得客户的认同,惠于更多的订单。 Batte has accumulated abundant experiences on the application technique of melt pumps since we manufacture pumps professionally. Recently, according to the development trend of melt pumps’ application all over the world, especially in the field of precise plastic extrusion, we have done extensive research on the pump operation performance, practical function, equipment structure and control technology and achieved regular achievements. Batte's policy is to be based on continuous researches and exploitations. That makes us manufacture high-tech and high efficient products which have excellent reliability. All raw materials and spare parts of products are selected carefully and assembled with skilled experience. Pre-delivery debugging of melt pumps is the best quality assurance before they are leaving the factory. 产品概述部分 一.概述General Information 熔体泵主要用于高温高粘度聚合物熔体的输送、增压、计量.容体泵将来自挤出机的高温塑料熔体增压.稳压后流量稳定地送入挤出机头。其稳定熔体压力、流量的能力优于各种类型的挤出机。国外广泛应用于塑料、树脂、橡胶制品的挤出成