晶圆ubm溅射工艺原理图
时间: 2024-01-19 18:00:50 浏览: 43
晶圆ubm溅射工艺原理图是用于说明在半导体制造中,利用溅射技术将金属薄膜沉积到晶圆表面的工艺流程图。
溅射工艺是一种将固体材料蒸发到衬底表面以形成薄膜的技术。在晶圆ubm溅射工艺原理图中,首先是准备一个干净的晶圆衬底。然后将晶圆放置在真空腔室内,加热至一定温度。接下来,选择特定金属材料的靶材,并将其放置在离晶圆一定距离的位置。通过加大电场或磁场,使得靶材表面的金属原子被激发,并向晶圆表面方向飞溅过去。金属原子击中晶圆表面后,形成一层薄膜。整个过程需要精确控制真空度、靶材温度、溅射时间等参数。最终得到的金属薄膜可以用于制造电子元器件的连线和互连。
晶圆ubm溅射工艺原理图的目的是帮助工程师和操作人员理解溅射工艺的原理和流程,以便在实际生产中进行调整和优化。通过合理设计溅射工艺流程,可以获得均匀、致密的金属薄膜,从而提高半导体器件的性能和可靠性。因此,掌握晶圆ubm溅射工艺原理图对于半导体制造工艺的研究和应用具有重要意义。
相关问题
介绍一下GMM声学模型与GMM-UBM模型与原理,1000字
GMM声学模型是语音识别中常用的一种模型,它是基于高斯混合模型的声学模型。GMM声学模型基于信号的声学特征,将语音信号转换为概率分布。它将一个语音信号分解为若干个时间段,每个时间段都可以表示为一组声学特征向量。声学特征向量通常包括MFCC(Mel频率倒谱系数)、能量、过零率等。
GMM声学模型的基本思想是将一个语音信号的声学特征向量看作是从若干个高斯分布中随机抽样得到的。每个高斯分布对应一个音素,这些高斯分布构成一个混合高斯模型。在实际应用中,通常采用EM算法来求解GMM模型的参数,即高斯分布的均值和协方差矩阵,以及混合系数。
GMM-UBM模型是一种基于GMM声学模型的说话人识别模型。在GMM-UBM模型中,首先需要建立一个通用背景模型(UBM),即一个包含所有说话人声学特征的GMM模型。然后,根据每个说话人的声学特征,建立一个GMM模型。说话人的模型与UBM模型之间的差异度被用作说话人识别的依据。
具体地,GMM-UBM模型的训练过程包括以下步骤:
1. 建立UBM模型:首先,收集大量不同说话人的语音样本,从中提取声学特征向量,并使用EM算法来训练一个GMM模型,即UBM模型。
2. 建立说话人模型:对于每个说话人,同样提取其语音样本的声学特征向量,并使用EM算法来训练一个GMM模型,即说话人模型。
3. 计算说话人模型与UBM模型之间的差异度:对于每个说话人模型,计算其与UBM模型之间的Kullback-Leibler(KL)散度。KL散度可以用来衡量两个概率分布的相似程度。差异度越大,则说明该说话人的声学特征与其他说话人的声学特征差异越大,从而可以用于说话人识别。
4. 说话人识别:对于一段待识别的语音信号,提取其声学特征向量,并使用已经训练好的各个说话人模型,计算其与UBM模型之间的差异度。差异度最小的说话人模型即为该段语音信号的说话人。
总之,GMM声学模型与GMM-UBM模型是语音识别与说话人识别中常用的一种模型。它们通过建立高斯混合模型来描述语音信号的声学特征,并使用EM算法来训练模型参数。在GMM-UBM模型中,通过计算说话人模型与UBM模型之间的差异度,可以实现说话人识别。
"init-ubm"
"init-ubm"是指在声学模型训练中使用的初始化通用背景模型(Universal Background Model,UBM)的方法。UBM是一种统计模型,用于对语音信号进行建模,通常用于语音识别任务中。
引用中提到了在GMM-UBM实现中添加了Microsoft工具箱(MST身份)的基线。这个引用还提到了在DNN中实现了几种初始化方案,例如规范化初始化和随机游走初始化,以及学习速率方法,例如sgd-cm,ada-delta和adam。
然而,引用中提到了如果您想使用经过机器学习训练的模型来进行测试,则需要将这个值更改为"tri2a"。这可能意味着在不同的上下文中,"init-ubm"的含义可能会有所不同。
综上所述,"init-ubm"是指在声学模型训练中使用的初始化通用背景模型的方法,在不同的实现和上下文中可能有不同的变化。
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