汉语语音识别策略的研究

Based on the demisyllableas the recognition primitive(unit), in this paper, a 3-stage recognition structure is presented. It combines the pattern matching method based on speech production model with the feature rule method based on"knowledge", and permit     

一种新的对数能量谱熵语音端点检测方法

将一种新的对数能量(LE)特征和谱熵(SE)特征相结合,提出一种新的对数能量谱熵(LESE)特征,采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法进行LESE特征门限估计,并使用双门限法进行语音端点检测.在TIMIT连续语音库上的实验结果表明,相比于能量谱熵(EE)法和对数能量(LE)法,在噪声环境下LESE法具有更好的检测性能,表现出更好的稳健性.当信噪比为-5 dB时,LESE法的检测错误率仅为18.02%,在信噪比为0~10 dB时,其检测错误率要明显低于EE法和LE法.     

一种新的混合滤波算法

在超限像素滤波的基础上,融合了均值滤波和中值滤波的优点,提出了基于3种滤波的1种新的混合滤波算法．由实验的图像、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和Q指标可以看出,这种新的混合滤波算法能有效地滤除图像多种噪声,较好地保护图像的边缘和细节．     

高噪声环境下基于倒谱距离的语音端点检测算法的实现

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,对倒谱距离算法进行了改进,利用语音信号的倒谱向量判断语音端点信息。MATLAB仿真实验结果表明,在白噪声和汽车噪声环境下,信噪比分别为10 dB和15 dB时,得到的语音单字清晰度分别达到93%和95%,实现了90~100 dB高噪声环境下可靠的语音通信。     

用负熵最大化小波实现强噪声下的语音识别

针对高噪环境下语音识别的困难,以独立分量分析和小波理论为基础,提出一种负熵最大化小波语音降噪预处理新方法,对不同种类和不同输入信噪比的噪声设计了试验,结果表明在低输入信噪比情况下本方法的优越性,此结论对高噪环境下的信号分析和语音识别具有重要意义。     

基于MMSE谱减算法的农产品市场信息语音识别技术

为解决传统的便携式农产品市场信息采集设备操作不便,易受使用环境影响等问题,提出利用语音识别技术采集信息,以增加操作界面的灵活性。为增强语音识别的抗噪声鲁棒性,针对农产品市场信息采集的特殊工作环境,采集到20男20女语音训练集材料。首先利用最小均方误差( MMSE)谱减法进行前端带噪语音增强,得到增强后的语音信号,然后提取其 MFCC 特征用于HMM声学模型的训练;声学识别单元采用上下文相关的三音子模型,模型训练过程中采用了决策树状态聚类和增加高斯混合分量的策略,以提高模型的精确度。在3处不同环境不同信噪比情况下对训练出的模型进行测试,结果表明,MMSE谱减算法处理后的语音识别率比基本谱减法( SS)、多带谱减法( MB)有明显的提高,特别是在较低信噪比情况下更为明显。     

求解线性方程组的一种新的迭代算法

对系数为对称正定矩阵的线性方程组Ax=b,利用系数矩阵A主对角线上元素的和构造了一种新的收敛迭代格式xk+1=(I-2/a11+…+ann A)xk+2/a11+…+ann b,并进一步对这种格式进行了改进.

Abstract：

Using the sum of the elements of the principal diagonal of the coefficient matrix A, a new iterative schine ,i.e.xk+1=(I-2/a11+…+ann A)xk+2/a11+…+ann b,is constructed for the linear equation Ax = b, of which the coefficient is a symmetric positive definite matrix. Further improvement is made of the scheme.     

一种改进的基于GMM模型的语音序列评分和分类方法

基于高斯混合模型(GMM)的序列评分和评分空间的映射方法可以有效地应用于数据稀疏及数据量较少的序列分类.然而在语音序列分类中,这种方法不能反映序列次序和时长差别.因此,本文提出了一种观测值次序均衡方法,即序列中观测值的评分与其出现的次序和它之前出现的所有观测值相关.同时,我们在次序均衡中引入了功能因子,对于不同目的的语音序列分类,可以通过调节功能因子而指定相应的评分函数.实验结果证明这种新的评分方法能有效提高基于GMM概率模型的语音序列分类性能.     

一种基于模式匹配的目标点识别算法

设计了一种基于模式匹配的目标点识别算法.算法通过对图像中的目标进行模式匹配处理,自动识别目标,实现目标的计数功能.该算法避免了傅立叶变换滤波等计算量较大算法的使用,适用于利用图像处理进行目标实时计数的领域.     

一种改进的基于二叉树的防碰撞算法

针对RFID系统中基于二叉树的标签防碰撞算法存在识别时间长、通信数据量大的问题,提出了一种改进的算法.算法充分利用上一次查询的信息,标签根据碰撞位先后应答读写器以减少碰撞的发生.读写器检测到接收的数据中有2个碰撞位即停止接收后续数据,以减少冗余数据的传输.算法将识别范围内所有标签进行分组,并且整个识别过程采用后退策略.仿真结果表明,提出的算法具有较高的识别效率.     

利用仿真技术对数字信号处理教学改革的研究

以巴特沃斯滤波器设计为例,论述了MATLAB编程、信号处理工具箱等计算机仿真手段在数字信号处理教学中的应用,分析了数字信号处理与模拟电子技术等先修课程的内在联系。仿真技术的引入,使抽象复杂的数字信号处理理论具体化,从而降低了学生理解知识的难度,收到了很好的教学效果。     

Apriori算法在语音合成应用中的一种改进

针对目前语音合成技术中提高语音合成自然度这一难点，研究了数据挖掘在语音合成中的应用．首先通过选取基频曲线中的最高音基频值(N1)和最低音基频值(N2)优化韵律参数，然后将其运用到关联规则对韵律参数进行规则提取的方法中，提出了优化韵律参数后的规则提取过程，并对原有的Apriori算法进行改进而获得更适合语音合成的HLApriori算法，通过该算法可以将原有Apriori算法得到的规则进一步细分，从而得到更多研究者感兴趣的规则．     

基于小波变换的语音信号去噪

利用小波的时频域局部化特性,解决语音信号的去噪问题。文中给出了语音信号的小波去噪算法,并基于不同的阈值选取,提出了采用适合于语音信号的浮动阈值,实验表明去噪效果好,提高了语音信号的识别率。     

复杂非线性电阻电路小信号分析法的研究

利用小信号分析法，对复杂线性电阻网络与数个非线性电阻元件联接的电路进行了分析求解，进而得出了复杂非线性电阻电路的一般分析方法。     

一种结合Subband-NDFT 和改进Goertzel滤波器的DTMF解调算法

基于Goertzel 逻辑判断算法[1], 提出了一种将Goertzel 逻辑判断和Subband-NDFT 相结合的新的解调DTMF信号的算法. Subband-NDFT通过放弃高频分量达到快速计算DFT的目的. 软件仿真表明新的算法具有比Goertzel 逻辑判断算法更快的解调速度, 并且满足ITU在SNR上对DTMF信号的规定.     

基于SPCE061A语音识别门禁系统实现的研究

依赖廉价劳动力和大量消耗资源得以做大的“中国制造”,其基础是脆弱的。“中国制造”正面临着前所未有的危机和挑战,诸多的困惑和隐忧严重地威胁和阻碍着“中国制造”开拓国际市场的步伐。要想真正做强“中国制造”,就必须转变经济发展方式,大力推进科技进步,增强自主创新能力,积极培育自主品牌,进一步提高产品质量;同时,政府和企业采取有效的政策措施积极应对各种形式的贸易保护主义。     

拖拉机发动机信号降噪与分离处理新方法

介绍了一种处理信号的新方法——模式滤波法,将该方法应用于拖拉机发动机信号的处理中,可实现信号与噪声合理、完整的分离,不仅为有效地去除发动机信号中的噪声奠定了基础,也为拖拉机发动机的故障诊断研究提供了理论参考。     

农业运输问题的一个新算法

针对运输表,提出闭矩形和对角运量调整的概念,从而得出求解运输问题的对角运量调整法。该算法直观明了,操作简单,特别适合农业运输问题。同样是表上作业,但该算法的复杂性大大地降低了。     

时序分析建模原理在动态称重系统分析中的应用

本文将时序分析建模原理应用于微机动态轨道衡的系统分析,在只有最后输出信号的条件下能够分别对系统中的各个组成部分进行研究,分析它们各自的动态性质及其在动态称重过程中的作用,进一步提高系统的技术指标.     

小麦成熟胚脱分化过程中信号转导相关基因的初步分析

 【目的】研究信号转导相关基因在小麦成熟胚脱分化过程中的表达模式以揭示其脱分化的分子机理。【方法】利用Affymetrix小麦基因芯片研究了小麦成熟胚在MS+2,4-D（2 mg•L1）培养基上脱分化过程不同时间点的基因表达变化,通过NCBI、DATF和DRTF等生物信息学相关网站对基因表达信息进行处理,对信号转导相关基因的变化情况进行了分析,用半定量RT-PCR方法对AF161719.1、BE492852、BJ218430、BJ252470、BJ272518、BJ274015、CA616149、CD896892、CK153462、CK207725、CK171662、CD901339和U48692.1基因进行验证。【结果】有46个信号转导相关基因在小麦成熟胚脱分化过程中的2、6、12、24和72 h等不同时间点至少发生了一次有意义的表达变化,其中在整个过程中有32个基因上调,14个基因下调。这些基因包括酪蛋白基因、苏氨酸丝氨酸蛋白激酶基因、14-3-3蛋白基因、钙调素基因和裂原激活蛋白激酶基因,其表达变化与基因芯片的结果基本一致。【结论】CA613597、CA674315、BJ274015、CA654806、CD901339、CK198900、CA697195、CA642143、CA744550和AB011670.1对脱分化的启动和促进可能起重要作用。