南疆维吾尔语语音识别研究与实现

该研究以南疆维吾尔语语音为研究对象,分析了维吾尔语语音的发音特点,采集语音后对其进行预处理,提取Mel倒谱系数作为特征参数,实现了基于动态时间规整算法的南疆维吾尔语非特定人语音的识别。该识别方法在MATLAB上进行了仿真实验,测试样本420个,识别正确394个,识别正确率为93.8%,实验结果表明该识别方法对南疆维吾尔语语音识别效果较好,这为进一步研究大词汇量连续语音的维吾尔语语音识别提供了借鉴意义。     

高噪声环境下的基音频率检测方法研究

声道特性及噪声给基音检测带来了严重的影响,针对这一问题,将线性预测残差信号作为去除声道影响的激励信号的近似,再结合自相关函数法检测基音频率的高抗噪性,探讨了用线性预测残差信号的低通自相关函数法检测基音频率。用理论模型验证了该方法的可行性,并就实际信号处理情况和倒谱法及自相关函数法进行了比较。结果表明,该方法有效的减少了声道特性的影响,在高噪声环境下比倒谱法和自相关函数法有更好的性能。     

无机化学仿真虚拟实验室构建和实现方法研究

虚拟现实技术在仿真虚拟实验室中的应用越来越广泛,研究中根据无机化学实验课程教学内容的特征,对无机化学仿真虚拟实验室构建的技术路线和实现方法进行了初步探讨。     

油菜产量因素预测方法研究

以油菜单株第一分枝数、单株籽粒质量、单株荚果数、千粒质量、籽粒与茎秆比、产量等为预测对象,利用观测品种同为秦油2号的淮安站1995—2004年油菜农业气象观测资料及对应的气象观测资料,充分考虑油菜各生育阶段的生理特性及其对气象条件的不同要求,梳理确定育苗期≥0℃有效积温等35个气象因子,分别采用多元线性回归及BP神经网...     

基于图像处理方法的纸币清分系统的研究与实现

纸币自动清分可以有效提高银行的工作效率,基于图像处理技术的纸币自动清分系统的识别准确率对于纸币自动清分系统非常关键。基于机器视觉知识与模式识别的理论,并结合纸质人民币的图像特点,提出了纸质人民币序列号图像识别处理算法、“奖惩”机制下的线性传感算法和序列号区域特征提取方法。对纸币图像进行倾斜校正、局部特点提取、灰度增强和图像分块等处理后,将上述方法运用于采用CIS传感器的纸币图像处理系统中。实验证明,该方法具有较高的识别准确率,取得了理想的纸币自动清分效果。     

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。     

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     

中美大学生威胁言语行为性别对比研究

以问卷调查方法为手段,运用描述性和推断性统计方法,探索了中美大学生内部以及两国受试者之间在威胁言语行为实现模式和实施策略上的性别差异。卡方检验结果表明,两组受试者内部性别的差异性在实现模式和实施策略两个方面均没有达到统计学上的显著性水平。但是,两国间除了男性受试者在使用四种实施策略的频率上没有统计学上的显著性差异外,他们的同性及异性在模式和策略的运用频率上均到达了卡方检验的显著性水平。     

基于IC卡的机房管理系统的设计与实现

本文结合IC卡技术，设计一种基于IC卡的机房管理系统，实现了学生上机过程中信息采集和管理的电子化、智能化，从系统结构、硬件组成及系统实现等方面加以论述，强调IC卡的广泛应用。     

一种蚁群算法的并行实现

蚁群算法具有较强的鲁棒性和发现较好解的能力,但在求解问题规模较大时,存在收敛速度较慢等缺点。提出了一种蚁群算法的并行实现策略,利用MPI函数库,采用C 语言编程实现,并在曙光4000超级计算机上成功运行。结果表明,并行蚁群算法能明显加快算法的收敛速度。     

关于划分词类的标准

汉语词类问题一直被认为是老大难问题,其中主要原因之一就是受印欧语的影响,确定汉语词类划分的标准难以判定。本文从划分词类标准的三个条件出发,衡量词的形态、词的意义、词的语法功能这三个划类标准,阐明词的语法功能是汉语词类划分的最佳标准。     

语音识别系统中多种特征参数组合的抗噪性

构建了基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语数字串语音识别系统,为了提高系统在噪音环境下的鲁棒性,抑制平稳噪声及去除信道卷积噪声的影响,引入了动态参数,实验仿真表明采用MFCC参数及一阶、二阶差分及倒谱化明显提高了噪声环境下语音识别系统的识别性能。     

基于正交基函数对向传播过程神经网络的语音识别方法

针对特定人孤立词识别任务,传统的语音识别系统中构造的神经网络模型主要采用BP神经网络和径向基函数网络,为了解决这两种神经网络构造下的语音识别系统对训练样本需求量较大和识别率较低问题,提出了一种基于正交基函数展开的混合学习算法,并应用于语音识别中,同时与传统的BP神经网络、径向基函数网络进行了比较.仿真结果表明,采用对向...     

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。