基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法

为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法.该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征,然后采用门控循环神经网络将含噪语音中不同时间段的局部特征进行关联,通过结合两种网络的不同特性,在语音增强中更好地利用含噪语音中的上下文信息.实验结果表明:该方法能够有效提高未知噪声条件下的语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度.     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

基于BPNN/HMM神经网络的声学模型研究

研制了一种基于BP神经网络和隐马尔可夫模型(HMM)的混合声学模型,BP神经网络的主要功能是把失真语音特征矢量转换成纯净语音特征矢量,而删则对转换后的纯净语音特征矢量进行分类,从模型级补偿的方面来提高语音识别系统的鲁棒性．讨论了一种基于线性预测的MKCC语音特征提取方法,该方法把提取出的失真语音特征矢量作为神经网络的输入,从而实现了特征参数级去噪处理的目的．     

基于PSO-BP的语音增强方法研究

针对一些常用语音增强方法的特点和不足，本文提出将改进粒子群优化BP网络算法用于语音增强，仿真结果表明：基于PSO-BP神经网络的语音增强方法可以较大幅度的提升带噪语音信号的信噪比，效果明显。     

神经网络语音识别新特征

根据声道模型与ＡＲ模型的对应关系,提出一种可用于神经网络语音识别的新特征———语音信号的全局时频特征,从整体上描述ＬＰＣ倒谱系数的变化规律．其特点是：（１）特征长度固定,为传统的静态神经网络应用于语音识别创造了良好条件;（２）与其他语音识别系统所用的神经网络相比,新特征极大地降低了神经网络的规模及训练时间;（３）基于新特征的系统的识别性能明显优于传统的ＨＭＭ方法及ＧＭＤＳ算法．     

基于噪声特性的语音增强算法

针对不同的语音增强算法对不同噪声的增强效果不同,提出了一种基于深度神经网络的噪声分类的语音增强算法。首先,使用深度神经网络(DNN)算法对噪声进行分类。分类算法包括训练阶段和分类阶段。在训练阶段,采用babble,car,street,train四中噪声对DNN进行训练;在分类阶段,将提取的噪声输入训练好的DNN中,得到分类结果,并对分类性能进行评估。其次,采用PESQ,LSD及SNR等语音评估方法,对不同的含噪语音在不同信噪比、不同语音增强算法下进行评估。语音增强算法包括子空间法、维纳滤波算法、谱减法及对数最小均方误差法(log MMSE),噪声包括babble,car,street,train,信噪比为-5db,0db和5db,并对通过评估得到的值采用平均值法得到噪声和语音增强算法的最佳匹配;最后,针对不同分类噪声,采用不同的增强算法进行语音增强,并对4种噪声之外的噪声根据本文算法选取相应的语音增强算法。     

融合注意力机制的QRNN语音增强方法

为在保障网络训练速度的基础上进一步提高语音增强性能,提出一种融合注意力(Atten-tion)机制的准循环神经网络(QRNN)语音增强方法.通过QRNN序列信息并行计算的特性保证网络的训练速度,将Attention机制重新赋予权重的含噪语音序列作为QRNN层的输入,使网络更加关注目标语音序列信息,以提高语音增强模型的性...     

基于双通道神经网络时频掩蔽的语音增强算法

为提高语音增强算法消除方向性噪声和抑制混响的能力,结合单、多通道处理信号的优势,提出了双通道神经网络时频掩蔽语音增强算法.首先,利用改进的多分辨率耳蜗动静态特征,结合依据信噪比优化的自适应掩模,对双麦克风信号分别进行单通道神经网络初步语音增强,达到全面利用语音非线性特征改善感知度的目的;其次,提出一种基于自适应掩模方向矢量定位法,精确计算语音、噪声的空间协方差矩阵和方向矢量,在带噪和混响的环境下精确定位目标声源;最后,输入信号到卷积波束形成器中,进一步去噪和抑制混响.实验结果表明:与其他单、多通道语音增强算法相比,重构语音具有更好的语音质量和可懂度.     

优化的竞争算法在语音识别中的应用

在传统的ＨＭＭ语音识别方法的基础上,提出了两种改进的竞争神经网络算法,分别用于语音识别的两个不同方面．首先提出了一种基于选择机制的新的竞争算法,这种算法可以有目的性地避免局部最优,而且可以克服模拟退火算法（ＳＡ）的随机性．然后,针对分类器的特性,对竞争算法进行改进,把安全拒识措施结合到竞争算法中,提出了一种新颖的神经网络——并行、自组织、层次神经网（ＰＳＨＮＮ）．实验结果表明,基于竞争神经网络算法的语音识别系统比传统的语音识别系统在识别能力和识别速度上都有明显提高,从而证明了与竞争神经网络算法结合的语音识别方法是可行的,而且具有良好的发展和应用前景．     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

忆阻神经网络图像处理综述

忆阻神经网络能有效改善传统神经网络电路复杂、不易集成以及能耗大等不足。概述了忆阻器与忆阻神经网络,以及目前忆阻神经网络在图像处理方面的应用。基于忆阻特性,实现神经网络突触的动态可变,使忆阻神经网络比传统神经网络在图像处理领域具备更多优势且应用范围更广。同时,展望了忆阻神经网络未来发展前景。     

基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法

提出了一种基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法。此方法将神经网络内模控制技术应用到有源电力滤波器（ＡＰＦ）的控制系统中,同时针对ＡＰＦ控制系统中神经网络计算时延问题,引入了一个神经网络预测模型。仿真分析表明,这种控制方法补偿了系统滞后,能充分利用神经网络的自适应特性,有很好的控制效果。     

可诊断非线性电路直流故障的神经网络方法

测后诊断速度和诊断精度是模拟电路故障诊断性能的主要衡量指标。文中将神经网络的自学习和分类技术应用于非线性电路直流故障诊断，把反向传播（ＢＰ）网络训练成一部能诊断软、硬单故障的故障字典。考虑元件参数容差对诊断的影响，提出了优选训练样本的具体方法。此外，重新定义了ＢＰ网络的输出误差函数，使网络在训练时有较大的自由度。ＢＰ网络高度并行的信息处理能力决定了这种新型故障字典的诊断速度非常快。仿真实验结果表明，神经网络方法的综合性能要优于传统的故障字典法。     

基于小波与神经网络的图像分割

图像分割是图像处理的一个经典难题,分割方法也有很多种,但没有一种是万能的方法,都很难在分割效率和分割精度上达到平衡.随着小波分析理论和人工神经丹络在图像处理中的广泛应用,基于小波与人工神经网络相结合的图像分割方法可以更快、更好的分割图像.     

神经网络在储层横向预测中的应用

传统的冯·诺依曼程序存储式计算机擅长于数据处理，但是在类似于面貌及声音识别这样一些简单的认知问题方面，与人类相差很大．这种差异推动了神经网络的研究．本文讨论了误差反向传播网络（ＢＰ）．给出了ＢＰ网络在储层横向预测测方面的应用．     

基于模糊数学和神经网络的上海市中小企业商务成本综合评价模型研究

尝试运用模糊数学方法对指标数据运用隶属度函数处理,在确立了中小企业商务成本综合评价指标体系的基础上,建立了模型。以一级模糊综合评价向量作为神经网络评价模型的输入,该网络具有四个因子输入,一个衡量中小企业商务成本的输出,总共六层结构,模糊规则层最大的优势在于根据具体问题情况进行调节的能力,所以利用神经网络模型对中小企业商务成本进行评价,由于神经网络的非线性处理能力使评价更具体和科学。利用Matlab7.0对178组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小。     

Holography in artificial neural networks

The dense interconnections that characterize neural networks are most readily implemented using optical signal processing. Optoelectronic 'neurons' fabricated from semiconducting materials can be connected by holographic images recorded in photorefractive crystals. Processes such as learning can be demonstrated using holographic optical neural networks.     

一种基于人工神经网络的内模控制方法

对SISO反馈线性化系统的自适应自校正神经控制进行改造,提出了一种基于BP网络的内模控制新方法,克服了原系统设计方案的理想化,提高了系统的鲁棒性,使该方法具有实用性。同时有只要建立被控过程的内部模型即可得到内模控制器模型的特点。     

工艺设计实例推理的神经索引模型的研究

提出了一种基于神经网络的工艺实例推理索引模型，与现存大多数实例推理系统不同，该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引，实例层次分类的３层结构和基于特征的聚类模板概念，为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于向神经计算模式识别求解模式映射提供了条件。     

A Neural Network Method for Reliability Optimizations of Complex Systems

0 Introduction The reliability has become a key factor in the design and operation of complex systems[1]. In general, the de- sign of a system involves numerous discrete choices among available component types based on reliability, cost, performance etc. …