基于自适应分段的语音端点融合检测

语音端点检测是语音识别预处理的一个重要环节,语音端点判断正确与否直接影响到语音识别的效果。短时能量法与过零率方法是语音端点检测的两类主要方法,融合这两类算法,并结合短时频谱峰值,归纳总结了4条语音端点检测的融合检测准则。在语音分段时提出自适应逐级分段计算,寻找满足误差要求的语音起始和终止端点。语音实验验证了本文所提语音自适应分段融合检测方法的有效性,同时,该方法没有增加语音端点检测的额外计算量。     

一种改进的基于短时平均幅度的语音端点检测算法研究

在噪声环境下,利用短时平均幅度为特征进行语音端点检测.文章在传统端点检测算法的基础上,研究了汉语音节的特点,提出采用短时平均幅度代替短时能量,并为平均幅度引入判决门限.门限值是根据语音信号背景噪声自动计算得到,从而保证了算法在噪声环境下检测的准确性.实验结果表明,与传统的基于短时能量的端点检测算法相比,改进的算法在高信噪比和低信噪比环境下都具有良好的性能.     

基于短时能零积和鉴别信息的语音端点检测

为了提高低信噪比下语音端点检测的准确率,提出了一种新型的语音端点检测算法.该算法利用短时能零积法和鉴别信息的互补优势,一边降噪一边端点检测,而且对于被判为噪声的帧利用基于子带能量鉴别信息方法来进行二次复检,根据鉴别信息来更新噪声能量门限,从而能更准确地跟踪噪声的能量变化.实验结果表明,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够准确地进行端点检测,对语音信号的后续处理起到了很好的作用.     

文本文件的语音识别中音节的自动切分

汉语语音识别中对孤立词、小词汇特定人的语音识别率较高，但对于连续的大词汇量语音识别率较差。把连续的大词汇语音实时自动地切分为单个音节，可以提高其系统的识别率。本文根据汉语语音在能量和频率等方面的特征，找到了短时平均幅度和短时平均过零率的方法来检测音节的端点，从而得到对文本文件中汉语语音的音节自动切分算法。     

语音端点检测中判决机制的研究

以短时能量和平均过零率为端点检测的参量,分别讨论了基于单门限判决、双门限-两级判决和双门限-三态转换判决机制进行端点检测的方法。实验结果表明,后两种判决机制都能比较准确地检测出语音端点。     

语音信号处理中双门限端点检测算法的改进

语音信号识别系统预处理阶段中一个关键步骤是语音信号的端点检测,其精准性直接决定了整个语音识别系统的识别效果. 传统的短时能量和短时过零率双门限检测法中后端点检测存在偏差,且在有噪声的情况下鲁棒性较差. 从动态阈值、短时平均过零率、端点修复、动态检测等方面入手,改进了双门限检测法. 优化了的端点检测算法,使得语音识别系统能够更精确地识别和提取语音,减少了语音识别时间,提高了识别率. 进一步将无用信号和语音信号完全分离开来,有利于后续语音识别的研究.     

时频结合的带噪语音端点检测方法

提出了一种时频结合的带噪语音端点检测方法。选取时域短时能量和频域熵构成一个新的特征,采用自适应门限进行端点检测。实验结果表明该方法在低信噪比环境下较传统方法提高了端点检测的准确率,鲁棒性较好。     

基于小波分析的语音端点检测方法研究

为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了基于小波分析的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,通过小波分析计算语音信号各子带能量,进而求得其方差作为第三道门限,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确的检测语音信号。     

基于藏语拉萨语语音识别中端点监测算法的研究

藏语语音识别技术研究已成为当今一大热点,而端点检测则是语音识别预处理阶段的关键环节之一。文章以标准拉萨藏语为对象,通过将加窗、短时能量和过零率相结合的方法对藏语语音识别技术中端点检测的算法进行了研究。实验表明,采用上述三种算法相结合的研究方法对浊音较重的藏语语音识别较为合适,可显著提高识别率。     

基于时间序列短时分形维数的噪声语音信号端点检测和滤波

本文应用时间序列领事的短时分莆维维数的非线性理论,对低信噪比的语音信号端点检测呼自适应滤波进行了研究,针对信噪比在０ｄＢ和－５ｄＢ的噪声语音信号的端点检测和波进行了计算机仿真实验。实验结果表明,短时分形维维数能较准确地进行语音端点的检测,并且,基于短时分形维维数的自适应滤波器也具有明显的滤波效果。     

个性化室内温度模糊控制系统的设计与研究

就个性化室内温度控制问题 ,提出了一种基于遗传算法的FUZZY控制规则自动生成系统的设计和研究 它考虑到室外温度、房间结构、湿度、室内家具摆设等因素对室内环境的影响 通过自组织、自学习、自进化营造一种舒适的“个性化”生活空间 该系统可作为一般空调或中央空调设备的个性化附件 ,其作用是以个体的感受为目标的智能模糊控制系统     

数据挖掘在基于GIS自动导航系统中的应用

车辆自动导航系统是智能运输系统的一个重要组成部分．提出了一种数据挖掘的复合聚类分析算法，结合GIS系统在自动导航系统中线路设计方面的应用进行分析．实验证明这种复合聚类算法比传统的算法更加有效．     

分布式时间同步技术在水利水电工程中的应用

在综合讨论水利水电工程自动化时间同步的基础上，着重分析了基于水电厂局域网系统的时间同步算法，引入GPS标准时间信号，并针对Cristian算法建立了模型，用Socket编程实现了算法应用，并给出了误差分析。     

双极型晶体管GP模型参数自动提取系统

在叙述晶体管模型参数提取原理的基础上,着重介绍了自制晶体管ＧＰ模型参数自动提取系统的工作原理．该系统通过计算机控制实现数据自动采集、采用模型参数总体优化提取方法提取晶体管ＧＰ模型参数．运用该系统对ＭＪＥ１３００５晶体管进行参数提取及ＰＳＰＩＣＥ模拟,模拟结果与器件外特性测试结果相符合     

一类高炉出铁水的冲渣自动跟踪系统

针对一类高炉出铁水冲渣系统难以实现冲水量自动跟踪炼铁废料量的闭环控制问题，提出了采用基于仿人智能的自适应控制策略，讨论了控制结构模式、任务与参数自适应控制算法。系统投运效果表明：该算法在类似的不确定性自动跟踪系统中应用的有效性、鲁棒性好，跟踪精度高。     

面向精细化管理的停车需求短时预测

停车诱导系统（PGS）是缓解交通拥堵的有效办法,但停车需求短时精准预测作为空余车位发布的关键技术并没有得到有效解决。利用停车需求时变特征曲线的线型稳定性,以及在周内各工作日间的振幅的显著差异性对数据进行分组,采用不仅具备记忆时间序列数据能力,同时有着更简洁的逻辑门控制结构的GRU（gated recurrent unit）模型对停车需求进行短时精准预测,发现相比于传统神经网络以及ARIMA模型,在考虑停车需求周内日间差异性并对数据进行分组后的GRU模型能提供更高的预测精度。     

基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.     

汽车电机可重组生产线过程监控及优化控制系统

为适应汽车电机多品种、变批量的生产需求,实现生产线的可重组生产,提出了一种基于组态原理的汽车电机可重组生产线控制系统.系统利用组态原理进行设计规划,主要包括组态软件模块和车间作业任务调度模块.其中,组态软件模块可根据生产对象的不同而适时改变自身物理或逻辑构型,构建特定产品的专用控制系统;车间作业任务调度模块采用了基于Petri网和遗传算法(Petri-GA)相结合的算法,目标函数为系统重组费用与E/T(Earli-ness/Tardiness)惩罚相结合的加权单目标优化.对系统设计原理和结构进行了详细论述并给出了工业现场的实际应用结果,运行结果表明,提出的控制系统能有效地对可进行组态调整组元升级的生产线进行生产控制.     

数值流形方法物理覆盖系统的自动剖分

利用面向对象设计思想将岩土力学中数值流形方法的物理覆盖系统抽象为独立的数据类,在此基础上完成了物理覆盖系统的自动剖分算法。对裂缝切割的连续材料,在裂缝的扩展过程中能自动生成正确的流形单元。算例表明,本算法是可靠和有效的。     

基于DSP实现的2FSK信号的解调

提出了一种基于离散短时傅里叶变换解调2FSK信号的方法,通过在时域和频域联合二维空间上分析信号的时频特性,对接收信号在不同时间段的频谱进行分析,对接收码元进行同步捕获并在此基础上对接收信号进行判决,从而实现信号的解调.利用单片DSP芯片实现上述算法,配合一些外围电路构成一个完整的通信系统即可实现中低速率的电力线载波通信.