改进的小波变换HMM语音识别算法

语音识别系统的识别率十分依赖基于Hidden Markov Models(HMM)模型的训练技术.然而,经典的训练算法(Baum-Welch算法)有一个致命的缺陷,即所得最终解依赖于初始值的选取,只得局部最优解,这就影响了系统的最终识别率.针对传统语音识别系统识别率较低的现状,提出了一种改进的小波变换HMM语音识别算法.该算法首先通过小波变换对原始语音信号进行了降噪处理,然后使用语音样本对利用遗传算法改进后的HMM模型进行训练,并用于语音识别.实验结果表明:所提出的算法实用有效,识别率显著提高.     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

基于正弦谐波模型的语音变换算法及实现

介绍了语音变换的相关技术,分析了利用正弦谐波模型实现语音变换的算法及流程。利用正弦谐波模型对语音进行建模和分解,提取语音的基音频率,利用高斯建模和变换实现语音韵律特征的变换;提取出正弦谐波幅度的后10阶系数,作为语音的频谱特征参数,利用矢量量化和码书映射的方法实现语音频谱特征的变换。提出了一种逐词对应的训练参数对齐方法,给出了具体实现的算法流程。对录制的2段语音利用该算法进行了仿真实验,利用ABX测试对实验结果进行了评估。测试结果显示,该算法得到的变换语音在听觉上有89．3％的概率更接近目标说话人语音。     

用于语音识别的空间相关性变换

针对经典隐含Markov模型忽略了语音信号之间的依存关系的问题,提出一种线性特征变换——空间相关性变换,利用同一个说话人的不同语音单元之间的相关性(空间相关性)得到鉴别性能更好的新特征。该变换的最优变换矩阵在最小协方差准则下得到。识别系统采用新特征及其模型参数代替原特征及其模型参数进行Viterbi搜索。实现空间相关性变换的关键是最优变换矩阵的计算,提出了两种相应的算法。实验结果表明:该方法在说话人无关识别系统上取得了比自适应方法更好的性能,同时该方法与自适应方法结合应用可进一步提高系统性能。     

基于离散余弦包变换的语音压缩算法

提出了一种新的语音压缩算法，它通过对语音信号进行离散余弦包变换，然后舍弃所有小于某个阈值的变换系数，达到数据压缩的目的．给出了利用Wavelab工具箱在Matlab中进行这种语音压缩算法的仿真结果，结果表明：该算法具有计算速度快、数据压缩率高(达到11．54)等特点．     

小波变换在语音信号处理上的应用

利用小波的多分辨率分析,以及其良好的空间域和频率域局部化特点,针对语音信号特征,选取适当的小波算法进行去噪和增强语音,压缩编码,提取语音信号特征等处理。通过Matlab仿真分析,得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例系数,提取的信号特征。结果表明,基于小波变换的语音信号处理表现出良好的特性。     

基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

基于Haar小波提升的2.4kbit/s CWI语音编码算法

提出一种基于Haar小波提升的2.4 kbit/s特征波形内插(CWI)语音编码算法.将特征波离散时间傅里叶级数(DTFS)得到的幅度谱转化为离散余弦变换(DCT)系数,用Haar小波提升实现特征波的多级分解与重建.利用相位谱间距的均值和基音周期增益联合判断浊音度标志,用于进行相位选择和离散余弦变换系数的选择性量化.主观A-B听音实验表明,该语音编码算法音质优于传统的3.8 kbit/s CWI编码器,在较低码率上获得较为满意的合成音质,且Haar小波提升特征波形分解与重建方法解决了传统小波变换CWI算法延时较大的问题.     

改进的子波过零电子耳蜗语音编码策略

提出改进的倍频程小波过零刺激方案(WZCS),以改善电子耳蜗语音编码策略的性能.在语音信号倍频程小波变换域的过零点通过幅度调制合成刺激脉冲,并基于Matlab对该算法和连续间隔采样(CIS)、通道专用采样序列(CSSS)、频率幅度联合调制编码(FAME)等编码策略进行仿真,将合成信号与原始语音、合成信号频谱与原始语音频谱进行了相关性分析.仿真结果表明,WZCS算法合成信号的频谱与原始语音信号的频谱相关系数最大,WZCS算法合成信号频谱与原始语音最为相关,且相关显著,即与其他算法相比其保留了原始语音信号的更多频率和相位成分.     

全光网中基于信号损伤限制的动态RWA算法

在全光网中,信号传输损伤会恶化动态光路连接的阻塞率性能,有必要在研究动态路由与波长分配RWA(routing and wavelength assignment)算法时考虑信号传输损伤的影响.介绍和阐述了全光网中的信号传输损伤及其对动态RWA算法性能的影响;结合已有的信号传输损伤模型提出了一种基于信号损伤限制的动态RWA算法,并对其性能进行了计算机仿真分析.仿真结果表明:该算法能有效地减小信号传输损伤对光网动态连接的阻塞率性能的影响,同时还具有较快的运算速度.     

基于复数格基缩减的V-BLAST系统检测算法及性能分析

为了提高系统性能,从实数格基缩减出发,推广得到了一种通用的复数格基缩减算法,给出了其在V-BLAST系统中的应用。通过与MMSE扩展相结合,分析缩减与扩展的先后顺序,提出了MMSE-Ⅰ和MMSE-Ⅱ两类基于复数格基缩减算法的V-BLAST检测方案。分析和仿真结果表明,检测中采用复数格基缩减算法与实数算法相比,可以大幅降低复杂度而不影响系统性能;基于复数格基缩减的MMSE-Ⅱ逐层干扰抵消检测算法,可以解决格基缩减引起的有效发送符号之间的相关性问题,且性能接近于ML检测。为了进一步降低复杂度,给出了一种性能损失较小的次优排序方案。     

基于双向PCA和K近邻的人脸识别算法

针对当前人脸识别算法的运行速度和识别准确率的矛盾,提出一种基于双向主成分法(Bidirectional PCA,BD-PCA)和K近邻法K-NN(K-nearest neighbor)的人脸识别算法。在VC6.0平台下基于ORL人脸库进行实验,首先利用双向PCA算法对训练人脸样本和测试人脸样本进行方向和列方向降维并提取特征脸;然后用K近邻方法对特征脸进行人脸匹配。实验表明,提出的算法在有效降低运算时间的同时,又能取得很高的识别准确率,具有一定的可行性。     

基于证据理论的协同频谱感知算法

针对认知无线电系统中的有效检测授权用户需求,研究了中心节点未知先验信息时的协同频谱感知问题。为了在中心节点未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测,基于证据理论,对认知用户的本地感知结果提取证据,在中心节点进行融合并判决,提出了一种新的协同频谱感知算法。仿真表明,该算法能够在中心节点未知先验信息情况下,获得很好的频谱感知性能,在先验信息和感知性能之间取得了很好的折中。     

WiMAX系统宏分集切换算法

针对WiMAX系统宏分集切换问题,提出了2种宏分集切换算法——MDHO和MDHO-H。MDHO算法对已有的Z算法进行了改进,选择信号强度最强的m个基站做为分集站。MDHO-H算法在MDHO算法的基础上加入了滞后因子。在相同切换场景下对3种算法进行了仿真比较。结果表明,MDHO算法和MDHO-H算法的切换次数比Z算法的切换次数分别减少了24%和53%。     

认知无线电中的一种信道估计方法

认知无线电系统能否充分发挥其优势在很大程度上取决于信道估计的准确性和实时性。将基于新型时域内插的初始估计和EM跟踪应用于认知无线电系统,同时引入小波包对初始估计进行消噪处理,提出了一种新型的半盲信道估计方法。理论分析和仿真表明,该方法较好地解决了由于主用户存在造成的导频分布不均匀,保证了天线之间导频符号的相关性,且由于采用EM信道跟踪和小波包去噪进一步节省了频谱资源、提高了估计准确性。该方法可满足认知无线电信道估计实时性和准确性要求,具有较大的实际应用价值。     

基于时延抖动的网络拓扑推断技术

为了克服基于端到端单向时延的拓扑推断算法中需要时钟同步的缺点,根据端到端时延抖动的定义和特点提出了拓扑推断中端到端时延抖动的四元分组列车测量方法和基于端到端时延抖动的拓扑推断算法,其中端到端时延抖动的测量不需要节点间的时钟同步,并且实现简单.分析了基于端到端时延抖动推断网络拓扑的可行性和正确性,通过NS2进行了仿真.仿真结果表明,基于时延抖动推断拓扑结构的效果比基于端到端单向时延推断拓扑结构的效果好.     

一种基于语义的组合服务模板推荐算法

为了实现组合服务的查找功能,提出了一种基于语义的组合服务模板推荐算法。用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将2个服务之间的语义相似度计算转化为加权二部图的最优匹配问题,利用改进的Kuhn-Munkres算法计算服务间的语义相似度;在此语义相似度的基础上提出一种基于语义的组合服务模板推荐算法。实验结果表明,提出的组合服务模板推荐算法可以快速地搜索出满足用户请求的组合服务模板。     

一种实时检测基于UDP的Skype语音流的算法

为了提高Skype语音流的检测效率,在分析了目前识别技术的基础上,得出了"基于UDP的Skype通信是系统中的薄弱环节"等看法.由此深入分析了Skype流量特征和负载特征,提出了一种基于UDP的Skype语音流检测算法SUFC,该算法综合利用了UDP分组中的特征和VoIP的统计特征,算法复杂性较低,便于在线实施.给出了能够实时在线检测Skype语音流的原型系统的关键技术.试验结果表明,基于SUFC算法实现的原型系统具有效率高和差错率小的特点.     

基于点线回路优化求解TSP的一个新算法

快速有效地解决TSP问题,有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。提出了基于点线回路优化求解TSP的算法,首先将原基本回路切去一些点(线段、路径)变成残缺回路,然后把切去的点(线段、路径)重新插入到残缺回路的所有节点之间,生成新的基本回路,切去点(线段、路径)的数量,从一个变到基本回路节点数的一半。算法实现容易、运行速度快,生成的结果接近其最优解。算法尽量避免了陷入局部极小,使得在短时间内能够求解较大规模的TSP问题。