一种新的基于自相关相似距离的语音信号端点检测方法

基于短时能量和隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的端点检测方法都有一定的局限性,提出了自相关相似距离的概念,并讨论了基于自相关相似距离的新的端点检测方法．对自相关相似距离进行统计分析,给出了算法的具体实现步骤,阐述了门限的确定方法．用此方法、人工方法和ＨＭＭ 模型方法得到的实验测试结果进行了比较．结果表明,即使在较低信噪比的环境下,采用本算法仍能较准确地检测出语音信号的端点位置．     

基于能量和鉴别信息的语音端点检测算法

为提高实时通信中语音端点检测系统的性能,提出了一种基于能量和鉴别信息的端点检测算法。该算法利用帧信号的能量、子带信号的能量等参数,计算该帧信号与噪声帧基于子带能量分布概率的鉴别信息。算法通过利用鉴别信息,能够在包括语音帧在内的所有帧中更新噪声的能量,从而更准确地跟踪噪声能量的变化。实验结果表明:与基于能量的端点检测算法相比,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够较准确地进行端点检测,在0~10 dB范围内变化的坦克噪声环境中,准确率比后者提高约24%。     

应用倒谱特征的带噪语音端点检测方法

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征为判决特征参数。这些方法在实际应用中,尤其当信号噪比比较低时,无法满足系统的需要。文中利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法和循环神经网络法,通过对宽带噪声－白噪声干扰情况和一种特殊噪声－汽车噪声情况的实验,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有传统的能量方法无法比拟的优越性,更适     

一种基于短时能量和高阶差分的端点检测方法

语音信号处理的速度和结果很大程度上受到端点检测的影响.传统的短时能量和过零率相结合的端点检测算法在低噪声环境下,可以获得满意的检测效果.然而,在高噪声的环境下,甚至难以有效检测语音信号.研究表明,高阶差分结合短时能量的新方法在低噪声环境下,可获得与传统方法相似的效果,而在高噪声下,则明显优于传统方法.     

基于Matlab的非时域端点检测算法的实现与分析

本文主要在介绍语音端点检测的基本步骤和Mel倒谱距离、信息熵两种非时域端点检测算法,在此基础上利用Matlab软件实现这两种语音端点检测算法,并根据仿真结果比较分析,总结出Mel倒谱距离和信息熵两种非时域端点检测算法的特性。     

基于倒谱距离的语音端点检测改进算法

在讨论传统倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了一种改进方案,该方法首先估计短时信噪比,然后由统计方法确定短时信噪比与门限的关系,进而完成正确的语音端点判决。通过对3种典型噪声环境下信噪比从-5 dB到20 dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提方法能更为准确地检测到语音端点。     

噪声环境下语音识别的端点检测技术

端点检测的准确性在某种程度上直接决定了整个语音识别系统的成败,没有足够准确的端点检测(尤其是起点),精密优选特征类型或识别方法的工作往往劳而无功.噪声环境下语音识别的端点检测技术利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法、基于隐马尔柯夫模型(HMM)的检测法.通过对两种宽带噪声(白噪声和汽车噪声)环境下信噪比从0dB到15dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有更强的适应性,更适合于实际的语音处理系统.     

噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法

在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别（ＡＳＲ）研究中的一个重要课题．常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想．讨论了一种基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方法．先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Ｖｉｔｅｒｂｉ解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法．实验测试结果表明,基于ＨＭＭ的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的．     

基于自适应门限的分形维数语音端点检测

针对固定门限方法在语音端点检测技术中的局限性,为了提高低信噪比下语音端点检测的鲁棒性和准确率,将自适应门限应用于分形维数的语音检测中,提出了一种新的语音端点检测算法.该算法通过对语音信号产生机制的分析,将分形维数用于语音起止点的检测中,设计了自适应门限,从而有效降低了噪声干扰对检测结果的影响,并实现了实时检测.仿真实验结果表明,在低信噪比的情况下,改进的端点检测算法比传统的短时能量检测算法可更准确有效地实现带噪语音的端点检测,而且对噪声干扰具有更好的鲁棒性.     

小波变换方法实现语音端点检测

介绍传统端点检测方法，对其特点进行了分析，针对主要由白噪声组成的噪声背景，采用一种基于小波变换的语音端点检测方法，并进行了NATLAB仿真。实验结果表明，这种算法根据白噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点，判别语音段和噪声段，在高信噪比和低信噪比的情况下，均能正确判别语音段和噪声段。     

基于声信号分析的齿轮故障诊断方法

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征.     

基于M-WDLS和PCA的转子故障诊断方法

针对不同故障特征属性交互重叠导致的故障类别辨识困难问题,提出一种基于Manhattan距离作为特征之间相似度信息测度的权值判别拉普拉斯分值特征选择方法.该方法采用Manhattan距离衡量高维特征矢量之间的相似度,并将数据样本标记信息融入权值计算中以增强权值的判别性,提升了LS算法的敏感特征筛选性能.将M-WDLS和主成分分析相结合,提出基于M-WDLS和PCA的转子故障诊断方法.首先提取原始振动信号的时域、频域、时频域特征构造混合域特征集;然后利用M-WDLS选择敏感特征组成敏感特征矩阵;最后对敏感特征矩阵进行PCA降维处理,并将结果输入到K-近邻分类器中进行模式识别.对比实验的结果表明,该方法能有效提取转子系统振动信号的状态特征,有助于提高故障辨识的准确率.     

混合混沌雷达信号的产生及仿真研究

利用多种调制相结合构造混合波形技术在雷达信号处理上造成一定困难.根据混沌可加性思想构造一类基于混沌映射的混合混沌雷达信号,并与Logistic映射构成的混沌信号进行比较分析,证明该混合混沌信号具有良好的自相关特性,模糊函数呈现较为理想的"图钉型",具有较高的距离和速度联合分辨率.同时混合混沌雷达信号的构成简单,易于处理.     

细河流域土壤中Hg、Cd、Pb和Zn含量的空间分布特征

利用地统计学方法研究了沈阳市细河流域表层土壤中Hg、Cd、Pb和Zn含量的空间结构及其分布特征.结果表明,土壤中Hg、Cd、Pb和Zn的平均含量均高于其背景值;土壤Cd和zn含量属中等程度的空间相关,Hg和Pb属于空间弱相关,其空间变异均为随机性因素和结构性因素共同作用的结果,但Cd和Zn含量主要受结构性因素影响,而Hg和Pb主要受随机性因素影响.土壤中Hg、Cd、Pb和Zn空间分布特征表明,4种重金属含量在上游较高,顺流而下含量明显下降;土壤中Hg和Pb含量最大值在四方台地区,Cd和Zn含量最大值分布在甘官和富官一带.细河流域土壤Hg、Cd、Pb和Zn含量空间分异是污水灌溉、固体废弃物堆放、农业生产及交通尾气等因素综合作用的结果.     

实例检索中基于混合属性距离的相似性度量

提出了一种基于混合属性距离的相似性度量方法.利用各个属性间的距离及其组合权重求得实例间的总体距离,再用实例间的总体距离来刻画其相似程度.基于区间数的距离计算公式和模糊集合理论,给出了属性值为模糊数、模糊区间数时的距离公式,并改进了属性值为隶属度函数时的距离公式.同时考虑了属性权重问题,提出了一种基于距离离差信息的客观赋权方法,将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度.以阀门的概念设计为例,验证了该方法在实例检索中的的可行性和合理性.     

一种基于自相关函数的小波域数字水印算法

几何攻击是对数字水印技术最具威胁的攻击手段之一，而基于自相关函数的水印算法被认为是一种有效的解决手段，却有其局限性。研究发现，对用于评价几何攻击起很重要作用的水印的自相关峰值（以下简称AC峰值），也可从小波域提取出来。这里介绍一种小波域基于ACF的数字水印算法，该算法在考虑到AC峰值和噪声能见度的影响的同时，把一个周期性水印信号嵌入小波域。仿真实验结果表明，算法能产生更显著的AC峰值，从而提高了抗几何攻击的鲁棒性。     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

多元自相关过程的残差T2控制图

为了满足传统的统计过程控制理论中统计量彼此独立的基本假设,研究了多元自相关过程的残差T2控制图的控制方法及其控制性能。针对一般多元自相关过程,在参数已知的条件下,讨论了多元自相关过程的残差T2控制图,给出多元自相关过程偏移量的定义。通过M on te C arlo模拟,得出该控制图在不同偏移量时的平均链长,在残差T2控制图的适用范围内给出平均链长与偏移量之间的经验公式。结果表明,残差T2控制图可以有效控制出现大偏移的多元自相关过程。     

基于距离度量学习的SAR图像识别方法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像样本数据有限,且不同类别间的图像区分度不高导致识别困难的问题,提出一种应用于SAR图像识别的距离度量学习方法.该方法使用CNN网络得到图像的特征分布,利用LSTM网络加强图像间的关联性,基于余弦相似距离度量方法计算图像之间的匹配度,通过注意力机制后对结果进行分类.训练过程结合小样本学习的训练方式,采取预训练的策略进行实验.实验以公开的MSTAR数据集进行SAR图像识别,结果表明该方法准确率达到99.3%,比SVM方法提升2.5%.      

不同范例检索模型在边坡稳定性评价中的对比分析

为分析不同范例检索模型的特点,将几种常用的范例检索方法在边坡稳定性分析中进行对比分析。对比认为各方法的评价结果均符合实际,均能满足定性分析的精度要求;检索时权重系数不影响最终结果,但可提高相似分析精度;基于欧式距离的范例检索计算最为简便;基于加权聚类的范例检索方法可反映范例之间更多的相似信息;基于神经网络的范例检索精度最高,但必须建立在其它方法基础之上。