基于PSOLA算法的语音编码压缩的研究与实现

以时域基音同步叠加 (TD PSOLA)技术和一个全汉语单音节库为合成单元进行汉语语音合成 ,合成的语音清晰度和自然度很高 .但是这样的系统语音库太大 ,不利于在小型设备中实现 ,影响了语音合成的进一步应用 .本文针对此问题 ,在研究A律压缩的基础上 ,采用自适应量化和自适应预测的技术 ,以较少增加合成运算量复杂度为代价 ,对语音库的编码实现压缩 ,使压缩后的语音库减小了约一半 ,大大减小了所需的存储空间 .并且利用压缩后的语音库合成语音 ,基本上不影响合成后的语音质量 ,从而进一步扩展了语音合成的应用 .     

一种高精度Fuzzy控制器的设计

提出了一种基于基本Fuzzy控制器基础上更好地模拟人的操作经验来改善控制性能的一种高精度Fuzzy控制器的设计方法 ,针对将语言变量量化出相应的等级引起的误差 ,采用了加权方法进行处理 ,提高了控制器的精度 ,有一定的实用价值     

改进的分级图像矢量量化

提出了一种基于Ｐｅａｎｏ扫描的分级矢量量化算法，通过有效地利用数据间的相关性，改进了ＶＱ的性能．该算法先通过能比光栅扫描更好地保存二维数据间的相关性的Ｐｅａｎｏ扫描对原始图像进行预处理，再根据信号特性进行分级ＶＱ；还提出了基于Ｐｅａｎｏ扫描的平滑算法，有效地减小了方块效应的影响     

封闭的FRW宇宙的量子隧道创生

采用正则量子化及WKB近似方法，讨论了在宇宙的极早期，一个封闭的FRW宇宙通过量子隧道效应过程如何从无产生，并且计算出了这各量子创生的几率。     

用时间间隔分段法求解介观单回路有源RLC电路的态函数

通过正则变换，研究了具有一般性的介观单回路有源RLC电路的量子化，并用时间间隔分段法得出了系统处于真空态的态函数。     

斯特恩—盖拉赫实验与原子的量子化

通过对斯特恩——盖拉赫实验的分析讨论，明确指出了它与电子角动量量子化和自旋量子化的关系     

一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

耗散介观电子谐振腔的量子kirchhoff方程与量子能谱

基于电荷离散化的事实,实现对耗散介观电子谐振腔的量子化.运用Heisenberg运动方程给出体系的量子kirchhoff方程;通过求解体系Hamilton算符的本征值方程分析和研究体系的量子能谱性质.结果表明,量子回路方程、量子能谱均与电荷的量子性质有关.     

混响声场中语音识别方法研究

免提式话筒语音识别系统是语音识别走向实用的目标之一．实现这一系统，首先要解决房间效应引起的混响问题．通过讨论室内混响声场中语音的特点，提出用鲁棒性特征参数——滤波规整的Mel频率倒谱参数(FNMFCC，即MFCC参数在对数功率谱域进行低通滤波，倒谱域进行均值减，并用标准差加权进行非线性规整，采用这3种措施来消除混响引起的语音参数的变化．识别方法用矢量量化法，用4组无混响数码语音进行训练，对特定人无混响和4种混响声场中共150组数码音的平均识别率达到98．7％．提出的这一新方法在不降低无混响音识别率的情况下，提高了混响声场的语音识别率．该方法不仅识别率高，而且运算量小、所需内存空间小。易于做成小型实用的快速识别系统．