一种面向语音识别的抗噪SVM参数优化方法

为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机(SVM)模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法(PAFSA)优化SVM参数的方法.该算法对人工鱼群算法的循环主体进行改进,结合小生境技术的共享机制,在寻优的过程中维持样本个体的多样性,提高求解速度和解的精确性,并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较,证明其有效性;用PAFSA对SVM中的惩罚因子C及高斯核参数γ进行优化,并将优选的参数用于一个非特定人、孤立词、中等词汇量的语音识别系统中.实验结果表明:当工作在不同信噪比和不同词汇量下,基于PAFSA-SVM模型语音识别率与基本AFSA-SVM模型识别率以及传统的HMM模型识别率相比均有不同程度提高.     

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。     

不同情感语音韵律参数间的曲线回归分析

韵律特征分析是情感语音研究的重要组成部分。为了更好地预测高兴(积极)以及生气(消极)情感的韵律特征参数和平静(中性)情感参数间的非线性关系,利用曲线回归分析方法对韵律特征参数的统计特性进行了深入研究。并将语音库中的情感语句分为句首、句中、句末三部分分别做研究,将结果与整体间做比较。实验结果表明各韵律参数之间的非线性关系大致相似,为接下来的情感语音研究提供了良好的基础。     

CH_3Cl…XC≡CM(X=Cl,Br;M=Be,Mg,Ca,Cu,Ag)中的弱化学键

运用密度泛函B3LYP方法,在cc-pVDZ和cc-pVDZ-PP基组水平上,研究了CH3Cl…XC≡CM(X=Cl,Br;M=Be,Mg,Ca,Cu,Ag)的弱键作用.计算结果表明:CH3Cl与XCCM间以静电作用结合,相互作用能与XCCM中的静电势的极大值VS,max相关,VS,max值越大,作用能也越大;M对VS,max值有较大的影响,M同主(副)族时,随着M原子序数的增加VS,max减小,当M相同时ClC≡CM的VS,max小于BrC≡CM中的VS,max.电子密度拓扑分析显示:除CH3Cl…XC≡CBe外,CH3Cl…XC≡CM中既有卤键作用,也有氢键作用.     

改进的HMM系统在英语语音合成中的研究

根据英语语言所具有的一些特性对HMM模型进行改进,设计出适合英语语音合成的上下文属性集以及用于模型聚类的问题集,提高了其建模和训练效果。此外,借助HTK和Festival等工具,以基频和声道谱参数为训练参数,最终实现此英语语音合成系统。从所合成语句的效果来看,合成语音整体稳定流畅,而且节奏感比较强。     

网络环境与图书馆藏书发展

图书馆藏书的发展,总是要受到社会政治、经济、科学技术和文化等环境因素的影响和制约的.     

楸树自交及种内、种间杂交亲和性的细胞学观察

运用荧光显微技术、整体透明法和石蜡切片法,对楸树自交及种内、种间杂交亲和性进行了显微观察.结果表明:无论自交或种内、种间杂交花粉均可在柱头萌发,但萌发时间和萌发率存在显著差异.花粉管在柱头分泌物中生长或穿透乳突细胞沿柱头中部维管束生长,之后进入花柱引导组织胞间隙.大量种内和种间杂交花粉管于授粉后12～24 h迅速生长至花柱基部；48 ～72 h进入子房；96～120 h前后发生双受精,肉眼可见子房发红膨大.自交授粉后约36％的花粉管在柱头和花柱上端终止生长；42％的花粉管于授粉后72～96 h进入子房；直到授粉后120 h花冠脱落为止,少数花粉管能够穿透胚囊,但未见双受精发生,子房无膨大.研究认为:楸树具有自交不亲和性,而种内和种间杂交是亲和的；其不亲和反应发生的最终位置在子房,时间在合子形成前,为合子前晚期自交不亲和类型.     

可选模式声码器的研究与仿真

介绍了一种用于CDMA2000移动通信系统的可选模式声码器(SMV)语音编码算法,对它的重要模块和特性进行了简要介绍,最后对算法进行了仿真实现,并对合成语音质量进行了客观PESQ测试。仿真结果表明:它能在较低码率上提供理想的合成音质,且在合成语音质量与系统容量之间可灵活地折衷。     

矿井无线传感器网络非均匀分簇路由算法研究

针对矿井带状网络拓扑结构、信息流量不均衡、节点间能耗严重不均匀等问题,提出了一种矿用带状能耗均衡的非均匀分簇路由协议算法。该算法的簇首竞选机制综合考虑了节点与汇聚节点距离、节点能量及节点密度,同时充分降低了候选节点竞选时的计算量。实验表明,该算法有效的改善了矿井下无线传感器网络"热区"效应,降低了网络能耗和网络通信量,显著延长了网络存活时间。     

改进最大信噪比的独立成分分析单通道语音增强算法

针对现有基于独立成分分析(ICA)的盲源分离算法在单通道语音增强中的不稳定性和信噪比低的问题,提出了新的基于最大信噪比的ICA语音增强算法.该算法首先用带噪语音直接乘以二维向量,并经过列满秩的转换,得到既具有源信号特性、又不会引入新噪声的二路观测信号,保证了系统的稳定性;再结合用小波系数改进的最大信噪比的ICA算法来实现,为增强的效果和提高信噪比提供了依据.实验结果分析表明,该算法是稳定的,且能有效地提高信噪比的值.