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说话人识别中改进的MFCC参数提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在说话人识别技术中,特征参数的提取对语音训练和识别有着非常重要的作用。而Mel频标倒谱系数MFCC是一种常用的特征,它能对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无关紧要的冗余信息,获得影响语音识别的重要信息。同时由于语音信号具有时变和混沌特性,以非线性随机共振理论和人类对听觉的理解为基础,提出了一种基于随机共振的MFCC特征参数提取方法。通过实验比较两种方法的结果,论证了改进方法的可行性以及优越性,为说话人识别技术中特征参数提取提供了一条新的研究方向。 相似文献
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基于非线性共振的说话人特征提取研究与仿真 总被引:1,自引:1,他引:0
针对人发声系统的非线性特性和语音信号的类混沌特性,提出了一种基于非线性共振Duffing模型的说话人语音信号的特征提取方法。实验结果表明:采用非线性共振Duffing模型的特征提取方法,较基于非线性动力学提取广义维数特征具有较高的识别率。同时,同一语音信号在相同的识别系统中,与经典的MFCC特征相比,也具有较高的识别率。 相似文献
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选取覆盖柳州市的Landsat 5 TM数字影像,利用缨帽变换提取研究区的植被指数,应用辐射传输方程法反演研究区的地表温度;并与传统的热红外卫星遥感技术反演的结果进行比较,分析研究区2001~2011年10年间地表温度的变化。结果表明:比较改进方法和传统方法反演结果的标准差,改进方法的标准差略低,证明了改进方法的可行性和有效性。柳州地区11月份的温度主要集中在15~25℃;10年中,该温区间范围减少,有部分区域逐步向高温区转化,表明柳州地区的城市地表亮温有升高的趋势;柳州地区的高温区主要集中在中心城区,主要是由密集的建筑群和工业、居民日常生活等产生的人为热造成的。 相似文献
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以地形复杂的湖北省松滋市部分区域为研究区,基于2018年Landsat 8数字影像和ASTGTM2的DEM数字高程数据,在深入研究各种植被指数的基础上,选用地形效应较小的归一化差值山地植被指数(NDMVI),构建决策树模型获得研究区的土地覆盖分类结果,同时将该植被指数应用于大气校正法的地表温度反演,最后分析不同地形条件下植被指数与地表温度的相关性。研究结果表明:NDMVI的决策树分类具有较高的精度;基于NDMVI的地表温度反演方法具有可行性,结果准确性高;陡坡、丘陵、平原等地形下NDMVI植被指数均与地表温度呈负相关性,且相关性显著。 相似文献
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虽然随着教学改革的不断深化,中职英语的教学水平有了很大提升,不过教学中还是存在不少问题。以学生为切入点来分析的话,当前中职学校大部分学生的英语基础知识不牢固,而且学生也没有主动学习英语的热情;以教师为切入点来分析的话,教学方法过于守旧。作者在文中分析了当前教学中的问题,并提出了针对性的改善建议。 相似文献
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由于随机共振在带噪信号的处理过程中能够起到积极的作用,以Duffing随机共振原理为基础,引入多重时间尺度,求得了Duffing方程的一维近似解;并将其延伸到二维坐标空间(x,y),设计出了二维的Duffing滤波器。最后将它应用到图像去噪算法中。仿真实验表明:Duffing滤波器的去噪效果明显优于均值滤波和自适应滤波,具有较好的噪声鲁棒性。 相似文献
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