语音识别中HMM与自组织神经网络结合的混合模型

基于隐马尔可夫模型和自组织神经网络模型提出了一种用于语音识别的混合模型,给出了训练调整权向量的算法,实验结果表明其在语音识别中具有很好的性能·     

基于贝斯准则和待定词集模糊矩阵的满文识别后处理

将满文单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机地结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,利用贝叶斯准则,综合满文待定词的后验概率和词组的先验概率信息,建立合理有效便于实现的数据结构,对满文单词识别系统输出存在的拒识词和错识词进行检测和纠正,从而有效地提高满文识别系统的识别率·实验表明:后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后概率的精确估计·另外,在单词识别系统识别率高的情况下,后处理的纠错能力会增强·     

文件系统索引结构的研究

在分析常用文件系统索引结构的基础上,提出了一个文件系统动态存储和索引结构,层次散列索引模型(HierarchicalHashingIndexModel,HIM)·HIM应用动态散列技术,以线性散列表(LinearHashingTable)为基本结构,并辅以专门设计的字符序列映射函数,整体上优化了HIM结构,提高了文件系统的索引性能·HIM是文件系统索引结构的抽象模型,可应用于任何文件系统的设计中·     

高速包分类平台的FPGA设计

在网络安全系统中,基于软件的包分类系统受处理器性能与软件串行执行等因素影响,包分类速度有限.为了提高包分类和规则预处理的速度并快速适应规则的更新,本文用硬件电路与通过预规则处理生成的二叉树结构,设计并实现了基于FPGA的包分类系统.实验结果显示:50 000个规则的预处理时间不超过0.051 s;系统的包分类平均速度大于10 Gbit/s,Snort入侵检测系统的规则头的分类平均速度大于20 Gbit/s.     

基于FPGA面向多媒体处理的MPSoC

针对嵌入式单核处理器处理速度慢及主频提升受限等问题,提出了嵌入式双核处理器(two-cores embedded processor,TEP)模型.针对处理器运行时对存储器的依赖和分配问题,提出了基于非统一存储结构模拟分布式存储结构的方案;针对多核间对共享数据存储器的访存问题,给出了从属单元的仲裁机制,实现了共享资源的访问;针对面向多媒体应用的多核处理器间传输数据量大及通讯开销高的问题,提出了基于消息数据分离的传输方案.系统在FPGA平台进行了实现和验证,测试结果表明,TEP系统以较少的资源消耗和通讯开销获得了大加速比的性能.     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%，单字识别系统会产生错判和拒判。因此，将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来，建立满文词组和待定词集统计信息库，采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法，利用Viterbi动态规划法求最佳路径，对满文的单字识别输出进行后处理，可以有效的提高识别系统的识别率。实验表明，单字识别系统的识别率越高，后处理的纠错能力越强。     

基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法

自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用 ,提出一种基于ＳＦＣＭ算法的自适应矢量量化码本的训练方法 ,其特点是通过模糊聚类方法 ,重新调整训练样本与码字之间的隶属度 ,达到最小编码失真 ,使码本更适合新说话人 ,且计算简单·本方法的实验结果表明 ,可以使编码平均失真下降·基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法@李晶皎 @夏晓东 @顾树生     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度传播的立体匹配算法

针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的立体匹配算法.定义了具有边缘特性的Patchmatch相似性函数,并建立基于Patchmatch的非前向平行平面视差平面估计模型.利用粒子置信度传播代替原有的最近邻搜索,使用较少的粒子近似目标分布,并采用切片采样马尔可夫链蒙特卡罗方法解决传播过程中粒子重采样更新问题.Middlebury图像数据集测试表明,该算法能够降低视差不连续区域的误匹配,有效地提高了倾斜平面及非前向平行平面图像的匹配精度.     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%,单字识别系统会产生错判和拒判.因此,将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法,利用Viterbi动态规划法求最佳路径,对满文的单字识别输出进行后处理,可以有效的提高识别系统的识别率.实验表明,单字识别系统的识别率越高,后处理的纠错能力越强.