一种客观音质评价的新方法

主要讨论了一种使用语音频谱动态特性的倒谱距离测量对通信系统或通信设备进行客观音质评价方法，它是在使用ＬＰＣ倒谱距离评价普通话语音质量的基础上发展起来的，语音频谱动态特性是利用倒谱对时间的回归分析来表示的，这种度量方法中，使用倒谱系数，倒谱回归系数和能量回归系数３个参数的距离测量，在使用了谱包络信息的基础上，考虑了谱包络随时间的变化量及信号能量随时间的变化，比较了４种距离估算方法和主观音质评价（ＭＯ     

一种孤立词语音识别方法研究

结合动态谱特性的语音识别研究,阐述了一种有限状态矢量量化(FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码,对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量,除了LPC倒谱系数外,结合使用了动态谱特征和能量的对数值,并根据汉语发音特征对语音信号端点进行一种加权处理。实验结果表明：与说话人有关的孤立词识别率达到98%。     

基于LPC倒谱参数分析的说话人识别系统

研究的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数作为特征参数,同时对特征参数各维分量的识别能力进行定量分析,采用一种新的加权方法进行矢量量化,在此方法下系统取得识别率很高的效果,而且计算量和存储量都比较低.     

语音信号共振峰提取方法的研究分析

目前的提取语音共振峰的方法比较多,常用的方法有倒谱法、LPC谱估计法、LPC倒谱法,但没有一种方法是十分完美的,为了系统的深入的研究共振峰的提取,本文对同一帧语音信号进行了不同方法的共振峰提取实验仿真,给出了具体的共振峰频率数据,同时对不同方法的优缺点进行了科学的、深入的研究分析,用Matlab对算法进行仿真实现,实验结果表明共振峰的提取方案中LPCC倒谱法避免了一般同态处理中对复对数的麻烦,可以较为理想的实现对共振峰的提取。     

基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法

为了进一步提高基于谱特征的图像匹配算法的精度并拓宽其应用范围,提出了一种基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法.通过引入对样本数据具有更好区分性的椭圆形几何,结合数据统计特性定义了椭圆形度量.对特征点构造谱特征时,根据椭圆形相对距离选择子特征点集并构造无向加权图,对利用椭圆形度量获取的关联邻接矩阵进行谱分解,基于特征值和谱隙向量的统计量构造椭圆形度量谱特征.在特征点匹配过程中,根据椭圆形距离度量谱特征之间的相似性,建立匹配数学模型,并采用贪心算法进行求解.针对序列图像以及视角变换、形变较大图像的对比实验结果表明,所提算法的匹配正确率保持100%,优于其他谱特征匹配算法.椭圆形度量谱特征提高了匹配算法的精度,对噪声具有较高的鲁棒性.     

面向定点实现的有限词汇量汉语语音识别方法

将声道模型视为全极点模型,采用具有定点运算性质的Ｓｃｈｕｒ算法求得部分相关系数,利用ＬＰＣ对数倒谱分析求得语音识别系统中采用的待识特征量——倒谱．本系统以倒谱作为特征参数,采用加权倒谱距离求得待识量与以Ｋ－均值聚类所得的参数库之间的特征距离,利用最小距离原则进行识别．经验证,本文所采用的方法取得了较好的实验结果     

证据距离的选取对冲突证据组合影响的研究

为了研究证据距离的选取对冲突证据组合的影响,提出一种将不同的证据距离度量方式应用在加权证据组合中的对比方法。首先采用不同的证据距离度量方式得到证据相似度,依据证据相似度求得证据可靠度,之后用证据可靠度对证据进行加权求和得到平均证据,最终对平均证据进行证据组合,对比在不同的证据距离度量方式下上述证据组合过程的合理性,得到适合加权证据组合中权重生成的距离度量方式。采用4个算例,对不同的证据距离度量方式下求得的证据可靠度、平均证据和证据组合结果进行分析比较,实验结果表明,与其他证据距离相比,利用该方法选出的证据距离能够更有效地体现证据之间的差异性,所求取的证据可靠度与实际情况更为贴合。     

一种基于加权Mel倒谱的语音信号共振峰提取算法

提出了一种利用加权Mel倒谱提取语音信号共振峰的算法.首先对短时语音信号进行加权Mel倒谱分析,获得包含频谱主要成分的加权Mel倒谱系数;然后利用离散余弦平滑算法,从加权Mel倒谱系数获得谱包络,并从谱包络的峰值位置获得候选共振峰;最后根据共振峰的连续性约束条件和频率范围,从候选共振峰筛选得到共振峰的估计值.实验结果表明,本算法比倒谱法提取的共振峰误差更小,在噪声环境下具有较好的鲁棒性.     

加性噪声环境下语音特征参数提取方法的研究

提出一种具有良好抗噪性的语音特征分析方法.将语音信号的短时自相关序列进行时间方向上的平滑处理,然后利用平滑后的序列代替原语音信号进行线性预测分析,从而得到线性预测倒谱系数.实验表明,利用该特征参数的语音识别系统的识别性能优于MEL倒谱系数、LPC倒谱系数等传统的语音特征参数.     

基于倒谱修正模型的语音基音检测算法

该文提出了一种基于修正倒谱模型的改进的倒谱基音检测算法.该算法首先对分帧语音进行10阶线性预测编码(LPC)分析和逆滤波,获得LPC预测残差;然后对残差信号进行倒谱分析,倒谱分析中采用了离散傅里叶变换频谱的高频分量置零的计算措施;最后根据倒谱的特征求得浊音语音的基音周期.仿真检测结果表明:该算法无论对纯净语音,还是对不同加噪情况下的含噪语音,其基音检测结果都明显优于传统倒谱基音检测算法,并且也明显优于基于平均幅度差函数的基音检测算法,而略优于基于自相关函数的基音检测算法.     

基于线性均方误差估值的LPC距离量度

本文从LPC系数的统计特性出发,基于线性均方误差估值的思想,提出了一种用于语音识别的新的LPC距离量度——LMSE距离.在一个IBM-PC机语音处理系统和一个VAX-11/750机语音处理系统上,做了大量孤立词识别实俭,证实了这种距离的可行性.文中还将它与著名的Itakura距离进行了比较.     

自适应函数链神经网络在非特定人语音识别中的应用

根据加权倒谱距离测度，构造了一种用于非特定人语音识别的函数链神经网络，并结合所提出的自适应函数链神经网络学习算法，不但大大缩短了网络的学习时间，而且使得该网络具有较高的识别率，采用10人（5男、5女）的语音数据对汉语10个数字进行了实验，正确识别率为94．2％．     

基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析

失效模式与后果分析(FMEA)是一种重要的质量管理与可靠性分析工具,然而传统模型在实际运用中存在若干缺陷.利用区间二元混合加权距离(ITHWD)测度对传统FMEA模型进行改进,利用区间二元语义FMEA模型,并以刀具管理业务合同履行模块为例进行失效风险分析.通过传统模型与改进模型结果的比较,发现后者不仅能减少评价信息转换过程中产生的信息失真或损失情况,而且还考虑到了风险因子的主客观权重以及决策者的决策态度,从而提高了最终失效模式优先度排序的准确性、可靠性和灵活性.     

典型地物实测光谱的相似性测度与实验分析

对于高光谱向量非线性空间,提出了基于Hausdorff距离的地物光谱相似性测度模型,并对模型的适用性进行讨论.此外通过对试验区域由高分辨率光谱仪实地测得的地物光谱数据进行实验分析,得到各种相似性测度模型的匹配聚类结果,并对其有效性和精度进行评估.     

基于最佳距离度量近邻法的邻域风险最小化方法

 在邻域风险最小化原则中提出一种新的定义邻域半径的方法,即对任意训练样本点,首先利用最佳距离度量近邻法定义一个距离度量,并根据这个距离度量来寻找该样本点的最近邻,然后依据它们之间的距离来定义邻域半径,最后在原有邻域风险最小化算法的基础上建立基于最佳距离度量近邻法的邻域风险最小化算法.实例表明新提出的算法是正确的、有效的.     

基于Hausdroff距离的扩展模糊数相似性测度

提出了一种新的度量扩展模糊数相似性的新方法．在分析了现有几种相似性测度原理的基础上,指出了它们的不足之处,通过将每个扩展模糊数当作图像样本,并引入了模式识别领域中Hausdroff距离,构造了新的相似性测度公式．多组数值算例表明,该方法可以有效地度量扩展模糊数之间的相似性．     

非同步方式电力机车防撞测距报警器

为了改变在矿山生产过程中运输环节经常发生安全事故的现状,开发了非同步方式电力机车防撞测距报警器,该系统利用超声波测距原理,结合单片计算机的控制和运算功能,采用独特的算法,实现了机动车车辆的识别、相对速度的动态显示和报警的功能。将现代化的技术转化为保障行车安全的措施。