基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型

提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的个性音乐推荐模型的建立方法.该方法采用MFCC技术提取歌曲的语音特征,并利用GMM算法生成该歌曲的模板,然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算.实验结果表明,利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为90%.     

基于惩罚距离的混合模型分量数自动估计算法

EM算法是对有限混合模型进行参数估计的通用算法, 然而标准EM算法中所需的混合模型分量数实际上往往是未知的. 研究并改进了一种采用惩罚性最小匹配距离估计分量数的方法, 结合贪婪EM算法框架, 提出一种可以在进行参数估计的同时, 快速准确地自动估计高斯混合模型分量数的算法. 通过一元和二元的高斯混合模型的仿真实验, 验证了算法的有效性. 关键词：有限混合模型; 分量数; 惩罚性最小匹配距离; 贪婪EM; Parzen窗; 带宽     

基于复高斯混合模型的鲁棒VAD算法

针对语音激活检测的鲁棒性问题,提出在非平稳噪声环境下使用基于复高斯混合模型的鲁棒语音激活检测算法.算法中假设纯净语音谱满足复高斯混合模型,先验信噪比利用预先训练好的复高斯混合模型计算得到.复高斯混合模型的引入一方面提高了语音激活检测的性能,另一方面避免了使用基于最小均方误差语音增强的先验信噪比估计过程.实验中使用NOISEX-92噪声库来验证系统在噪声环境下的性能.结果表明,该种算法在非平稳噪声环境下具有良好的检测性能.     

高斯混合模型下的残留回波抑制算法

为提高通话环境中的回波抑制效果,提出了基于高斯混合模型下的残留回波抑制方法。首先以线性预测系数为特征提取近端用户语音的特征向量,然后在高斯混合模型下对其进行训练,得到用户语音模板,通过对比用户语音模板和残留回波信号特征向量,判断非用户语音帧,最后将非用户语音帧予以消除。仿真实验结果表明,所提算法能正确区分用户语音帧与非用户语音帧,具有更好的回波抑制效果。在误判率约为1%～2%的情况下,可将自适应滤波器的回波消除量提高7～10dB。     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

基于高斯混合模型-地球移动距离的点集配准算法

提出一种基于高斯混合模型与地球移动距离的点集配准算法.将待配准的两个点集均表示为高斯混合模型,其中高斯分布的数量为点集中点的数量,每个高斯分布的均值为点的坐标值,方差为通过优化算法得到的优化值.在配准过程中通过优化两个高斯模型之间的地球移动距离来达到最佳匹配效果.该方法对点集配准中常见的噪声、外点、结构缺失等问题具有较强的鲁棒性.公共数据集与真实车辆平台上的实验表明该算法优于目前流行的点集配准算法.     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

基于码本映射和GMM的语音带宽扩展

采用传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）进行语音带宽扩展时,会出现所估计的特征参数过平滑的问题,其主要原因是协方差估计不准确而导致扩展的高频特征细节信息的丢失,因此本文提出了码本映射（codebook mapping,CM）与高斯混合模型相结合的语音带宽扩展算法.提取高、低频特征参数,并训练高斯混合模型,基于高斯混合模型参数训练偏移矢量的码本;在扩展阶段,利用偏移矢量的码本将低频偏移矢量映射为高频偏移矢量,再将高频偏移矢量与高斯混合模型估计部分相加作为估计的高频特征参数.对利用该方法进行带宽扩展后的语音质量进行主观/客观评测.实验结果表明,相比传统的GMM语音带宽方法,CM-GMM合成的高频语音更接近原始高频语音,明显消除了高频过平滑现象.      

一种基于预测谱偏移的自适应高斯混合模型在语音转换中的应用

基于高斯混合模型(GMM)的语音帧谱包络转换算法容易导致转换后的语音谱包络过平滑、语音细节特征受损。通过对GMM中协方差的准确性与谱包络过平滑现象的研究,提出了一种基于预测谱偏移的自适应GMM建模方法。该方法采用平滑加权算法对目标谱的偏移进行建模,并根据语音帧信息自适应调节预测谱偏移项的比例系数,结合高斯混合模型共同实现对谱包络的转换。实验结果表明,该建模方法能够有效抑制转换后语音谱包络的失真现象,提高转换后语音的清晰度、自然度和可懂度。     

基于矢量泰勒级数的鲁棒语音识别

矢量泰勒级数是一种有效的抗噪声鲁棒语音识别算法.然而在对数谱域,美尔滤波器组的不同通道之间有较强的相关性,因而难以从含噪语音中准确估计噪声的方差.提出了一种基于矢量泰勒级数的倒谱域特征补偿算法.该算法在倒谱域,用一个高斯混合模型描述语音倒谱特征的分布,通过矢量泰勒级数从含噪语音中估计噪声的均值和方差.实验结果表明,此算法能明显提高语音识别系统的性能,优于基于矢量泰勒级数的对数谱域特征补偿算法.     

一种新的动态SVM选择集成算法

针对动态选择集成算法存在当局部分类器无法对待测样本正确分类时避免错分的问题,提出基于差异聚类的动态SVM选择集成算法。算法首先对训练样本实施聚类,对于每个聚类,算法根据精度及差异度选择合适的分类器进行集成,并根据这些分类器集成结果为每个聚类标定错分样本区,同时额外为之设计一组分类器集合。在测试过程中,根据待测样本所属子聚类及在子聚类中离错分样本区的远近,选择合适的分类器集合为之分类,尽最大可能的减少由上一问题所带来的盲区。在UCI数据集上与Bagging-SVM算法及文献［10］所提算法比较,使用该算法在保证测试速度的同时,能有效提高分类精度。     

方差未知时两个正态总体均值序条件下的估计量

讨论了两个正态总体均值在序条件下的改进估计量,样本均值是期望的极大似然估计量,当期望满足序条件且方差未知时,用方差的极大极小估计量代替方差得到了关于期望的一类估计量,此类估计量改进了样本均值.     

模糊加权距离及其合理性讨论

本文提出的模糊加权距离,反映了模式识别与分类中每一样本的各个分量对“距离”贡献的差异性.这种差异性由本文定义的特征优势的概念所描述,而特征优势的概念则由模糊集理论导出并按照人们的思维方式所确定.本文还就新距离的合理性进行了讨论.实验结果及实用结果表明了新距离的优越性.     

各向异性随机表面光散射轮廓实验研究

用原子力显微镜对Si（100）晶片样品进行了表面形貌测量，发现了其高度分布的各向异性，通过推导和计算得出了一维正弦位相光栅散射各级极大的位置分布曲线，并将此曲线应用到样品表面光散射轮廓的测量中，对测量结果进行了定性分析，发现了散射轮廓主极大和次级大随入射角的变化关系，表面参量的提取有待于各向异性表面相关理论的进一步研究．     

普通Kriging法在空间内插中的运用

用克里格法进行插值不仅能获得预测结果，而且能够获得预测误差．克里格法也是求线性最优、无偏内插的一种方法．该方法优于最近距离插值、距离反平方插值等任何一种线性插值方法．普通克里格法在克里格法中是使用较广泛的一种方法．     

液位传感器检测系统的设计

设计了一种基于凌阳SPCE061A单片机和VC＋＋的液位传感器检测系统,下位机以自动或手动方式一次可测试7个传感器,并将测试参数实时保存到Flash,具有掉电保护功能.下位机每测试一个传感器就将对应的数据由RS-232串口传送到上位机.上位机控制程序用VC＋＋编写,每上传一组数据就以曲线形式显示该数据,曲线保存为位图文件,对应的数据保存到动态创建的Access数据库.可设置参数修正表,还可生成并打印各传感器的质检报告.     

直推式可信最邻近分类器在文本分类中的应用研究

直推式可信最邻近分类器是基于算法随机性理论提出的一种新的分类算法,它不仅能够判断样本的类别,还能够为每一个判断提供可信度,这对于分类机器的应用是很有意义的.但这种分类器需要将每一个待分类样本逐一在所有的类别中进行计算,使得计算量大大的增加.这一点对于多类别和大数据量的文本分类尤为明显.本文在深入研究该算法的基础上,对其利用聚类分析进行了改进,并将这一算法及其改进后的算法用在文本分类中.实验表明改进后的算法和原算法相比准确率相近,但在计算速度上提高了近40%.     

基于可靠性分析的过盈配合优选法

研究一种基于可靠性分析的计算和选择过盈配合的新方法.首先根据结合直径确定国家标准推荐的优先和常用配合过盈量的数学期望和方差,计算给定设计条件下各种配合的可靠度,在此基础上选择能够经济地满足可靠性要求的配合.此外,对影响过盈联接可靠性的基本因素进行分析,针对前期结构设计中可能存在的不足提出改进措施.这种方法不仅使过盈配合...     

随机利率下的离散型线性增额寿险模型

将确定利率下的线性增额寿险推广为随机利率下的线性增额寿险，讨论了随机利率在各年度相互独立同分布和非独立两种离散的情形，给出了两种情形下的一、二阶矩和方差。     

基于mean-shift聚类过程的遥感影像自动分类方法

提出了一种稳健的自动分类方法——自适应mean-shift(AMS)算法.该方法基于mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高.自适应mean-shift算法根据数据分布特点自适应地确定带宽的大小,利用采样点估计模式来设计自适应估计器,自适应估计器将每个数据点与不同尺度的核函数联系起来,当核函数满足一定的条件时,AMS迭代过程收敛于极值点(mode),自适应AMS算法是一种归一化的密度梯度估计算法.采用TM影像进行分类试验,试验结果表明:该算法自适应程度高,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分类方法.