基于失配信息子空间失配补偿的话者确认

对于电话手机语音的文本无关说话人确认,语音受到传输信道、话筒等的影响,失配问题尤为显著.为此提出一种GMM-UBM框架下基于失配信息子空间的说话人确认失配补偿方法,该方法利用失配信息子空间和基准信息模型获得训练和测试语音的相对失配信息,此失配信息是失配信息子空间中超矢量的一种线性组合,补偿更为准确,能够根据失配对不同语音类的不同影响,对不同的语音类进行相应的补偿.NIST06数据库上的实验表明,经过失配补偿的系统性能在EER和MinDCF有近50%的提高.     

提高话者识别鲁棒性的信道空间映射方法

该文指出了常用的倒谱均值归一方法在去除信道因素的同时,也去掉了一些说话人的语音特征,因此,在信道失配的环境下鲁棒性较差。提出利用信道间差异,补偿信道失配的信道空间映射方法,并构建了一个与文本无关对随机信道鲁棒的说话人识别系统。实验结果表明:对来自随机信道的说话人语音,第1名和前30名的正确识别率,与实验室基线系统的性能比较,分别提高了5.4%和18.6%。寻找并补偿信道间的差异,是一种提高说话人识别鲁棒性的有效方法。     

含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.     

说话人识别信道补偿技术HNSSM

在说话人识别系统中,训练语音与测试语音的话机类型失配会使说话人识别系统识别性能显著下降。为了提高说话人识别系统的稳健性,在说话人模型合成和话机归一化的基础上提出一种新的信道补偿方法HNSSM(handsetnormalizationinsynthesizedspeakmodel),综合模型和分数两个方面对系统进行信道补偿。1999年美国国家标准技术局说话人识别评测语音库上的实验表明,采用新的信道补偿方法使系统在等错误率和最小检测代价上比仅采用倒谱均值减的基线系统分别降低了39.4%和20.9%,而且优于只采用说话人模型合成或话机归一化补偿的系统。     

基于似然比框架的法庭说话人自动识别系统构建与验证

为了探究法庭说话人自动识别技术在司法实践中的应用价值,研究使用深度神经网络提取说话人身份向量,并构建了基于d-vector PLDA的法庭说话人自动识别系统,选用开源语音数据集VoxCeleb1和VoxCeleb2作为系统评测语料,在似然比框架下,利用不同采样率的语音数据和不同规模的训练数据集进行了系统测试和性能验证实验。结果表明,基于d-vector PLDA模型的法庭说话人识别系统识别性能优良,在司法语音实践中具有良好的潜力和应用前景,而基于高采样率语音数据的训练测试和较大规模PLDA自适应训练数据集的系统识别效果更佳。     

采用M-矢量和支持向量机的说话人确认系统

将UBM子空间中的说话人MLLR自适应得到的M-矢量应用于SVM中,提出了一种新的说话人确认系统.该系统有效地将扰动属性映射算法整合到SVM核函数中,实现在核空间中直接对M-矢量进行信道补偿,从而提高系统对信道干扰的鲁棒性能.实验结果表明:相比传统基于音素类的MLLR-SVM和基于I-矢量的I-vector-SVM基线系统,在不需要大量有文本内容标注的语音数据、复杂度和运算量都很高的自动语音识别系统、因子空间统计量的估计的情况下,本系统可获得与最好的基线系统几乎相当的性能,同时还表现出很强的互补特性.在NIST SRE2008说话人评测数据库上测试结果表明:提出系统的性能与基于I-矢量的说话人确认系统的性能接近,并表现出很强的互补性,融合后的等错误率相对下降了13.3%.     

基于话者聚类的多系统输出评分融合话者确认

针对短电话语音条件下文本无关说话人确认问题中语音数据不充分和电话信道失配问题,利用说话人特征参数之间的互补性,提出了一种对多子系统输出评分采用多个网络的融合策略,提高了话者确认系统的整体性能.实验结果表明:与传统的所有话者共享一个输出评分融合网络相比,应用多个融合网络,在采用KLD和GLR模型相似性测度时,系统等误识率分别下降了12.7%和10.8%.     

基于概率修正PLDA的说话人识别系统

为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对每个说话人每段语音的时长表征能力,以增强说话人类别的区分度.为验证基于概率修正PLDA模型的有效性,进行了NIST SRE10 corecore测试集在3种不同时长的评测实验,以及NIST 2014 i-vector machine learning challenge测试任务.结果表明,相较于传统的PLDA训练模型,通过语音时长的约束提高了说话人识别性能.     

基于稀疏谱的鲁棒说话人识别

环境失配问题严重影响着说话人识别的性能,这一问题在非平稳噪音条件下表现得更为显著.为了增强说话人识别在环境失配条件下的鲁棒性,基于稀疏表示提出了一种高维鲁棒语音特征的生成方法,并针对上述高维语音特征的稀疏特性提出了一个说话人模型.在该说话人识别方法中,首先以优化的联合基作为稀疏表示的基,在此基础上对信号进行分解,用于从带噪语音中剥离噪音成分,并从中提取语音信号的内蕴时频结构;之后在此基础上提出了一种鲁棒的稀疏谱语音特征,并根据该特征的高维稀疏特性给出了基于混合k-means的说话人模型.实验结果显示,与基于梅尔倒谱系统特征的基线系统相比,提出的说话人识别方法在NIST SRE-2003语料库条件下的等错误率下降了28.16%,在Chinese-863语料库和不同信噪比(5dB和0dB)的非平稳汽车噪音环境下的等错误率分别下降了9.84%和14.21%.上述结果表明,在环境失配情况下,提出的说话人识别方法的性能明显优于基于梅尔倒谱系数特征的基线系统.     

基于半监督学习的即时语音通信隐藏检测

传统即时通信隐藏检测方法主要采用基于监督学习的检测方式,导致部署前需大量复杂的人工预处理,同时训练数据集与测试数据集分布的差异会影响检测的准确率。针对以上问题,该文首先重点针对即时语音通信隐蔽信道提出了一种全新的半监督混合式检测模型,该模型不存在人工挑选与标注训练数据集的过程,解决检测操作人工预处理复杂和适用性差的问题;然后设计了基于自学习的多准则融合模块,用于自行生成伪标注数据集,其可信度和代表度共同决定了即时语音通信隐藏检测系统的性能,且不存在语音通信隐藏检测中训练与测试集分布失配的情况;最后针对即时语音通信中常见的低码率语音流载体进行实验分析,在失配状况下基于有监督的检测方法以及无监督检测方法相比,其准确率具有明显优势;当训练样本与测试样本的分布不匹配时,该方法相比有监督的检测方法所受的影响更小。同时,实验显示该方法可以适用于多种编码检测过程。     

一个新的混沌系统及其广义投影同步方法的研究

利用标准的线性符号函数替换了Lorenz-Stenflo(LS)混沌系统的一个非线性项,重构得到了一个新的四维混沌系统,命名为修正的Lorenz-Stenflo(MLS)混沌系统.简化的结构使得该系统易于用电子线路实现.接着根据线性系统稳定性理论,结合非线性反馈控制方法,提出了MLS系统的广义投影同步方法.理论推导得到了2个MLS混沌系统实现广义投影同步的稳定条件.改进的投影同步控制器具有多个可变参数,可以自由设定系统的同步速度和同步形式.该方法适用范围广,应用灵活,简单易于实现.仿真结果验证了同步控制器可在多种同步形式下实现2个MLS混沌系统的广义同步,动态过程误差小.     

通用地理坐标转换类设计与实现

为了解决地图制图中不同坐标系之间的相互转换的问题,采用构建通用地理坐标转换类方法,实现常用大地坐标系和平面投影坐标系之间在相同或不同参考椭球参数下的相互转换.介绍了大地坐标系及投影坐标系,对实现大地坐标系、投影坐标系的相互转换方法作了详细的论述,并探讨了通用地理坐标转换类设计和实现的优化方法,通过实际数据验证了该地理坐标转换类在实际的应用中是切实可行的.     

基于投影面积分析算法的激光方向测量系统

在激光预警系统中,为了实时监测在各个方向的入射激光,同时,保证较高的激光入射方向角分辨率,设计了基于投影面积分析算法的激光方向测量系统。系统光学部分由几何尺寸已定的遮光模块和面阵CCD探测器组成,当激光入射系统时,由于遮光模块的存在,会在面阵CCD探测器上产生阴影,通过计算分析阴影的面积即可反演入射激光的方向。通过仿真计算可知,在要求最小分辨角度为1°时,对应的面积变化远小于CCD探测器的分辨能力。实验采用660 nm激光器、IA-D9-5000型面阵CCD探测器、旋转平台,实验数据显示,入射激光在各种条件下旋转1°在四个象限区域内,所形成的投影面积各不相同,通过投影面积分析算法可以反演入射激光的方向。     

基于动态投影系统的带约束的混行路网均衡模型求解算法

针对路网中考虑电动汽车出行能耗与燃油汽车环境排放情形下混合交通流的非线性边界约束路网均衡问题,设计了一种基于动态投影系统的算法;将复杂非线性边界约束的双车型路网均衡模型转换成变分不等式模型,利用拉格朗日乘子法得到模型的库恩塔克(KKT)条件以及模型的非线性互补问题,通过引入投影算子建立动态投影系统找到模型的最优解。分析模型可确定燃油汽车和电动汽车一般出行成本函数,电动汽车混行条件下交通网络的均衡条件,以及路网均衡条件下两种车型的拥堵外部性并获取混合交通流下路网的运行特征。最后构建数值仿真评估动态投影算法的有效性,结果表明模型收敛于系统的平衡点,且具有指数收敛性质。     

昆虫翅膀的运动参数测量研究

研究可用于精确测量昆虫运动参数的条纹投影法.应用具有高衍射效率的声光调制器(AOD)生成投影条纹,通过调整各衍射光束的角度获得不同角间距的条纹,可用来测量反射比较低的昆虫翅膀.结合AOD和光栅,从两个相互垂直的方向投射条纹,可以在>90°的测量范围内测量蜜蜂的拍打翅膀.结果表明,在蜜蜂的一个拍打周期内,用该方法可以有效地测量其拍打角、滞后角,扭转角和扭转变形,相对测量误差<2%.     

回转体形状检测的数据拼接法研究

如何拼接好多幅投影栅线图的测量数据，是测量回转物体表面形状的关键．本文提出一种新的基于柱坐标变换的数据拼接方法，推导出了相应的公式，给出了具体的操作步骤，并进行了实验验证．文中所有的投影栅线图都应用FFT位相检测技术进行了处理．     

一种基于映射簇的聚类分析算法

应用映射簇的概念来明确多维数据中簇与维度的关系,将聚类问题转化为映射簇问题;将采样技术与PAM相结合,根据曼哈坦距离计算数据对象之间和簇之间的距离实现聚类分析.此外,给出了相应的具体算法,并将该算法与k-中心点算法进行了试验比较.试验结果证明了该算法的有效性.     

利用阴线确定凸立体投射阴影方法的研究

在一光源照射下,立体的受光面和阴面之间必存在一条分界线,即立体的阴线,仑的轨迹直接决定立体的投射阴影.这里分别针对单个的平面凸立体和曲面凸立体两种不同情况,提出了求解凸立体表面阴线,并在此基础上确定投射阴影的不同方法.     

正定二次规划的投影最小二乘算法

提出了正定二次规划问题的投影最小二乘算法．该算法先求目标函数无约束优化问题的解，再将此解逐次投影到有效约束的边界．迭代过程中不断更新有效约束，最终得到问题的有效约束集，进而得到问题的解．将该算法应用到FIR滤波器的约束最小二乘设计中，算法分析及约束FIR滤波器的设计例子都表明该算法的计算量远小于目前最流行的二次规划算法——有效集方法．     

rojected structure of uroplakins in urothelium of rabbit urinary bladder at 20 A resolution

Asymmetric unit membrane (AUM) was isolated and purified from the urothelium of rabbit urinary bladder. The electron micrographs were taken from negatively stained AUM patches. The Fourier filtering and lattice distortion correction were carried out by a computer. The projected structure of uroplakins in asymmetric unit membrane of rabbit urothelium at 20 A resolution was obtained.