谐波增强与频率估计的自适应方法

基于递归预测误差原理，研究了用来估计谐波中基波频率和增强谐波的方法，并由此设计了一种具有任意的窄带性能和预期形状的均匀切口的自适应谐波增强或陷波滤波器．由于算法非线性部分只涉及基波频率一个参数，使算法很易用于具有高次谐波的过程．而且由于利用了可变极点半径和忘却因子（ｆｏｒ－ｇｅｔｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ）因而算法对谐波频率的敏感性强，收敛速度快，并能跟踪频率时变的信号．     

分组截尾数据下离散型寿命概率分布的估计方法

目前针对离散型未知寿命分布的分组数据研究较少．为避免求解复杂的非线性极大似然方程组,由加入拉格朗日乘子的似然方程组中推导具有递推关系的概率分布计算公式,并通过退化的单区间模型得到P1的极大似然估计,从而完成概率分布律Pi的递推计算．实验说明该方法有效．     

谐波增强与频率估计的自适应方法

基于递归预测误差原理，研究了用来估计谐波中基波频率和增强谐波的方法，并由此设计了一种具有任意的窄带性能和预期形状的均匀切口的自适应谐波增强或陷波滤波器。     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性,并考虑到入耳听觉感知模型,提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法,该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿,并对各通道信号相加-平均,消除一部分不相干或弱相干噪声;然后再利用小波变换技术进一步去除噪声,计算机模拟结果表明,该方法具有良好的消噪能力。     

基于判决HMM和改进Viterbi的钢琴指法自动标注方法

现有的一阶隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)用于钢琴指法标注不能结合音符序列的长程信息,导致标注结果存在物理不可弹指法,且演奏效率较低,因此本文提出了一种基于判决隐马尔可夫模型和改进维特比算法的钢琴指法自动标注算法.结合指法规则的先验知识,在HMM中引入了判决函数,从而能够去除错误的穿跨指...     

一种用于噪声估计的改进最小值搜索方法

含噪语音短时功率谱的最小值搜索是噪声估计的基础。为了提高非平稳噪声估计的准确性,减小噪声水平上升时的噪声估计延时,提出了一种同时使用大、小两个搜索窗进行并行搜索的方法,最小值搜索的最终结果由两个并行搜索结果和基于噪声分类的语音存在二值判决共同决定。实验结果表明:对于高度非平稳的噪声,该方法能够有效地减小噪声估计的延时问题,显著提高增强后语音的质量。     

用于对比度增强的医学图像可逆信息隐藏算法

用于医学图像对比度增强的可逆数据隐藏不仅能够利用可逆嵌入完成患者信息的存储,还可以实现对比度增强改善图像质量,在一定程度上帮助医生对患者疾病进行正确诊断.提出了一种新的用于医学图像对比度增强的可逆信息隐藏算法.该方法采用超像素分割医学图像,着重强调医学诊断的感兴趣区域的可逆嵌入与对比度增强.同时,将嵌入区域分为多个像素块,根据其统计特性有选择性地逐块修改.每个像素块采用经典的直方图修改方式,以直方图均衡化为优化目标,一次完成多个嵌入点的修改,从而减少在对比度增强过程中的嵌入失真.实验结果表明,与主流方法相比,该方法在兼顾可逆性能的同时,能进一步增强医学图像感兴趣区域的对比度,提高图像的视觉质量.     

基于改进VAE的时间序列数据增强方法

基于数据驱动的时间序列预测模型通常需要大量的训练数据,当数据量不足时将导致建模的准确性下降。本文针对时间序列预测中的小样本问题,提出了一种基于改进变分自编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)的时间序列数据增强方法,旨在生成和原始数据不同但分布相似的虚拟数据。通过在编码网络中引入多头自注意力机制挖掘原始数据深层特征,为解码网络生成数据时提供全面的特征信息;引入残差连接避免模型出现梯度消失的问题。由于时间序列数据具有趋势与周期性,故在解码网络中引入趋势组件和季节性组件,以准确表示原始数据的时间特性,并且为数据的生成过程赋予时间上的可解释性。为了验证本文方法的有效性,和当前常用的时序数据增强方法进行比较,实验结果表明,该方法在虚拟样本的生成和时间序列回归预测上均具有较好表现。     

局部匹配的人脸识别方法

从人类认知方式出发,提出了一种基于统计学习的局部匹配人脸识别方法。该方法将人脸图像划分成若干小块,各个子块中包含不同的人脸形状特征,而不同的子块则描述了人脸主要部件之间的相对位置关系,然后根据各个子块鉴别能力的差异,将每个子块看成一弱分类器,利用Adaboost学习算法组成一个强分类器,提高最终的分类效果。实验结果表明该方法可以有效提高人脸的识别准确率并对人脸的表情和光照具有较好的鲁棒性。     

融合边缘注意力的手写蒙古文字元数据增强方法

针对手写蒙古文字元数据集样本少且多样性差的问题,提出融合边缘注意力的条件手写蒙古文字元生成模型.模型在条件生成对抗网络的基础上引入了边缘注意力机制,使得数据生成模块对手写蒙古文字元边缘变化更加敏感,增加特征多样正则项在一定程度损失避免模式崩溃并使得生成样本更具多样性.在MNIST和手写蒙古文数据集进行了大量实验,结果表明提出模型样本增强效果优于 GAN、CGAN,并且增强后的样本能够有效提升文字识别模型的性能.     

图像抠图与copy-paste结合的数据增强方法

提出一种基于图像抠图与copy-paste结合的数据增强方法(matting-paste),采用图像抠图法获取单个垃圾实例的准确轮廓,并对单个实例进行旋转和亮度变换.根据物体轮廓信息,把实例粘贴到背景图上,无需额外的人工标注即可生成新的带有标注的数据,从而提高数据集的多样性和复杂性.结果表明：数据集扩充后的mask比数据集扩充前的识别精度提高了0.039,matting-paste能在已有数据集上有效地扩充数据,进一步提高模型的识别精度.     

面向问答领域的数据增强方法

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法.首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案;再后,使用问题生成模型对这些答案生成相应问题;最后,通过问答匹配模型对生成的问答对进行过滤,保留...     

基于全局语义学习的文本情感增强方法研究

为解决弱情感倾向语料影响文本情感分类的问题,提出基于全局语义学习的文本情感增强方法。首先设计语料划分方法,将语料划分为强情感倾向语料与弱情感倾向语料,然后,从文本处理全过程及整体语义学习的角度出发,构造均值抽取与最大值抽取的语义提取方式及文档信息向量,改进基于循环神经网络的变分自编码器的语义学习过程,并用于学习强情感倾向语料中文本的词语序列特征与语义特征。基于此,对弱情感倾向语料进行重构,实现情感增强目标,最后,将经过情感增强的语料替换掉原来的弱情感倾向语料,再进行情感分类模型的训练与测试。结果表明:提出的文本情感增强方法能够提升情感分类效果,并使得Bert分类器对IMDb影评数据集的情感分类精确率达到了93.03%。     

谐波结构相位估计联合幅度补偿的语音增强方法

传统语音增强方法,通常只对含噪语音信号的幅度进行增强处理,忽略了相位信息。相位谱在语音的可懂度和感知质量方面也具有积极影响。为了解决传统语音增强方法对相位处理的不足以及在语音增强过程中普遍存在的可理解性较低的问题,提出一种谐波结构相位估计联合幅度补偿的语音增强方法,该方法强调谐波结构的相位估计恢复浊音信息,并针对由浊音相位估计后清音特征被背景噪声破坏引起的语音信息丢失问题,提出一种平滑背景噪声策略来抑制噪声的影响。此外,还利用谐波比分离谐波结构和清音特征,基于谐波判决来判断是否应该平滑背景噪声,为避免不可靠的判决导致清音特征损失,在谐波判决的基础上还增加了清音特征信息的利用。实验结果表明,该方法在白噪声环境下的信噪比(signal to noise ratio, SNR)、语音质量感知评估(perceptual evaluation of speech quality, PESQ)和短时客观可懂度(short-time objective intelligibility, STOI)分别提升了12.02 dB,1.03和0.07,进一步证实该方法可以有效减少语音失真,提高噪声环境下语音信号质量和可懂度。     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

基于边缘增强的多聚焦图像融合方法

提出一种基于边缘增强的多聚焦图像融合方法,对需要融合的2幅图像进行小波多尺度分解,根据绝时值最大的方法对高频细节分量图像进行融合,通过增强和提取原始图像的边缘信息强度指导低频近似分量的融合,以此突出融合图像中的边缘信息．采用信息熵和标准差等评价指标对该方法进行客观评价．结果表明：该方法融合效果良好,可以更好地突出低频域边缘细节信息,提高融合图像的清晰度,改善视觉效果．     

指数分布在截尾数据下参数的区间估计

针对截尾数据的参数的区间估计问题,通过构造差分给出了指数分布在截尾数据下参数的区间估计.     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.