基于图像的语音生理研究进展

文章从图像处理的角度,介绍了目前国内对语音生理研究在图像处理的主要方法.通过对发声动力器官、嗓音声源、声道以及唇形研究四个部分,阐述了语音生理研究过程中所采用到的图像处理方法.     

基于加权DFFD算法和渐变动画思想的人脸动画系统

使用加权Dirichlet自由变形算法并结合渐变动画思想的方法实现文字/语音驱动的人脸动画系统, 解决了传统方法中建模过程复杂、 输
出动画不流畅、 唇形和语音对应效果差等问题. 实验结果表明, 应用该方法可得到较真实的实时动画效果.     

基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别

采用模式匹配的识别技术,建立孤立词语音识别系统,基于MATLAB环境对O～9这10个数字语音进行仿真实验．在提取MFCC的基础上,整合差分倒谱参数作为语音的特征参数,并对现有的DTW算法加以改进,节省了系统匹配的计算时间,使其具有一定的鲁棒性．分别采集普通话语音和湖北、闽南、安徽3地方言的语音数据,体现了数据的完备性和系统的适用性．实验结果表明,基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别系统具有较高识别率,取得了良好效果．     

基于特征参数的语音情感识别

语音情感识别是人工智能领域的研究热点.对不同的特征参数提取直接影响了语音情感识别的效果.通过提取基频、共振峰和Mel频率倒谱系数三个能够充分反映语音情感的特征,采取支持向量机的方法对样本进行分类学习.实验结果表明这三种特征参数能够有效识别语音情感.     

管制指令语音识别模板库的关键技术研究

本文结合我国标准的管制指令用语特点,从语音识别模板库建立的基础技术出发,研究和分析了语音识别的端点检测、特征参数提取、模板库的训练等关键技术,并对多种处理的模型和算法进行了分析和对比,为我国管制指令语音识别模板库的建立提供了理论依据。     

基于S-NARF算法的点云图像特征提取与描述

 针对NARF算法运算速度较慢和提取图像边界特征的局限性问题,提出了一种在以SIFT关键点为原点的局部坐标系下估算3D NARF特征描述符的算法.首先对点云图像进行特征检测,基于DoG3D算子提取3D SIFT关键点.然后对特征进行描述,以SIFT关键点为原点,在相应的深度图像中建立局部坐标系,并在该坐标系下,依据图像分辨率建立斑块,设计一种等角度间距的星状射线.用射线穿过的单元计算描述符向量各元素的值,构成特定维描述符.最后采用RGB-D传感器获取环境点云数据进行实验.结果表明,改进算法提高了运算速度,所提取的特征更具一般性,并且基本不改变描述符的典型性和独特性.     

几种不同基频提取算法的比较研究

基频提取算法一直是语音信号处理领域的研究热点,文章将当前的多种基频提取算法分为时域、频域以及时频混合三个方面,并分别对其中的AMDF算法、线性预测残差倒谱算法以及小波变换的基频提取算法进行了比较研究,对三种算法分别在如何准确判定语音波形的谷值点、语音信号突变以及语音的消噪等不同的语音信号处理角度进行了阐述,并在分析其优缺点后,提出将多种基频检测方法结合能更好地促进基音周期检测的准确性.     

基于特征值统计的语音识别算法的研究与设计

随着时代的发展和人工智能的迈进,语音识别技术也正在以惊人的速度向前推进,并且逐渐成为国内外科研机构所关注的焦点。该文对语音识别的整个过程,包括语音特征值提取、模型库的建立、模型匹配算法,进行了深入的研究,并提出了基于语音特征值统计学模型的语音识别算法,系统测试结果表明,该算法具有运算量少、结构简单、识别速度快和准确度高等优点。     

一种实时准确的线结构光条纹中心提取方法

提出一种基于轮廓关键点和能量中心优化的条纹中心线精确提取方法.利用轮廓点曲率提取轮廓关键点,并根据所提取的关键点对轮廓横截面进行分块;利用Bazen方法提取轮廓横截面法向量,借助灰度重心法提取条纹中心线;根据光刀能量服从偏态分布的特点对条纹中心进行优化.实验结果证明,该方法能够快速、准确地提取激光条纹中心,可以满足结构光焊接系统的实时性和准确性要求.     

尾叶香茶菜二萜成份研究

从唇形和尾叶香茶菜叶子的甲醇提取物中，分离提取了４个对映－贝壳杉烯型二萜，并利用核磁共振氢谱和碳谱，以及质谱、红外光谱和紫外光谱等方法，对以上各化合物进行了结构鉴定。化合物１在该植物的文献中未见报道。     

基于SVD的唇动视觉语音特征提取技术

唇动视觉语音特征提取是音视频驱动的人脸动画唇动表示和唇读研究的关键技术．首先针对彩色视频图像进行唇色增强，对增强后的灰度图像进行闽值分割，获取唇部包围框，并根据口型发音的视觉特征进行初分类；然后进行尺度与灰度归一化处理，对预处理后的图像提取奇异值特征；最后采用基于欧氏距离的模板匹配法对该奇异值特征所包含的视觉语音信息进行测试试验．结果表明该低维度特征包含了大量唇动视觉语音信息，可用于单个人在自然环境下的唇语口型识别．     

基于反求工程的螺旋扫描件边界提取方法研究

复杂曲面零件的几何模型重构是反求工程的研究重点之一。针对螺旋零件表面的数字化数据提取边界线的问题,提出了一种基于层析数据的螺旋扫描件边界特征线提取方法。该方法分两步进行,首先将点云切片,对切片后每一层数据点进行边界特征点提取和轮廓线拟合;其次将相邻层边界点拟合得到边界线。通过实例验证,结果表明该方法具有较强的可操作性和实用性。     

土地利用基础图件的矢量化方法

从土地利用图件的特征出发,提出了一套具有实用价值的矢量化流程,并对线状目标半自动提取和边界一致性轮廓优化等关键技术进行探讨,提出了基于方向估计的变向骨架跟踪算法,快速有效地实现了线状目标的半自动提取;同时提出了一种基于三色点的边界一致性轮廓优化策略,有效地解决了图斑共用边界的同一化问题.实验结果表明,算法完全满足土地利用基础图件的实用要求,具有一定的理论意义和实用价值.     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

三维可视语音合成系统中唇部特征点的采集与处理

对可视语音合成中的三维唇部特征进行分析,并利用三维动态捕捉系统完成了特征点确定及特征点运动数据的采集工作及三维唇部特征点的选择和采集。首先对唇部特征进行分析,从而提取唇部主要特征点,借鉴MPEG-4对人脸特征点的规定,按照对称性特点的要求来对上述情况进行多次处理,经过反复标注实验,最终确定了本研究的唇部特征点。主要利用三维动态捕捉系统,对唇部特征点数据进行采集,对采集后得到的数据进行校正处理。本文主要讨论三维可视语音系统中三维数据的采集以及处理方法。     

基于G.729编码参数的语音特征及其应用

目的从低比特率语音编码参数中直接提取语音特征。方法针对G．729编码技术提出了一种从编码参数直接计算倒谱系数和基音／能量轨迹特征的方法。结果该方法通过对残差信号进行线性预测分析，提高了谱包络的精确程度，并从码本增益和延时参数中得到了基音／能量轨迹特征。结论说话人识别的实验结果显示，新方案能够使得基于G．729编码参数的说话人识别效果得到较明显的提高，达到了用解码语音进行识别的水平。     

Vector bundle constraint for particle swarm optimization and its application to active contour modeling

Active contour modeling (ACM) has been shown to be a powerful method in object boundary extraction. In this paper, a new ACM based on vector bundle constraint for particle swarm optimization (VBCPSO-ACM) is proposed. Different from the traditional particle swarm optimization (PSO), in the process of velocity update, a vector bundle is predefined for each particle and velocity update of the particle is restricted to its bundle. Applying this idea to ACM, control points on the contour are treated as particles in PSO and the evolution of the contour is driven by the particles. Meanwhile, global searching is shifted to local searching in ACM by decreasing the number of neighbors and inertia. In addition, the addition and deletion of particles on the active contour make this new model possible for representing the real boundaries more precisely. The proposed VBCPSO-ACM can avoid self-intersection during contour evolving and also extract inhomogeneous boundaries. The simulation results proved its great performance in performing contour extraction.     

Vector bundle constraint for particle swarm optimization and its application to active contour modeling

Active contour modeling (ACM) has been shown to be a powerful method in object boundary extraction. In this paper, a new ACM based on vector bundle constraint for particle swarm optimization (VBCPSO-ACM) is proposed. Different from the traditional particle swarm optimization (PSO), in the process of velocity update, a vector bundle is predefined for each particle and velocity update of the particle is restricted to its bundle. Applying this idea to ACM, control points on the contour are treated as particles in PSO and the evolution of the contour is driven by the particles. Meanwhile, global searching is shifted to local searching in ACM by decreasing the number of neighbors and inertia. In addition, the addition and deletion of particles on the active contour make this new model possible for representing the real boundaries more precisely. The proposed VBCPSO-ACM can avoid self-intersection during contour evolving and also extract inhomogeneous boundaries. The simulation results proved its great performance in performing contour extraction.     

综合不规则三角网和区域生长的建筑物提取方法

应用激光雷达探测技术(LiDAR)进行建筑物提取其效率一直是工程应用的关键,针对现有先滤波后提取建筑物一类方法效率低下的问题,提出一种综合不规则三角网和区域生长的从原始机载激光雷达数据中直接提取建筑物的方法。首先利用原始点云数据建立不规则三角网,利用三角网中突起物边缘点所在三角形的法向量、边长及高程特征,提取突起物边缘点;然后以提取出的边缘点为种子点,根据三角网连接关系进行区域生长,提取突起物点集合;最后删除集合中点数量较少的非建筑物点集,得到建筑物点集。该方法可直接从原始点云数据中提取出不同建筑物的点集,无需经过滤波操作。通过仿真实验证明该方法在保证建筑物提取准确度的情况下效率有明显提高并且具有一定的适用性。