窄带噪声下的子空间语音增强算法

传统的子空间语音增强方法在推导过程中,一般假定噪声的方差矩阵是满秩的.在窄带噪声或者音调噪声下这一条件就不能满足。本文采用直接对噪声信号进行子空间白化的方法,将传统的子空间语音增强方法推广到了窄带噪声的情况。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于动态匹配词格检索的关键词检测

对生活中涌现的海量语音数据需要进行快速而准确的检索. 提出一种基于动态匹配词格检索的关键词检测方法,应用TRAP 特征和多层感知器创建更为精准的音素Lattice. 在索引阶段执行一个改进的维特比算法遍历Lattice 来创建一个固定长度的音素序列数据库,在检索阶段应用最小编辑距离作为置信度来实现关键词的检
出. 实验结果表明,该方法相比应用MFCC 和PLP 特征的基线系统具有一定的优势,召回率可提升5% 左右.     

基于颜色聚类的JPEG图像索引与检索

针对JPEG压缩图像,根据感知相似性,提出一种基于颜色聚类带相关反馈的快速压缩域索引和检索方法.该方法直接在YCbCr空间上进行,可提高图像特征提取的速度、节省存储空间.实验结果证明了本方法的有效性.     

基于Logistic回归和后验概率SVM的住房贷款组合评估模型

针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法.选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估.采用基于最大后验概率的分类准则,应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择.     

基于语义结构分析的汉语零代词消解

针对汉语零代词的特点,分析了零代词在语义结构中与其它语言成分的相互关系;并提出在这种关系的宏观控制下,利用谓词语义进行零代词消解的策略.     

基于高斯相似度分析的最大后验非线性变换HMM自适应算法

由于训练环境和识别环境的失配,识别系统的性能会严重下降,为此提出了基于高斯相似度分析的最大后验概率非线性变换的环境自适应算法,它可以减小由于环境的失配所引起的系统性能的下降.在该算法中,首先将HMM模型中的高斯分量进行相似度分析并建立二叉树,然后根据数据自适应调整变换类数,在每一类内利用分段线性回归近似非线性变换将训练环境下的HMM变换到识别环境,减小环境的失配,变换参数的估计采用了最大后验概率估计(MAP).数字语音识别实验证明:该环境自适应算法的识别性能优于带有高斯相似度分析的MLST、MAPLR和MLLR等算法.