基于语谱图的改进型LBP肺音识别

为了准确区分各种肺音信号,获得更理想的肺音识别效果,提出了一种基于语谱图的改进型LBP肺音识别方法.首先通过短时傅里叶变换将肺音信号转化为灰度语谱图;其次利用改进后LBP算法计算语谱图的局部纹理关系,将局部二值模式特征进行级联构成特征向量;最后利用支持向量机对正常肺音和三类异常肺音信号进行识别分类.结果表明,该方法对不同肺音信号的识别率可达92.59%,为肺部疾病的医疗诊断提供了新的思路.     

基于注意力机制语谱图特征提取的语音识别

针对连接时序分类模型需具有输出独立性的假设,对语言模型的依赖性强且训练周期长的问题,提出一种基于连接时序分类模型的语音识别方法.首先,基于传统声学模型的框架,利用先验知识训练基于注意力机制的语谱图特征提取网络,有效提高了语音特征的区分性和鲁棒性;其次,将语谱图特征提取网络拼接在连接时序分类模型的前端,并减少模型中循环神经网络层数进行重新训练.测试分析结果表明,该改进模型缩短了训练时间,有效提升了语音识别准确率.     

基于剪枝AlexNet的普米语孤立词识别

普米语是1种日渐消亡的无文字的少数民族语言,人们为了让其获得更好的发展与传承,开展了许多基于深度学习的普米语语音识别研究工作.然而,人们为追求更高的识别精度,通常不断的增加模型复杂度,造成了神经网络学习速度慢、训练成本高等问题.为了加快普米语孤立词识别中网络的学习速度、降低网络的训练成本,对卷积神经网络的AlexNet模型采用迭代剪枝算法以逐层剪枝的方式进行修剪,然后从生成的稀疏网络中寻找最佳剪枝网络用于普米语语谱图识别.实验表明,AlexNet剪枝网络在普米语孤立词识别中,能够有效的降低网络计算量、加速模型训练.该网络具有比原网络更快的收敛速度,达到与原网络类似的较高识别精度.     

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.     

基于HTK的普米语孤立词的语音识别

基于HTK的普米语孤立词的识别,通过对特定发音人和非特定发音人的语音进行特征分析、预处理、提取MFCC特征参数,从而建立每个普米词的HMM模型,最后采用Viterbi算法进行模型的训练和匹配.实验表明:对特定发音人和非特定发音人,随着普米词个数的增加,识别率虽有所下降,但是变化很小,识别率均超过了95.00%,识别效果很好.语料的信噪比和发音人的发音稳定性是导致识别率下降的重要原因.     

面向语音情感识别的语谱图特征提取算法

为研究信号相关性在语音情感识别中的作用,提出了一种面向语音情感识别的语谱图特征提取算法.首先,对语谱图进行处理,得到归一化后的语谱图灰度图像;然后,计算不同尺度、不同方向的Gabor图谱,并采用局部二值模式提取Gabor图谱的纹理特征;最后,将不同尺度、不同方向Gabor图谱提取到的局部二值模式特征进行级联,作为一种新的语音情感特征进行情感识别.柏林库(EMO-DB)及FAU Ai Bo库上的实验结果表明:与已有的韵律、频域、音质特征相比,所提特征的识别率提升3%以上;与声学特征融合后,所提特征的识别率较早期声学特征至少提高5%.因此,利用这种新的语音情感特征可以有效识别不同种类的情感语音.     

基于特征语谱图和自适应聚类SOM的快速说话人识别

为获得说话人发音特征,基于仿生思想,提出一种基于语谱图统计的方法,通过对说话人短时语谱图的线性叠加获得可表征说话人稳定发音特征的特征语谱图。为解决资源受限的设备中说话人识别系统网络训练速度慢、识别效率低的问题,基于传统自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络提出了一种自适应聚类SOM (adaptive clustering-SOM,ACSOM)算法,随着待识别说话人数的增加,自动调节增加竞争层神经元个数,直至聚类数达到说话人个数。采用该AC-SOM模型对100人的自建特征语谱图样本库进行聚类识别,最大训练时间只需304 s,最大单张识别时间小于28 ms;在识别人数相同时,相对于所对比的其他识别方法,该方法大大提升了网络训练速度和识别速度,满足了边缘智能(edge intelligence)系统中对数据处理与执行的实时性的要求。     

基于AlexNet模型的佤语语谱图识别

针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNet模型用于佤语语谱图识别.实验表明,语谱图识别可以有效解决语音识别过程中清、浊音对实验识别结果的干扰,实验准确率达到96%.     

语谱图二次傅里叶变换特定人二字汉语词汇识别

以语音信号的语谱图作为处理对象,提出了基于语谱图二次傅里叶变换对特定人二字词汇识别的方法.首先对语谱图二次傅里叶变换频域图的图像意义以及相应的语音特性表征进行了详细剖析;然后对语谱图频域图像进行二进宽度行投影,将投影值作为语音识别特征值,以支持向量机为分类器,进行特定人二字词汇语音整体识别.采用1 000个语音样本进行了仿真实验.结果表明,该方法正确识别率可达到92.4%,为汉语词汇整体识别提供了新的思路.     

语谱图在音频数字水印中的应用

论文首先阐述了语谱图产生的机理，并且描述了语谱图的生成过程；接着提出了应用语谱图进行在音频文件中进行水印嵌入和提取的方法。     

面部温谱图身份识别技术探讨

本文介绍远红外技术在生物特征面相识别上的应用。人的身体各个部位都在向外散发热量,每个人的面容各异,即使是一对孪生子,如果用人类学方法测量其面部各个解剖部位点、线间的关系,也可以发现存在差异,由于血管分布不尽相同,散发热量的模式也不一样,甚至同一张脸的不同部位对热量的折辐射率也是不同的,由此得到的反映面部散发热量模式的温谱图是一种各人互不相同的生物特征。利用远红外线对面部热相进行捕捉,获得的面部温谱图彼此差异,建立计算机自动识别系统,可以用于身份识别。与可视图像灰度易受光照条件影响一样,面部温谱容易受到外界热源干扰,需要对温谱图板进行标准化。目前涉足此项研究者还不多,与可视图像相比,有关面部红外温谱图特征识别的相关文献也很少。     

利用流谱图象识别波浪非线性参数

1 前言波浪非线性问题的探讨,对于波浪基本理论的研究、波浪现象的物理和数学模拟、特别是对海洋工程中有关波浪问题的应用,都有重要的意义.国内外众多学者对非线性波浪理论做了大量的研究.自斯托克斯于1880年首先发表有     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

基于混合核函数的PSO-SVM分类算法

在数据挖掘中,支持向量机是被广泛应用的一种分类算法,其核函数的选择及参数的设定没有有效的标准。本文采用混合核函数构造兼顾学习能力和泛化性能的支持向量机算法,并利用粒子群算法来确定支持向量机的参数。应用基于混合核函数的PSO-SVM算法对一个经典的分类测试数据集进行分类,将该算法与单一核函数支持向量机算法的分类结果进行比较,结果表明所提出的算法的分类性能有明显提升。     

基于PSO-SVM的Φ-OTDR系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射仪（phase sensitive optical time domain reflectometer, Φ-OTDR）系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM）相结合的模式识别算法。首先,对原始信号进行差分处理后提取时域特征,并利用小波包分解方法,通过验证不同分解层数下的事件分类准确率,设定最优分解层数为6层,提取差分信号的能量特征。然后以SVM分类器为基础,利用PSO算法优化SVM分类器参数,提高光纤振动信号识别准确率。最后利用Φ-OTDR事件数据集进行验证,实验结果表明,该模式识别算法达到了95.6%的振动事件分类准确率。     

基于PSO-SVM的带钢表面缺陷分类研究

带钢表面缺陷分类是一个多分类问题,采用传统分类器进行分类识别率较低.建立PSO优化SVM模型,对带钢表面分类问题进行了系统研究.模型采用交叉验证法,针对UCI数据库的带钢表面缺陷生产数据进行了实例分析,该方法可对1941组生产数据中的7种不同类型缺陷进行较为准确的分类.经过与传统SVM、BP神经网络等方法进行对比,PSO-SVM体现出了更高的准确性和泛化能力,对生产实际有一定的指导作用.     

基于谱图的维度约简及其应用

为了提取主要特征和方便处理,大多数机器学习任务都要求把高维数据投影到低维空间.在这些拓扑空间中,数据对象的相似性一般由欧式距离来度量.讨论了对某些应用而言,相似性也可以以路径为指标来衡量,并且讨论了特征选取中局部和全局的关系.基于图谱理论,提出了一种结合路径特征和距离特征的维数约简方法,旨在发掘和保持原有数据中有意义的局部近邻关系.在信息检索和人脸识别的试验中,它取得了较好的效果.