基于符号化和语言模型方法的汉语方言自动辨识

在借鉴和改进了一种新的语种辨识方法———基于高斯混合模型(GMM)符号化和语言模型方法———的基础上,建立了一个汉语方言自动辨识系统.实验使用了一个多说话人、非特定文本、连续语音汉语方言语音库进行系统测试.在3种主要汉语方言的辨识中,15 s语料测试平均辨识率达到了90.7%.     

语音信号的动态时频倒谱特征

汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进行辨识.实验结果表明,DTFC特征的性能明显优于SDC特征,其平均辨识率可达98.89%,较SDC特征提高了3.1%.     

基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识

二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。     

基于三支决策的高斯混合聚类研究

针对隶属关系不明确的情况,即样本点属于多个类别的概率接近,高斯混合模型聚类存在较大的误判风险的问题,将三支决策思想融入高斯混合模型中,提出一种基于三支决策的高斯混合聚类算法.新算法计算出数据对象属于各个类簇的后验概率作为决策评价函数,用于确定聚类结果的正域和边界域.由于新算法对边界对象采取了比一般高斯混合聚类算法更加谨慎的操作,避免了直接做出对象属于某一类或不属于某一类的决策所需承担的风险,从而有效减小了误判代价.实验进一步表明,所提出的算法不仅继承了高斯混合聚算法的特点,具有良好的聚类性能,而且还对于非球形数据簇表现出优良的聚类效果.     

一种基于逆模拟退火和高斯混合模型的半监督聚类算法

基于节点标记的半监督高斯混合模型(Semi-supervised Gaussian Mixture Model,SGMM)可利用少量标记样本提高模型参数估计的准确率,但参数估计算法(SGMM Expectation Maximization,SGMM-EM)的准确率和收敛速度受高斯分布之间的重叠度和混和系数差异度影响.为提高SGMM模型参数估计的准确率和收敛速度,将逆模拟退火框架与SGMM模型的EM算法相结合,提出一种基于逆模拟退火框架的半监督高斯混合模型聚类算法(Anti-annealing SGMM-EM,ASGMM-EM).该算法逆温度参数从一个较小且大于0的值逐渐增加到大于1的上界,再逐渐降回1.在每个逆温度参数下执行半监督聚类算法SGMM-EM并迭代至收敛.人工数据和真实数据上实验表明提出的算法ASGMM-EM优于仅用半监督技术或逆模拟退火技术的基于高斯混合模型的EM算法.     

规则递归T-S模糊模型及其辨识方法

针对传统T-S模糊模型不能较好描述系统时变特性的问题,提出了一种基于递归策略的动态T-S模糊模型及其辨识方法.规则递归T-S模糊模型在传统T-S模糊模型基础上,增加了具有一定权重的反馈环节,该环节对当前激励强度与前一时刻激励强度进行加权和得到当前时刻新的规则激励强度,从而实现动态递归变化,有效描述了系统的动态过程.为使规则递归T-S模糊模型具有较少的规则数量和较好的泛化能力,前件参数采用一种基于规则激励强度的模糊聚类算法获得,而后件和递归环节参数则采用一种由支持向量机和粒子群优化算法组成的联合辨识方法获得.Box-Jenkins煤气炉的仿真结果表明,规则递归T-S模糊模型及其辨识方法具有较好的动态描述能力,与混合聚类方法相比,均方差降低了1.2％.     

基于GrabCut的免交互图像分割算法

针对GrabCut算法需要用户交互进行初始矩形框的设定而不能做到自动分割,且在前景图像较为复杂时分割效果不佳等问题,提出一种基于GrabCut的免交互图像分割算法。首先,训练Faster R-CNN网络,将待分割图像通过Faster R-CNN进行目标检测来得到前景目标所在区域矩形框;然后在k-means算法初始化高斯混合模型时加入位置信息,进行聚类以得到优化的初始高斯混合模型参数;最后对GrabCut算法分割结果中的边缘像素进行平滑后处理。试验结果表明,该算法无需用户交互即可完成分割且相比原始GrabCut算法具有更好的视觉效果和更高的分割正确率。     

基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法

谱聚类是目前最有效的视频镜头聚类算法之一,但是如何自动选择最优化的分类个数仍是谱聚类算法中的难题。该文提出一种基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法,对每个镜头采用分区域的Gauss混合模型(DGMM)进行特征建模,并提取模型参数特征作为镜头谱聚类的特征向量,通过构造DGMM和谱聚类的联合评价函数来自动选择最优化的分类个数和特征空间维数。实验结果表明,该文提出的算法比原有谱聚类算法分类结果更加准确和有效。     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.     

基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法

研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官像素值划分的正确率与误判率.试验结果表明,新算法分类的平均正确率高于85%、误判率低于10%,优于K均值算法.