基于音节间相关识别单元的汉语连续语音识别算法

为提高汉语连续语音识别系统的性能,建立了音节间相关的半音节识别单元,并研究了基于这种单元的连续语音识别算法。讨论了基于 Ｄ Ｄ Ｂ Ｈ Ｍ Ｍ 模型和最大后验概率估计准则的连续语音识别的理论基础,依据动态规划的基本原理,提出了一种基于音节间相关的识别单元的汉语连续语音识别算法。依照这种算法,不但能得到最优句子侯选,而且能够在识别过程中得到音节格（即 Ｎｂｅｓｔ句子侯选）的数据结构。最后通过大词汇量非特定人连续语音识别的实验,表明了采用音节间相关的识别单元比基本的识别单元误识率有明显的降低     

基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法

提出了一种基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法。该算法根据数据的分布情况对每一维采用自适应的网格划分方法,减少了全空间中网格单元的数量,降低了算法的时间复杂度。算法采用了基于维关联度的子空间二次过滤策略,提高了聚类结果的准确性。实验使用仿真数据表明,该算法在精度,时间复杂性等方面的表现优越。     

脱机无约束手写体中文文本行的字符切分方法

提出了一种新的能对脱机无约束手写体中文文本行中的字符进行切分的方法.首先采用预切分算法产生一系列曲线候选切分路径;然后使用两个修正的二次判决分析函数对单字符的识别信息、文本行的几何信息进行融合,得到切分假设的置信度;最后利用动态规划算法搜索出最佳切分假设.使用哈尔滨工业大学多人手写真实文本数据库中的383个文本行对文中方法进行实验,在无语言模型的情况下,切分准确率可以达到89.70%,从而验证了所提字符切分方法的有效性.     

基于音节的维吾尔语大词汇连续语音识别系统

维吾尔语是一种黏着语,基于单词的语言模型不太适合于维吾尔语大词汇连续语音识别任务。该文提出了适合维吾尔语的基于音节的语言模型,引入最大匹配分词算法评价音节语言模型在大词汇连续语音识别任务中的单词识别性能。实验结果表明:基于音节的语言模型在未登录词和模型复杂度等方面表现出比基于单词的语言模型更加优越的性能,并且使识别系统的单元错误率比基于单词的系统减少了50%。因此,在维吾尔语语音识别任务上可以将音节作为识别单元。     

求解非线性方程组的一个修正非单调L-M算法

利用非单调搜索准则提出求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法(L-M算法).算法中,当试探步未被接受时,执行非单调线搜索来获取下一个迭代点,在适当的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性和局部二次收敛性,数值实验表明该算法是有效的.     

求解非线性方程组的一个修正非单调L-M算法

利用非单调搜索准则提出求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法(L-M算法).算法中,当试探步未被接受时,执行非单调线搜索来获取下一个迭代点.在适当的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验表明该算法是有效的.     

基于深度残差网络的车标识别

针对车标识别准确率的问题, 提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法. 首先, 利用残差网络并对其进行改进, 使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数; 其次, 调整传统的残差网络结构, 将批量标准化和激活函数放在卷积层前, 并减少网络参数以加速网络训练. 实验结果表明, 改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%.     

一种改进的三维子空间极小化共轭梯度法

利用满足修正割线方程的Hessian矩阵近似二次模型中的Hessian阵, 通过在三维子空间中极小化此二次模型导出搜索方向, 并结合非单调线搜索策略和重启技术, 提出一种改进的三维子空间极小化共轭梯度算法, 并在一些合理假设下, 证明了算法的全局收敛性. 针对Andrei测试函数集, 数值实验验证了新算法的有效性.     

基于残余力向量法和树种算法的结构损伤识别二步法

基于二步法对结构进行了损伤识别。首先,通过改进残余力向量定位方法对结构单元进行排查、找出疑似单元;然后基于频域参数建立目标函数,并利用元启发式树种算法(Tree-seed algorithm)对于结构损伤进行反演。为了改善算法的优化能力,引入了两种局部搜索模式,并采用具有自适应性的判断参数来判定使用何种模式进行局部开发。最后,采用梁和悬臂板作为算例进行损伤识别,并得到了识别结果。结果表明:在仅知道有限频域参数的情况下,提出的算法能够有效地识别损伤参数,优于其他进化算法并且对测量噪声不敏感。     

结合相似度量和反馈调节的推荐算法

基于信任的推荐算法将社交网络中的信任关系融入到推荐中,但数据的稀疏性迫使基于信任的方法要去考虑间接邻居,有限相似的邻居带来的长尾噪音问题降低了推荐准确度;目前已有的算法都假设用户的评分数据完全客观真实,而忽略了异常评分的存在。为了解决上述问题,文章提出新的用户相似度量方法筛选用户的信任邻居,并通过一次预测结果反馈检测并修正评分数据中的异常评分,然后进行二次预测。在真实的大规模数据集Epinions上进行实验,结果表明相比于传统的基于物品的协同过滤算法,该算法在RMSE上提高了6.0%,在MAE上提高了12.4%,说明该算法能有效缓解数据稀疏带来的上述问题,并提高预测精度。     

一种基于粒子滤波的双模态语音提取方法

说话入的唇动信息有助于加强对语音的感知.根据说话人语音的双模态特性,将振动信息引入语音提取问题,提出了一种基于粒子滤波的贝叶斯融合架构的双模态语音提取方法.该方法融合说话人的语音和唇动信息,根据信息论中的最大互信息准则与盲源分离中的高阶统计量准则.将音视频互信息与语音峭度的乘积作为代价函数,利用粒子滤波估计混合矩阵.解决时变瞬时混合情况下的语音提取问题.仿真结果表明.该方法在低信噪比情况下仍然能够实现语音信号的有效提取.     

采用小波变换的均方值滤波和门限值编码的语音端点检测

语音通信中语音噪声分离是一项艰巨而热门的研究课题.其中语音端点检测是最流行的方法之一.目前一种方法是检测短时平均幅度Mn和短时平均过门限率Zn.该方法的Mn和Zn参数检测不太准确.另一种是基于分形理论的检测方法.此方法要设置一个较佳的门限值通常比较困难.还有一种是基于DWT变换的方法.这种方法的互相关系数包络不能准确地表现原始语音信号的包络.为此，本文提出一种基于小波变换的均方值滤波和门限值编码的方法.本方法先对语音信号进行小尺度小波变换,然后进行均方值滤波,再进行门限值编码去确定语音端点.该方法的优点     

一种汉语语音基音轨迹的平滑算法

基音是指人们发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期.语音信号处理中精确提取特定语音的基音周期有重要的意义,基音周期的检测无论在语音信号的合成、编码还是识别方面,都起着非常重要的作用.该文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的层叠滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的层叠滤波器,仿真实验结果表明,这种方法对于随机误判点与传统的基于中值与线性平滑的组合平滑相比效果更佳,同时也证明了层叠滤波器用于语音信号研究的可行性.     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．     

用于中文色情文本过滤的近邻法构造算法

从不良信息中最为普及的中文色情文本过滤入手,用近邻法(KNN)算法构造对比了4种特征项选择的方法在中文色情文本中的应用,它们分别是字、词、标点符号和词性等特征.试验表明,中文色情文本不同特征项的选择对中文色情文本的分类效果起到了重要的作用.实验同时表明,所设计的过滤器在保证速度的前提下,很好地完成了基于内容的高精度过滤.     

多噪声环境的麦克风小阵语音增强

针对在非平稳和多种噪声并存的语音增强算法抑制噪声能力有限的问题,提出基于最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波与广义旁瓣抵消的麦克风小阵语音增强算法。该方法先利用最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波抑制弱相关噪声,再结合广义旁瓣抵消与端点检测抑制强相关噪声。实验结果表明,方法更加有效地抑制噪声的影响;并提高了语音的可懂度。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

一种基于EMD技术的语音信号去噪算法

分析了基于经验模态分解(EMD)方法的含噪语音信号尺度滤波特性,并根据清音和浊音的不同特点,应用软门限方法对以宽带随机噪声为背景的语音信号IMF分量作门限处理,提出了一种基于EMD的语音信号噪声处理的算法,计算机实验仿真结果表明,该算法具有较好的语音去噪效果和较小的语音失真性能。     

一种基于奇异值分解的带噪语音识别方法

提出了一种抗噪声的语音识别方法，用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前，均需经过相同的奇异值分解滤波，本文还提出了一种滤波参数的选取方法，实验证明，采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声性能。     

语音增强新方法的研究

对带噪语音信号进行增强处理,是语音信号处理中一个重要的研究课题.从算法提出的背景和算法性能分析两个方面对以下4种语音增强新方法进行了概括总结,即自适应滤波算法、分数阶谱相减法、小波域阈值法和语噪盲源分离算法.与传统的语音增强方法相比,实验数据表明这些新方法具有更好的降噪性能.