小波消噪在说话人识别系统中的应用

说话人识别技术是根据待识别人的语音与预先提取的说话人语音特征是否相匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,具有广泛的应用前景。采用矢量量化（VQ）方法,可以在信息量损失较小的情况下更好地压缩数据量,从而增高说话人识别系统的识别率。本文研究了说话人识别的相关技术,提出并设计了一个基于VQ的说话人识别系统,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。     

基于VQMAP模型和AdaBoost学习算法的说话人识别

为了解决传统说话人识别系统在集成学习后识别速度变慢且容易过学习的问题,构造了一种基于最大后验矢量量化(VQMAP)模型和自适应提升(AdaBoost)学习算法的说话人识别系统.首先,分析了说话人识别系统中基分类器性能对集成分类器泛化误差的影响.然后,针对说话人的类别数,构造适当精度的VQMAP模型.最后,利用包含提前终止策略的AdaBoost学习算法将该模型提升为强分类器.实验结果表明:该算法的识别速度较高,是最大后验高斯混合模型(GMMMAP)的9倍;该算法可有效控制AdaBoost学习算法在说话人识别中的过学习问题,其性能优于VQMAP模型,且在训练数据较少或者类别数可预计的情况下,其性能可接近甚至超过GMMMAP模型.     

基于遗传矢量量化和遗传神经网络的说话人识别系统

提出一种基于遗传神经网络的说话人识别系统.将遗传算法和矢量量化技术结合建立说话人模型,然后利用遗传神经网络进行识别.实验结果表明,这种方法既降低了用户的语音数据采集量,有利于话者模板的建立,又提高了系统的识别性能及鲁棒性,较传统方法有明显的优越性.     

基于虚拟仪器技术的VQ-SVM并行说话人识别系统

摘要：说话人识别混合方法是目前研究的热点,基于虚拟仪器技术并融合说话人识别技术,提出矢量量化和支持向量机方法结合,依托MATLAB实现运算,由LabVIEW以多任务管理和调用MATLAB来实现说话人并行识别处理。经自建小样本语料库仿真实验,结果表明：系统识别率98.54%、误识率5.28%、识别时间0.25秒,较单一矢量量化和支持向量机方法识别率分别提高了3.66%和1.16%,误识率分别降低了6.01%和4.43%;随着样本数的增多,矢量量化方法识别率呈上升趋势,而支持向量机方法识别率呈下降趋势。由此可见：两种方法优势互补实现并行识别可提高系统主体性能。     

基于GA/VQ的说话人辨认的研究与实现

为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA／VQ说话人辨认系统,给出了一种GA／VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,GA／VQ方法提高了码书的质量,比经典矢量量化识别系统识别率高。     

距离加权矢量量化文本无关的说话人识别

本文在研究说话人识别的矢量量化方法时，分析了用矢量量化建立说话人识别模型的可行性。针对量化码本描述的不完全性，提出了一种经距离加权的矢量量化方法，能更好地刻划出说话人语音特征空间的精细结构，从而提高正识率。本文还对特征参数ＬＰＣＣＥＰ的选取进行了理论分析和实验研究，提出了平均互—自差异比的概念，给出了一种对特征矢量的每一维分量识别能力进行定量化估算的公式。实验结果表明，距离加权矢量量化是一种具有很高正识率的与文本无关的说话人识别方法。     

基于LPC倒谱参数分析的说话人识别系统

研究的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数作为特征参数,同时对特征参数各维分量的识别能力进行定量分析,采用一种新的加权方法进行矢量量化,在此方法下系统取得识别率很高的效果,而且计算量和存储量都比较低.     

基于小波变换的说话人识别技术

说话人识别技术是通过判断待识别人语音与预先提取的说话人语音特征是否匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,环境噪声是说话人识别技术走向实用化的一个主要障碍.针对噪声环境中说话人识别性能较差的不足,结合小波变换的优点,提出了将小波变换技术与传统的特征参数提取方式相结合的方法.该方法首先对语音信号进行小波分解,在此基础上再对小波系数进行阈值处理,仅保留阈值以上的数据,而后提取相关性不大的传统特征参数进行组合,分别作为说话人识别系统的输入矢量.仿真结果表明:在噪声环境中,说话人识别系统能较好识别出说话人,经过小波变换后再提取特征参数的方法可以得到更高的识别率,大大提高说话人识别系统的识别性能.     

基于非均匀矢量量化的孤立数字语音识别

本文讨论了基于非均匀矢量量化、隐马尔可夫模型(HMM)的孤立数字语音识别系统。在现有的连续密度隐马尔可夫模型多说话人孤立数字识别系统中,通常采用 LBG 算法建立矢量码本,并采用全搜索识别算法,这样的结果限制了识别精度和识别速度。本文提出了一种新的系统算法,即用非均匀矢量量化(Non-Uniform Vector Quantization——NUVQ)取代原矢量量化部份,实验结果证明,本系统在识别速度和识别精度上都有了较大的改善。     

一种基于改进的矢量量化算法的说话人识别方法

该文针对LBG算法可能有空胞腔产生及有些码字利用率低的问题,提出了一种改进的矢量量化算法,并将其应用到与文本无关的说话人识别研究,得到了一种新的说话人识别方法.实验表明,这种方法对说话人的识别性能好于基于LBG算法的说话人识别方法.     

基于FVQ和HMM模糊训练的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊矢量量化（ＦＶＱ）和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）模糊训练的语音识别新方法．利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列．在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到．经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，模糊矢量量化与传统的矢量量化相比，不仅提高了隐马尔柯夫模型的鲁棒性，进而提高了系统的识别率，而且在语音训练数据不充足的情况下，也能得到很好的识别性能．     

一种基于小波分解的图象分层分类矢量量化方法

作者提出了一种基于小波分解及采用自组织特征映射神经网络进行分层分类矢量量化的静态图像压缩编码方法。首先对图象进行了小波分解。利用不同分辩率级间小波子图的相似性,将最低分辩率层子图的矢量编码信息作为整幅图象的解码数据,并将其矢量分类和解码索引地址信息用于高分辩率层子图的码书训练。实验表明,和其他文献提出的方法相比,作者提出的方法在获得较好重构图象质量的前提下,提高了压缩比和编解码速度。     

矢量量化在语音识别中的应用

本文评述了矢量量化法用于语音识别研究的现状,并提出一种新的识别方案——将考虑能量信息的多段码书矢量量化技术应用于汉语孤立词语音识别。实验证明该法确实可在保证较高识别精度的前提下,大大加快识别速度。     

有限态文法引导的基于连续密度HMM的连续汉语语音识别

介绍了用有限态文法引导的基于连续密度隐马尔可夫模型(HMM)的连续汉语语音识别系统.分析了系统的组成,词语的HMM的训练方法和对识别系统的测试结果。实验表明,用有限态文法辅助进行连续语音识别是一种有效的策略;连续密度HMM与基于矢量量化的HMM/VQ相比需要较大的计算量,但可明显提高识别准确率。     

EEG classification based on probabilistic neural network with supervised learning in brain computer interface

Aiming at the topic of electroencephalogram (EEG) pattern recognition in brain computer interface (BCI), a classification method based on probabilistic neural network (PNN) with supervised learning is presented in this paper. It applies the recognition rate of training samples to the learning progress of network parameters. The learning vector quantization is employed to group training samples and the Genetic algorithm (GA) is used for training the network’s smoothing parameters and hidden central vector for determining hidden neurons. Utilizing the standard dataset I(a) of BCI Competition 2003 and comparing with other classification methods, the experiment results show that the best performance of pattern recognition is got in this way, and the classification accuracy can reach to 93.8%, which improves over 5% compared with the best result (88.7%) of the competition. This technology provides an effective way to EEG classification in practical system of BCI.     

基于DCT的图像压缩技术算法的改进

对JPEG图像压缩标准中的DCT变换和量化部分提出了改进意见.其中DCT变换部分采用查表法代替常规的DCT算法,从而大大提高了运算速度;量化部分用基于简单有效的“二重测试算法”的矢量量化取代了一般的欧氏距离矢量搜索算法,明显加快了码书的搜索速度.     

神经网络矢量量化的设计与实现

设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法。利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书，实现矢量量化，用３层ＢＰ网络完成码字的信道符号编码。该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量，速度快，效率高，适用于语音和图像数据压缩     

五相感应电机无速度传感器DTC研究

五相感应电机直接转矩控制系统中电压矢量选取与优化相比三相电机具有更大的灵活性和复杂性,为有效对其进行调速控制,详细分析了五相感应电机直接转矩控制中空间电压矢量,提出了一套无速度传感器调速控制方案.在控制系统中,对定子电阻进行了在线辨识,以提高磁通观测精度,然后以定子电流定向,推导出一套速度辨识算法,该算法具有较高的速度估计精度并且易于实施.最后的仿真试验结果表明,提出的控制方案在理论上和实际上是可行的.图8,表2,参10.     

一种孤立词语音识别方法研究

结合动态谱特性的语音识别研究,阐述了一种有限状态矢量量化(FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码,对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量,除了LPC倒谱系数外,结合使用了动态谱特征和能量的对数值,并根据汉语发音特征对语音信号端点进行一种加权处理。实验结果表明：与说话人有关的孤立词识别率达到98%。     

基于单神经元控制的交流调速系统及其仿真

针对矢量控制的交流电机调速系统，提出了若干单神经元的积分分离的PI型速度调节器，并对负载转矩进行补偿，在MATLAB下的仿真结果表明，系统具有良好的鲁棒性和快速性，对电机参数不敏感。