投资分配的神经网络求解

本文用神经网络的方法来探讨投资分配问题,即探讨怎样将有限的投资资金合理地分配到相互关联的各个领域,以使投资收益最大的问题同时也涉及了多元投资预测和最小投资方案等优化问题。     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

基于调制域谱减法的鲁棒性说话人识别

针对说话人识别性能在噪声环境下急剧下降的问题,提出了基于调制域谱减法的鲁棒性说话人识别方法。首先在说话人识别前端通过调制域谱减法对含噪语音进行增强处理,然后通过Gammatone滤波器组提取对噪声具有抑制作用的特征,最后与说话人模型进行匹配识别。仿真结果表明,运用此方法能显著抑制噪声对说话人识别系统的影响,提高系统的识别率。