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81.
基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于进化高斯混合模型(EGMM)的说话人辨认系统建模方法.EGMM在进化算法的框架下,为改善模型的泛化性能对GMM模型的结构与参数共同进行了优化.同时,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度.根据GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合GA与EP提出了一种新的混合进化算法.初步实验结果表明,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力.在说话人辨认实验中,较之传统的GMM方法,基于EGMM的系统的正识率提高了近3%,并且模型具有更小的平均尺寸. 相似文献
82.
83.
建立了基于CIP(形线约束插值)方法的二维波浪数值水槽,模拟了孤立波与斜坡上梯形防波堤作用的强非线性过程与现象,分析了水深变化对流场的影响.首先,建立了数值模型,基于CIP方法,流场求解器采用多相流模型处理波-物相互作用,运用THINC (双曲正切界面捕捉)方法进行自由液面捕捉.然后,进行收敛性测试,将基于CIP算法的数值模拟结果和试验结果进行了对比.最后,探究了水深对孤立波与梯形防波堤作用的影响.保持相对入射波高一致,分析了不同水深对水动力、自由面抬升和流场的影响.通过展示自由面抬升达到最大值时刻的速度矢量分布和涡量场,以及水动力极值出现时刻的压力分布,分析了六种特殊时刻的流场特征.研究结果表明基于CIP算法的数值模型模拟结果与试验结果符合较好. 相似文献
84.
基于高斯混合密度函数估计的语音分离 总被引:3,自引:0,他引:3
基于最大熵法(Maximum Entropy,ME)、最小互信息量法(Minimum Mutual Information,MMI)和最大似然法(MaximumLIkelihood,ML)最解决盲信号分离问题的常用算法,分析了ME、MMI以及ML算法之间关系。基于高斯混合模式(Gaussian Mixture Model,GMM)概率密度函数估计,提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法,与 相似文献
85.
一种新的导音辅助OFDM符号定时算法 总被引:3,自引:1,他引:3
提出的算法仅利用一个导音符号来进行符号定时恢复,适合与突发模式的正交频分多路(OFDM)信号,而且OFDM帧同步和符号同步能一次完成,简化同步实现的复杂度,算法采用自相关计算,对载波频率偏移具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,即使在频率选择性衰落信道中,提出的算法也能快速地实现符号定时同步。 相似文献
86.
基于听觉现象分析(CASA)模型的基本原理,在仅有单通道输入混合语音信号时,采用振荡器神经网络,提出了一种CASA改进模型语音分离算法结构,文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤,讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和分割神经网络处理部分,通过上述两个部分的处理可以将输入混合语音信号在时频域上分割为若干有听觉感知意义的语音听觉感知成分分段Segments,以便于新算法后续处理分部中语音Segments的聚为和分离重构输出处理,最终完成语音分离任务。 相似文献
87.
多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
语音气流中具有混沌特征,而分形可以定量地分析混沌现象,故分形可作为分析语音信号的数学工具.由于传统的Hausdorff-Besicovitch 维数没有考虑关于集合中点的分布信息,本文引入多重分形维数来克服上述缺点.实验表明,多重分形维数语音分割方法明显好于单一Hausdorff-Besicovitch 分形维数的语音分割方法 相似文献
88.
基于遗传模拟退火法的马斯京根方程参数估计 总被引:7,自引:0,他引:7
提出一种用遗传退火算法估计马斯京根方程参数的新方法,在遗传算法中融入模拟退火算法,在每一代群体产生后,对各个个体独立地进行模拟退火过程,以其结果再作为下一代群体的个体,避免了简单遗传算法容易提前收敛的缺陷以及模拟退火法搜索较盲目的缺点,应用实例表明方法简便,直观,可广泛应用于解决多种模型的优化问题,特别在洪水预报方面有很好的应用前景。 相似文献
89.
在可以获得与干扰强相关的参考信号的扩频通信系统中,自适应干扰对消器是常用的抗干扰技术.为在保证对消器性能的同时,减少运算量,提出了一种基于二阶循环累积量(SOCS)自适应干扰对消器(AIC-SOCS),利用源信号和参考信号的循环二阶累积量,自适应调整对消器中滤波器系数.与基于四阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-FOS)相比,乘法次数减少50%,加法次数减少60%.仿真实验表明,AIC-SOCS的性能和AIC-FOS的干扰抑制性能相当,表现出比基于二阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-SOS)更优良的干扰抑制性能. 相似文献
90.