语音信号的主分量特征

利用曲线拟合与主分量神经网络相结合的方法,提出了一种既反映声道变化符合人耳听觉特点和语音识别新特征。与其他神经网络识别特相比,新特征不仅可以提高语音识别准确率,而且具有算法简单,存储容量小,便于实时实现的特点。     

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ASP技术的学生信息管理系统的研究与开发

通过比较5种远程数据库解决方案，介绍了ASP技术的特点，编程技巧，并以学生信息管理系统的开发为例，讲述了ASP技术在网络数据库方法的具体应用。     

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%.     

基于AdaBoost的汉语方言辨识

为了在训练样本受限的情况下,提高汉语方言辨识的效果,提出了一种基于AdaBoost的汉语方言辨识新方法.该方法将GMM与语言模型组成的辨识系统看成一组弱分类器,然后对这组弱分类器所得的分类结果进行加权投票,最终决定汉语方言测试语音的所属类别.实验结果表明:增加GMM或弱分类器的个数,可以有效提高系统的辨识效果;测试语音越长,系统辨识效果越好;当训练样本有限的情况下,采用AdBoost方法比采用ANN方法具有更高的辨识率.     

DAC1210与8098单片机的接口与调试

从硬件上解决了 Ｄ／ Ａ 转换器 Ｄ Ａ Ｃ１２１０与全速运行的８０９８单片机接口时存在的时序不匹配问题,并给出了调试程序和调试方法     

一种新的汉语方言辨识特征

将声学特征与韵律特征相结合,提出一种新的混合区间特征,并将该特征和常见的美尔倒谱系数(MFCC)特征与线性预测倒谱系数(LPCC)特征进行对比,通过符号化语言辨识方法对北方方言、吴方言、粤方言和闽方言进行辨识,以验证混合区间特征的有效性。结果表明,混合区间特征比MFCC特征和LPCC特征具有更好的方言辨识效果,对4种汉语方言15s语音片段的方言辨识率可以达到92%。4种方言中,混合区间特征对闽方言和粤方言的识别率最高,分别达到了96%和95%。     

一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用

提出一种新的网络结构,这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题。该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量,然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别。和其他的神经网络语音识别方法相比较,用这种网络进行前端处理,可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间,简化分类器的网络结构并保持较高的识别率。     

神经网络语音识别新特征

根据声道模型与ＡＲ模型的对应关系,提出一种可用于神经网络语音识别的新特征———语音信号的全局时频特征,从整体上描述ＬＰＣ倒谱系数的变化规律．其特点是：（１）特征长度固定,为传统的静态神经网络应用于语音识别创造了良好条件;（２）与其他语音识别系统所用的神经网络相比,新特征极大地降低了神经网络的规模及训练时间;（３）基于新特征的系统的识别性能明显优于传统的ＨＭＭ方法及ＧＭＤＳ算法．     

基于神经网络的人脸主特征提取

提出了用神经网络提取人脸图象主特征的方法，并对主特征在分类识别中的作用作了详细的分析，理论和实验证明，主特征不仅具有较强的分类能力而且具有很强的独立描述图象的能力。