用于分布式识别的语音参数的提取和性能分析

主要研究用于分布式语音识别(DSR)的语音参数的提取方法以及参数性能分析。以前所用到的语音参数大部分是LPC倒谱参数,但其抗噪声性能较差。文中主要讨论了MEL倒谱参数,并在移动通信环境下,比较了两者的性能。     

VR/AR在文化旅游与影视中的应用创新 与趋势

 虚拟现实/增强现实（VR/AR）技术是一种改变大众生活方式的新兴科学技术,对大众文化领域将能够产生重大影响。本文分析VR/AR在文化旅游与影视领域的支撑技术及其演进、融合中的应用创新,研究其发展及对传媒文化产业的影响,探讨未来该领域的发展趋势。     

基于高阶倒谱盲均衡器的设计

倒谱盲均衡算法的关键是建立信号的倒谱与信道参数之间的关系方程,然后以解方程的方式获得信道参数。阐述了基于倒谱盲均衡器的基本构成和工作原理,分析了其特点,推导了基于四阶倒谱盲均衡器的传输函数,给出了均衡器的结构形式。     

一种非平稳随机信号模型的时变参数估计算法性能研究

采用递推最小二乘算法求解非平稳随机信号模型的时变参数。该方法的主要特点是计算量小，占用存贮空间少，没有矩阵求逆的问题。应用该方法的对分段线性调频信号、多个线性调频信号及非线性调频信号进行分析，比较了不同基时间函数的选取对时变参数估计的影响。     

AR噪声参数估值误差对自适应检测器性能的影响

本文从理论上研究了采用自适应逆谱(或白化)滤波器级联匹配滤波器构成的自适应检测器的性能,着重分析了背景噪声AR参数估值误差对检测性能的影响。以两种典型的信号型式(宽带、窄带)为例的分析计算表明,这类检测器的检测性能对参数估值误差并不敏感。因而自适应逆谱(或白化)滤波器级联适当的匹配滤波器方案是一种有用的自适应检测器方案。     

基于倒变异高阶谱的周期性突变识别方法

分析了带有周期性突变成分信号的频域特征,提出了识别周期性突变的倒变异高阶谱方法,该方法首先对信号的FFT所得数据进行调整,并根据周期性突变的特点设计了新的高阶谱频率函数,由频率函数可得到变异高阶谱,进而对变异高阶谱的某些频率取纵向切片计算倒谱,得到倒变异高阶谱.基于倒变异高阶谱的周期性突变识别方法可充分利用FFT所得的正负频率域的所有数据,扩充了高阶谱的生成空间,提高了对周期性突变的识别效果.试验表明所提方法可准确识别周期性突变和突变的周期,具有一定的实际应用价值.     

增强现实硬件产业的发展及展望

 增强现实已成为全球信息技术产业中最受关注的热点领域之一,目前正处于快速发展时期。便携性、移动性和交互性3大难题,是影响增强现实硬件产品普及的主要因素。基于增强现实硬件产业链研究,通过对比现有AR眼镜参数与全球技术标准,分析了AR眼镜尚待克服的3大难题的根本原因、主要措施及需要突破的技术标准,并展望了AR硬件产业未来的发展方向。     

用带时序子模块的系统动力学模型预测Brent原油价格

提出在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块，并且自动确定每个AR(p)子模块的阶数p。带时序子模块的系统动力学模型既体现了因素问的横向因果关系，又体现了每个因素的纵向关系。建立欧佩克(OPEC)石油产量、世界GDP、煤炭产量与价格、天然气、需求量、供求差额、消费系数、非欧佩克石油产量、非欧佩克供求差额，石油库存和OPEC组织的期望油价共十一个因素影响下的Brent原油价格预测模型，模型的预测结果表明：在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块的方法是可行的、有效的，并且能提高模型的预测精度。     

基于改进的长短期神经网络的贵州方言辨识系统的设计与实现

汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,本文设计并实现了贵州方言辨识系统,该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的辨识和方言语音样本的采集。方言样本采集于贵州省6个地区,首先提取语音样本与口头禅的梅尔频率倒谱系数MFCC,然后每份语音样本MFCC后面加上相应地区的口头禅MFCC,最后通过奇异值分解得到该系统的输入数据。该系统的网站主要用于训练数据的储存与修改,采用ASP.NET技术并利用C#、JavaScript和T-SQL等编程语言实现。实验结果证明贵州方言辨识系统是高效的,让用户获得极大的方便和客观统一的方言辨识结果。     

一种有效的声信号特征提取算法及应用

针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题,结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则,提出了利用AR模型来拟合模式样本的时间序列,将模型参数作为原始特征矢量,然后在Fish—er鉴别准则函数取极大值的条件下,求得一组最佳鉴别矢量,最后再将高维原始特征矢量投影到这组矢量空间上来构成低维特征矢量的有效特征提取方法,对6类战场声目标的实测样本数据进行了实际的特征提取,分析了所提取特征的统计分布特性,并采用BP网络对用该算法所提取特征的有效性进行了检验,取得了令人满意的识别效果。