小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

人工合成噪声环境下的连续英文数字识别系统

噪声鲁棒性问题是当前语音识别的一个重点,作者提出了一个在已有数据库下通过人为地将噪声和语音信号混合的方法,实现实际环境下的连续英文数字语音识别系统.即通过自设计的程序将采集到的噪声文本根据不同的信噪比随机地添加到现有的语音数据库的语音文本中,使新的数据库中的语音文本符合实际的语音环境.实验结果表明,本系统对带噪声环境下的英文数字的识别率效果好,单词的总体正确识别率达到95.86%.     

MOLDFLOW在仪表板注塑成型中的应用

论述了通过MOLDFLOW的模拟分析,预测出仪表板的原始进浇方案可能出现的成型缺陷,并验证了优化方案的可行性,从而提高了注塑产品的质量、缩短了开发周期、降低了生产成本。     

基于Projector的球罐表面测地线展开法

基于投影工具Projector,提出一种实用的球罐表面展开方法.过球罐表面上一系列测地线将罐体表面划分为小块,提取每一小块的曲面边界曲线作为输入项逐一进行计算、连线并自动生成展开图,最后再集拢到展开后的球罐外表面.与传统的方法相比,应用该方法对球罐表面进行展开可以保证焊缝的长度最短,且展开过程形象直观.故球罐的质量、安...     

在Auto CAD中标注表面结构符号的一种方法

零件的表面结构符号是衡量零件表面加工质量的一项重要技术指标,也是机械图样中经常使用的一种标注符号.而在Auto CAD绘图环境下,自动化和智能化的标注表面结构符号的方法在该绘图软件中没有提供.因此,探讨方便快捷的标注表面结构符号的方法,对提高绘图的效率和质量、减轻劳动强度有着积极的意义.在分析国家标准GB/T131-2006<产品几何技术规范(GPS)技术产品文件中表面结构的表示法>的基础上,从表面结构符号的绘制、标注位置、方向以及表面结构符号数值的注写,提出了一种在Auto CAD中标注表面结构符号方便可行的方法.     

汉语语音剪裁效应初探

在话音插空(TASI和DSI)系统中,不可避免地会出现语音的首部剪裁、中部剪裁和尾部剪裁现象。这种剪裁现象如果不能被控制在适当的范围内,就会影响话音的质量和可懂度。因此,掌握剪裁现象对话音质量影响的规律,尽可能地把这种影响控制在人们觉察不出的范围内,是话音插空技术中一个主要研究课题。本文给出了一个利用微型计算机进行话音突发首部剪裁实验的方案。通过对实验结果的分析,试图给出汉语普通话语音首部剪裁对话音质量和可懂度影响的规律。     

花岗岩型铀矿床的三种成矿模式及其找矿意义

花岗岩型铀矿床的成因是多种多样的,作者认为可用“演化成矿”,“活化成矿”及“演化和活化混合成矿”三种成因模式概括华南花岗岩型铀矿床的成矿过程.对三种模式的成矿机理及找矿意义的研究表明,与不同成因系列产铀花岗岩有关的铀矿床成因专属性存在着差别.与改造型产铀花岗岩有关的铀矿床成因类型较多,上述三种成因模式均可见到,而与同熔型产铀花岗岩有关的铀矿床则以“演化成矿”为主.属不同成矿模式的铀矿床其铀富集机理和成矿过程也不尽相同,故其找矿判别标志也有所差异.     

一种新的中速率语音编码方案

本文提出了一种新的混合型中速率语音编码方案,它充分考虑了语音(尤其是汉语)的特点、能量分布和人耳的听觉特性,把语音先分割成基带(300Hz～1kHz)和高频带(1～3.4kHz),然后分别采用波形编码(ADPCM)和参数编码(MELP)对基带和高频信号进行处理.实验结果表明,其信噪比较高,尤其是主观质量很好,可与24kb/s甚至32kb/s的ADPCM方案相比拟,并且它的高低频段信号可以同时进行运算,实时处理很客易实现。     

脉动阵列算法在语音识别中的应用

本文介绍亍脉动阵列算法的原理,给出了语音识别中进行模式匹配使用的动态规划算法和概率匹配算法的实现。这种结构对实时的大词汇量的孤立词或连续语音识别是十分有效的。     

用于汉语全音节识别的新特征参数——频变参数

本文探讨了一种特定人的汉语全音节语音识别方案,介绍了一种基于人耳听觉特性的语音参数的提取方法,对以1/3倍频程分布的16个通道滤波器组的对数能量输出用非线性时域归正方法归正到定长,然后求出相邻通道间频谱的变化量,即得到一组新的特征参数——频变参数.这组参数能够较好地反映语音中与感知有关的特性,如高音、音强、音调等.音节被选用来作为识别的基本单位,以400个汉语无调音节作为字表.最后给出了识别结果.