一种噪声环境下的语音识别方法(线性预测误差法)的研究

介绍一种平稳噪声环境下语音识别的新的方法。该方法利用噪声的LPC系数去预测语音信号,从而得到LPC预测序列,然后把它代替原语音序列来进行语音端点的检测、语音特征的提取和在合适的匹配方式下的识别。实验结果表明：该法在噪声环境下自动检测语音端点和提取语音信号的特征是可行的,获得了很满意的识别率。     

基于LPC2132和μC／OS-Ⅱ的脑电检测系统设计

本文阐述了脑电检测系统的原理;系统由信号采集单元和以ARM7为核心的中央处理器LPC2132两大部分组成。信号采集单元承担了脑电信号的采集、放大滤波的任务。将处理过的脑电信号送入LPC2132芯片中,对脑电信号进行后续处理。LPC2132所实现的功能有：AD转换、数据存储、显示波形等。由于微处理器所承担的任务多且切换频繁,在内核植入了μC／OS-Ⅱ操作系统。本文详细阐述了在LPC2132微处理器中植入μC／OS-Ⅱ操作系统所要进行必要的设置和任务创建的步骤。     

数字语音信号LPC分析中的S_w(n)及其选择

本文对数字语音信号s(n)在语音识别过程中的信号预处理阶段使用加窗函数w(n),从引入误差到LPC分析的实用性算法进行了分析,对使用w(n)的必要性和选择进行了讨论。从实践中证实了当语音样点数N与LPC预测阶数P在短时分析中达到N(?)P时,使用s_w(n)及LPC正则方程的高效递推算法较使用s(n)时的算法在维吾尔语语音识别中达到很好的识别效果,提高识别率达3～4个百分点。识别系统实时性有很大的提高。     

基于LPC2378的机房环境监控系统设计

针对机房监控自动化程度不高、实时性差、管理混乱的现状,提出了一种利用LPC2378为控制核心的无人值守远程机房监控系统方案,并介绍系统各部分的软硬件设计.实验表明,系统不仅实现了机房环境监控、门禁控制、报警控制、数据存储,而且通过使用以太网通信和Java Applet程序实现了远程监测与控制,从而最大程度地方便了用户.     

低速率语音编码LPC参数多级矢量量化的有效搜索

提出了一种LPC参数的M-L树形搜索多级矢量量化方案,其谱失真小于或接近1 dB,计算复杂度低,存储量小.计算机模拟表明,采用该方案对线谱对(LSPs)参数进行矢量量化,可提供透明质量的合成语音.     

基于电弧声信号的CO2焊接状态模式识别

CO2气体保护焊接电弧声信号与焊接参数和电弧状态密切相关,但由于存在高度的复杂性和非线性性,难以直接用于焊接过程监控.在对不同保护气流量和焊炬高度下电弧声信号频谱分析的基础上,采用线性预测编码(LPC)方法建立其参数化模型,利用LPC预测系数和反射系数构造特征向量,通过样本训练分别建立了RBF神经网络和支持向量机(SVM)模型,进行CO2气体保护焊接下气流量和焊炬高度识别和分类.测试结果表明,电弧声LPC预测系数和反射系数作为输入向量训练的RBF网络或SVM模型均能一定程度上实现保护气流量和焊炬高度的正确识别。其中采用LPC反射系数时结果优于预测系数;SVM模型的分类能力明显优于RBF网络,且不随训练样本的减少急剧下降.     

基于DS18B20的分布式温度监测系统的设计

设计了基于DS18B20传感器的分布式温度监测系统,给出具体应用电路,并重点介绍了DS18820的读写方法.软件设计基于嵌入式实时操作系统uCOSⅡ,保证了系统实时性和可扩展性,在中央空调实验系统中应用该系统,达到预期的技术指标.     

基于线性预测下的语音信号合成

线性预测编码(Linear Predictive Coding)是实现语音编码的一项重要技术.通过对语音信号和LPC的研究,介绍了语音信号的线性预测分析原理,详细分析用来求解线性预测方程的自相关法和计算方法,并用Matlab对实际语音信号进行线性预测编码实验.实验结果表明,应用LPC法合成的语音信号误差小、计算简单、合成速度快.     

收获后存放时间对三叶草叶蛋白提取率的影响

用直接加热法提取不同存放时间的白三叶草叶蛋白并对提取率进行对比分析.结果表明,白三叶草收割后,存放0 h、24 h、48 h、72 h后,叶蛋白质提取率分别为4.247%、2.517%、2.135%、1.992%,叶蛋白提取率存在显著性差异(P<0.01).随着存放时间延长,叶蛋白提取率逐步降低,在24 h内下降最快.因此,收获后的三叶草应尽快加工,缩短存放时间.     

基于ARM7及nRF905的智能小车系统设计

研究设计了一种基于ARM处理器声音导引系统控制的智能小车设计方案,包括系统组成、工作原理、硬件搭建、软件设计及系统测试等。智能控制系统利用音频为媒介,通过nRF905无线模块发射与接收音频信号,利用ARM7芯片处理音频信号时间差,计算出目的地和小车当前位置相对位置;最后ARM7发出控制指令,控制小车驱动,引导小车向目标移动。小车移动过程中,ARM7根据无线模块接收的实时音频信号,不断修正控制参数,直至到达目标位置。