中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。     

小波和神经网络在人脸光照校正中的应用

提出一种基于小波和神经网络的人脸光照校正算法, 它 充分结合了小波的多分辨分析和BP神经网络的自适应学习和良好推广能力的性质, 对人脸进行光照校正. 理论和实验证明, 本方法能有效解决人脸检测和识别中的光照校正问题, 使不同光照条件下的人脸检测和人脸识别性能得到很大提高. 本方法还具有鲁棒性好、 适应面宽的特点.     

一种新的文本预处理方法研究

文本预处理是整个字符识别系统的重要组成部分．它的性能的优劣，对整个字符识别系统的识别率和识别速度至关重要．由于汉字印刷文稿版面的复杂性，其文本预处理远比西文困难．本文提出了一种新的文本预处理方法．实现了含有文字字符，图形，图片和表格的、版面结构复杂的数字图象的分割．整个算法分为两个阶段完成：首先，从图形的连通原则出发，定义了扩展连通域的概念，对整个文本图象逐行扫描，搜索出所有的扩展连通域，进而通过集合的交、并操作，将属于一个字符或图象、图片和表格的若干个扩展连通域合并．这时扩展连通域已标记文本图象中的字符尺寸大小和位置．然后，基于同一行字符的间距的知识，将扩展连通域合并为逻辑字符行（横，竖）；由字符行的高（宽）度的一致性及间距的知识，将逻辑字符行合并为逻辑块：按照印刷文稿的排版规律完成版面的结构识别、并将标记字符位置和大小的扩展连通域的顺序按版面结构信息重新组合，最后把字符规范为一定尺寸的点阵图象输出到字符识别器．本文提出的文本预处理方法已经实现．经实际运行测试表明，系统对于复杂版面的文件，书刊和报纸的文本图象的分割，具有较好的效果．     

图像识别中颗粒形状表征方法的研究

针对图像识别中颗粒形状表征方法的问题,采用图像处理技术,提取出颗粒形状特征参数一形状系数,计算结果表明：利用该参数可以识别颗粒的形状特征及类型,并为在线测量和识别颗粒提供了依据。     

基于形状特征的图像特征提取方法及其在医学图像分析中的应用

分析了常用的图像形状特征及其特点,全面综述了基于形状特征的图像特征提取方法,评述了基于形状特征的图像特征提取方法在医学图像分析中的应用.     

含2部分费用的订购费用和库存费的库存模型

传统的确定性经济批量模型所解决的问题都是假定订购费用和库存费是固定不变的,文章在放松这个假定的情况下,研究了常数需求率下,含2部分费用的订购费用和库存费的变质性物品的库存模型。在该模型中,假定订购费用和库存费都包含固定费用和可变费用2部分费用,此外,允许短缺发生且短缺部分延期供给,证明了模型最优解的存在性和唯一性,通过数值实例验证了模型的求解过程,并作了相关参数的灵敏度分析。     

Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究

针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.     

新神经网络结构及其在数码语音识别中的应用

为了提高人工神经网络处理动态信号能力 ,在时延神经网络 ( TDNN )和卷积神经网络 ( CNN)的基础上 ,针对孤立音节的特点 ,提出了一个新的网络结构 ,研究了其学习算法。新网络在进一步改进后用于汉语孤立数码语音识别 ,对特定人和非特定人任务 ,分别达到了 97.7%和 95 .6%的正确识别率 (无拒识 ) ,其性能远远高于多层前向感知机( ML P)和时延神经网络 ,与传统的隐马尔科夫模型 ( HMM)方法是可以相比的。     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

Rough集-神经网络系统在信息融合目标识别中的应用

研究了Rough集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用 .提出将神经网络学习机制引入到Rough集系统 ,同时通过Rough集的条件和决策属性构造神经网络结构 ,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验 ,试验表明 ,Rough集 神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率 ,训练时间也大大缩短 .