误差可控的GMM似然率近似算法

在语音识别领域,连续概率密度GMM广泛应用于声学建模．由于标准算法复杂度高,各种基于高斯选择的似然率近似算法被提出,包括：部分距离消去（PDE）、最优混合分量预测（BMP）算法,以及部分距离消去的动态高斯选择算法（DGS）．本文通过对各种算法的分析比较,在DGS的基础上引入误差控制参数,在保证算法运行效率的同时,有效的控制了运算误差的大小,为解决似然率近似算法中误差不可控的问题提供了新的思路．实验结果显示,此算法在不降低识别率的前提下,识别时间较标准算法减少10％以上．     

基于动态密钥的SIP授权认证机制的设计与实现

会话初始化协议（ SIP）广泛应用在嵌入式移动终端设备中,但由于SIP协议本身特点使得其在复杂、开放的网络应用环境中容易被攻击者模仿、篡改。虽然已经提出了很多增强SIP协议安全性的认证机制,但由于认证过程计算性能消耗大,不适合在嵌入式设备中使用。在传统Http认证的基础上,提出了一种基于动态密钥的认证机制,以较低的计算代价改进了SIP协议的安全性,对SIP协议在嵌入式设备中普及有一定的实用价值。