一种基于DTW的孤立词语音识别算法

针对动态时间规整(DTW)对孤立词端点检测准确性过度依赖的问题,针对上述问题,采用放宽端点和限定动态规整计算范围结合的算法,不仅更准确的放松前后端点降低端点检测的敏感度,而且结合对动态规整计算范围的限定,减少计算量,提高执行效率。分别测试了基于传统DTW算法的识别率和改进后DTW算法的识别率。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词识别率。     

基于动态分割和加权综合匹配的音乐检索算法

在模式识别领域中，音乐检索算法由于其易行和高效的特性而得到越来越多的重视。但是音符分割不精确和匹配模版不统一等问题直接影响MIR算法精确度。为解决上述问题，提出基于动态阈值分割和加权综合匹配算法。动态设定幅差步长，根据变化阈值分割音符，以提高音符分割的准确性。采用标准乐谱频率，转换音高模板实现输入归一化，以增强匹配的精确性。融合直接匹配和DTW匹配，以加强算法适应性和鲁棒性。最后由实验证明该方法的有效性。     

基于音高与端点联合检测的音符识别算法

结合次谐波与谐波比率(SHR)音高提取算法与基于短时能量及过零率的端点检测算法,实现了一种音高、端点联合检测算法.该方法以短时能量及过零率为音符切分的基础,进而利用音高跳变来检测音符的变化.仿真实验表明,采用SHR音高提取算法,该联合检测提高了音符识别的精度,尤其在噪声环境下,其表现优于传统端点检测算法.     

智能监控前端系统中异常声音检测的实现

针对智能监控前端系统中异常声音检测的高实时性和高准确率要求,提出一种基于混合特征参数和改进动态时间弯折(DTW)算法的异常声音检测方案。通过短时幅度和过动态门限率判决声音端点,提取包括短时幅度、美尔倒谱系数和差分系数在内的混合特征参数,采用改进的DTW算法进行声音识别。在TI TMS320DM368处理器平台上的实验结果表明,基于该方案的智能监控前端系统对异常声音的识别时间小于1 s,准确率达到89.3%。     

一种改进的含噪语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难,提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析(WA)提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法(GA)得到最优的SVM核函数参数γ和惩罚因子C。建立语音端点检测模型。在Matlab软件平台下进行仿真实验,结果表明在不同的噪声条件下,GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%,明显优于传统的双门限算法和普通的SVM算法。     

基于音乐内容分析的音频认证算法

提出一种新颖的基于音符分割和模糊分类的音乐内容认证方法.该算法打破了传统音频认证所采用的固定长度分割方式,将音乐信号分割成一系列具有完整语义信息的不等长音符片段作为认证的基本单元,结合动态时间规整DTW(dynamic time warping)对齐技术,有效解决了大多数现有算法都存在的对同步失真脆弱的问题.在每个音符片段计算基于半阶音符类Chroma的鲁棒Hash值,根据原始音乐与待认证音乐之间Hash值差异的统计特性和时间分布特性,对3种新定义的度量指标进行模糊分类从而得到最终的认证结果.对于未通过认证的音乐信号系统还可以进行篡改区域的检测.实验结果表明,该算法能够有效区分可容许操作和恶意篡改,同时在篡改定位方面具有较高的精度.     

余弦DTW在上肢康复训练中的应用

在Kinect平台下的康复训练中,为减小关节转动对其它关节点运动轨迹的影响,提出一种基于余弦的动态时间规整(DTW)方法。Kinect采集到关节点三维坐标后,将每对相邻的关节点用向量的形式表示,以向量变化的时间序列代替运动轨迹作为评价对象,在DTW中引入余弦对向量时间序列进行评价;使用所提方法实现动作评价系统,定义6种上肢训练动作。实验结果表明,相对于传统DTW方法,余弦DTW算法对检测运动的准确性具有更高的精确度。     

改进型蚁群算法的语音动态规划研究

针对语音识别中动态时间规整(DTW)对语音端点检测精确性过度依赖、识别时间长及识别效率低等问题.为提高语音识别精度和效率,采用改进型的蚁群算法来处理动态时间规划间题,核心是对基本蚁群算法采用自适应的挥发系数,动态信息素更新策略.用新的状态转移规则以及最优的蚂蚁参数选择等改进方法,使能在较短的时间内能寻找到最佳路径,提高执行效率.仿真实验分别测试了传统DTW算法和基于改进蚁群算法的DTW算法的识别率,结果表明,新算法的全局搜索能力、准确性都优于传统的DTW算法,能有效的提高语音识别系统的效率.     

基于弯曲距离三支决策的时序相似性算法

动态时间弯曲距离算法(DTW)是目前公认的最有效的时间序列相似性计算方法之一,但是较高的时间复杂度一直是其主要缺点。快速弯曲距离算法(FTW)能有效提高DTW的计算速度,但是该算法对不同粒度时间序列剪枝的行为是典型的二支决策,与人类处理不确定问题时普遍采用的三支判断不同。因此,通过将三支决策理论引入到DTW算法的优化工作中,建立了DTW三支决策模型;然后对DTW三支决策模型中的决策阈值α和β进行了基于误识别率的推导,并且给出了具体求解阈值α和β的模拟退火算法;最后基于上述理论提出了基于弯曲距离三支决策的时序相似性算法(3WD-DTW)。通过对比实验表明,与FTW算法相比,3WD-DTW算法在保持较快的计算速度的前提下明显提升了计算准确度,使其接近DTW的水平。     

乐谱图像乐符分割技术*

提出基于图段拓扑关系的谱线删除方法,以避免谱线过删除现象;提出双向游程编码结合使用的符干分割方法,克服了现有方法对复杂音符适应性差、分割结果不完整等缺陷;提出音符先验知识引导下的符头切割与检测算法,以解决粘连符头的切分问题;提出基于块状体分割和特征检测的符梁分割算法,设计了适用于乐谱版面的文字和线条提取算法。该方法应用在乐谱识别系统中分割乐符具有良好的性能,尤其对乐谱内容复杂、乐符排列密集等情况有较强适应能力。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。