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一种适用于说话人识别的改进Mel滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
Mel倒谱系数(MFcc)侧重提取语音信号的低频信息,对语音信号的频谱分布特性描述不充分,不能有效区分说话人个性信息。为此,通过分析语音信号各频段所含说话人个性信息的不同,结合Mel滤波器和反Mel滤波器在高低频段的不同特性,提出一种适于说话人识别的改进Mel滤波器。实验结果表明,改进Mel滤波器提取的新特征能够获得比传统Mel倒谱系数以及反Mel倒谱系数(IMFCC)更好的识别效果,并且基本不增加说话人识别系统训练和识别的时间开销。 相似文献
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针对现有语音特征无法有效利用长时段语音和监督性类别信息,及现有瓶颈特征提取方法耗时过长等缺陷,提出基于层次结构稀疏深度可信神经网络的瓶颈特征提取方法.该方法将重叠组套索作为深度可信神经网络目标函数的稀疏正则项使用,从而构建训练速度更快的稀疏深度可信神经网络.然后利用层次结构的网络架构方式,将两个稀疏深度可信神经网络串联后使用,进一步增强瓶颈特征的判决能力.文中将此瓶颈特征应用于音素识别中,实验表明该特征的有效性. 相似文献
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基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
命名实体识别是自然语言处理的一项关键技术. 基于深度学习的方法已被广泛应用到中文实体识别研究中. 大多数深度学习模型的预处理主要注重词和字符的特征抽取, 却忽略词上下文的语义信息, 使其无法表征一词多义, 因而实体识别性能有待进一步提高. 为解决该问题, 本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的研究方法. 首先通过BERT模型预处理生成基于上下文信息的词向量, 其次将训练出来的词向量输入BiLSTM-CRF模型做进一步训练处理. 实验结果表明, 该模型在MSRA语料和人民日报语料库上都达到相当不错的结果, F1值分别为94.65%和95.67%. 相似文献
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针对当前干扰效果第三方评估与实际干扰效果脱节问题,提出了一种基于支持向量机的干扰效果在线评估算法.首先,以通信电台为作战对象分析了其抗干扰行为参数;其次,提出了以通信信号体制、功率、编码方式行为参数变化作为干扰效果在线评估依据的方法,构造了行为学习样本库;最后,通过仿真实验验证了算法的有效性,利用Link-16的仿真平台进行了实验,验证了样本库的可靠性. 相似文献
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在非合作通信中,交织类型识别是进行交织参数识别的前提。针对现有类型识别算法受码长约束且抗误码性能较差的问题,提出了一种适用于RS码的基于归一化秩特征的交织类型盲识别算法,在不需要考虑码长约束的条件下,通过高斯约当消元法对分析矩阵做初等变换,结合所得下三角阵中各列的零值比计算出秩缺矩阵的归一化秩,最后利用分组交织和卷积交织的归一化秩变化规律完成交织器类型盲识别。仿真实验结果表明,本文所提方法可以较好地完成交织类型识别,且具有良好的抗误码性能,运算量较小,可为实际的工程应用提供一些参考。 相似文献
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一种新的基于瓶颈深度信念网络的特征提取方法及其在语种识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在语种识别中,传统的MFCC特征由于每帧信号上的信息量不足,很容易受到噪声污染,且抗噪能力较弱。同时,目前普遍使用的SDC特征提取方法在参数选择上需要人为设定,这增加了识别结果的不确定性。针对上述不足,将深度学习方法引入特征提取之中,提出了基于瓶颈深度信念网络的特征提取方法。最后在NIST2007数据库上对瓶颈层的大小、隐层数目以及瓶颈层位置进行了相关的对比实验,结果表明,提出的方法相对于传统的特征提取方法能够取得更高的识别率。 相似文献
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在深入分析独立分量分析技术的基础上,针对常规数值求解方法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法.通过对图象信号分离仿真试验表明,采用最佳保留机制和移民方式的动态补充子代个体操作,在一定的群体规模和遗传代数的情况下,该方法能实现信号的盲分离,并可获得全局最优解.对超高斯信号和亚高斯信号的混合信号,与扩展信息最大化方法相比,该方法可获得更好的分离效果。 相似文献
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量子遗传算法及其在图像盲分离中的应用研究 总被引:9,自引:0,他引:9
在改进Han的遗传量子算法的基础上,提出一种新的量子遗传算法.算法中采用多量子比特来编码多状态基因,构造了各个体之间的联合量子交叉,提出了通用的量子旋转门演化策略和动态调整旋转角机制.将量子遗传算法与独立分量分析算法相结合,提出一种图像信号的盲分离方法.仿真结果表明了该算法的有效性. 相似文献