改进的正交匹配追踪语音增强算法

本文根据语音信号在离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）域上的近似稀疏性,将压缩感知（compressed sensing,CS）应用于语音增强。提出了一种基于压缩感知的语音增强新算法。算法采用对语音信号具有一定鲁棒性的行阶梯矩阵,对含噪语音进行压缩观测,通过改进的正交匹配追踪OMP（orthogonal matching pursuit,OMP）算法重构语音信号,最后用低通滤波器对重构语音进行平滑滤波,实现语音增强。实验结果表明:本文所提语音增强算法在提高输出信噪比的同时,减少了重构时间,具有较强的鲁棒性。      

基于匹配追踪与子空间联合的语音增强

提出了基于匹配追踪和基于子空间相结合的语音增强方法.匹配追踪法具有自适应性,可以从一个过完备字典中找出与信号匹配的原子,重构后得到去除噪声的语音信号.针对匹配追踪法在输入信噪比较低时可能出现信号原子被误判为噪声成分的问题,引入子空间方法.首先分离出噪声子空间,再与信号子空间进行匹配追踪分解.实验结果表明,这种方法对各种信噪比的语音信号都有较好的增强效果,并有效抑制了音乐噪声.     

基于HMM和匹配追踪的多参数语音识别

本文提出了一种基于HMM和匹配追踪的多参数语音识别新算法。首先构建局部余弦基表示语音信号,对其进行匹配追踪(MP)分解。然后,应用改进后的算法对语音信号进行特征提取,得到余弦基原子参数和魏格纳-维利(WVD)分布,并结合语音信号的美尔频率倒谱系数(MFCC)一起作为该信号的特征向量,通过隐马尔科夫模型(HMM)进行识别。最后通过实验验证了方法的有效性,仿真实验表明,改进后的多参数语音识别算法比仅使用MFCC作为特征向量的HMM算法,提高了语音识别的速度和准确度。     

基于匹配追踪的弯折离散傅里叶变换

传统WDFT利用全通弯折函数AWF（AU—pass WarpingFunction）将单位圆上均匀分布的采样点,变换成非均匀分布的采样点。然而,这种计算方式会导致不同信号分量的延迟不同。本文基于匹配追踪的信号表示思想,提出了一种新的弯折傅里叶变换方法,实验结果表明,在原子个数大于信号长度情况下,该方法获得了较传统WDFT较好的弯折频谱表示性能。基于该方法表示的弯折离散傅里叶变换更适合于语音信号处理。     

LVCSR系统中一种基于区分性和自适应瓶颈深度置信网络的特征提取方法

大词汇量连续语音识别系统中,为了进一步增强网络的鲁棒性、提升瓶颈深度置信网络的识别准确率,本文提出一种基于区分性和自适应瓶颈深度置信网络的特征提取方法。该方法首先使用鲁棒性较强的瓶颈深度置信网络进行初步特征提取,进而进行区分性训练,使网络的区分性更强、识别准确率更高,在此基础上引入说话人自适应技术对网络进行调整,提高系统的鲁棒性。本文利用提出的声学特征在多个噪声较强、主题风格较为随意的多个公共连续语音数据库上进行了测试,识别准确率取得了6.9%的提升。实验结果表明所提出的特征提取方法相对于传统方法的优越性。      

基于尺度不变特征变换的快速景象匹配方法

传统基于特征的景象匹配方法存在冗余点多、匹配精度低等问题,难以同时满足实时性及鲁棒性要求,对此,论文提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的快速景象匹配方法。在特征提取阶段,采用高速分段特征检测器(FAST)在多尺度检测角点作为初始特征,经过高斯差分(DOG)算子在尺度空间中进行特征的2次筛选,简化原有遍历式的特征搜索过程;在特征匹配阶段,采用仿射模型模拟变换关系建立几何约束条件,克服SIFT算法由于忽略几何信息而产生的误匹配。实验表明：该方法在匹配精度和实时性方面均优于SIFT算法,且对光照、模糊、尺度等变换具有良好的鲁棒性,能够更好地实现景象匹配。

     

基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法

录音设备来源识别是通过分析已获取的数字语音信号从而确定其录制设备的一种技术,属于数字音频盲取证.本文提出了一种基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法,由于音频中的静音包含了完整的设备信息,且不受说话人和文本等因素的影响,因此从静音段提取改进的PNCC特征,利用了PNCC的长时帧分析去除背景噪声对设备信息的影响.在模型方面,以GMM-UBM为基准模型,并通过两步区分性训练调整集内设备模型和通用背景模型,提升模型区分能力.该方法对于30种设备闭集识别的平均正确识别率为90.23%;对于15个集内和15个集外设备的测试,等错误率为15.17%,集内平均正确识别率为96.65%,验证了本文算法的有效性.     

声纹识别中的区分性训练

与指纹相同,声纹也是人类特有的生物特征,每个人的声纹均是不同的。所以,声纹可以作为区分人类个体的主要生物特征,基于这一特征,研发出了声纹识别技术,并且得到了广泛应用。而在声纹识别技术中,因数据稀疏等问题,实现区分性训练的难度较大。为了更好的实现区分性训练,本文对声纹识别中的区分性训练进行了研究,希望本文能为相关人员的研究工作提供参考价值。     

基于空间相关性变换的声学模型训练

为了在语音识别中增强对不同语音单元之间的相关性的利用,该文基于空间相关性变换(Spatial Correlation Transformation,SCT)框架,提出一种新的模型训练算法,在说话人无关模型的训练中利用训练数据中的空间相关性进行模型参数重估。该算法对所有训练数据进行空间相关性变换,削弱数据间的空间相关性,使重估的模型更不依赖训练数据,以改善模型的性能。实验表明,基于空间相关性变换框架的模型训练方法与基于该框架的特征变换方法相结合,使系统的平均错误率相对基线系统下降了18%。     

基于谱稳定性特征的语音与笑声区分新方法

该文提出一种采用谱稳定性作为特征参数的区分语音与笑声的新方法.通过分析语音与笑声的谱稳定性参数的特性,发现前者明显小于后者,这表明谱稳定性可以作为区分语音与笑声的特征参数.比较了采用谱稳定性参数、Mel频率倒谱系数、感知线性预测和基音频率等特征参数在相同实验条件下区分语音与笑声的性能.实验结果表明:在特定人和非特定人情况下,采用谱稳定性作为特征参数区分语音与笑声的正确率分别为90.74%和73.63%,其区分能力优于其它特征参数.     

Discriminative tonal feature extraction method in mandarin speech recognition

To utilize the supra-segmental nature of Mandarin tones, this article proposes a feature extraction method for hidden markov model (HMM) based tone modeling. The method uses linear transforms to project F0 (fundamental frequency) features of neighboring syllables as compensations, and adds them to the original F0 features of the current syllable. The transforms are discriminatively trained by using an objective function termed as "minimum tone error", which is a smooth approximation of tone recognition accuracy. Experiments show that the new tonal features achieve 3.82% tone recognition rate improvement, compared with the baseline, using maximum likelihood trained HMM on the normal F0 features. Further experiments show that discriminative HMM training on the new features is 8.78% better than the baseline.     

基于遗传匹配追踪的图像修复算法

针对匹配追踪算法在过完备字典库中稀疏表示计算量大的问题,提出一种将遗传匹配追踪算法(GMP)与图像修复相结合以实现修复的方法。该算法采用GMP寻找最佳原子,改进选择算子,将精英保留策略、锦标赛选择方法及轮盘赌方法相结合。将混合选择算子应用到基于GMP的图像修复算法中,通过实验结果表明:该算法具有一定的可行性,并且修复效果很好。     

基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法

提出一种基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法 ,它首先通过使用一个简单的分类器和梯度下降法迭代地学得环境特征 ,接着利用得到的环境特征从观测到的混噪语音特征中估计出纯净的语音特征 ,然后将估计出来的纯净语音特征用到后端的HMM分类器中 .使用所提出的方法对不特定话者小词表进行实验 ,其系统误识率与基本HMM系统相比下降了 33 3% .     

一种基于改进ORB特征匹配的无人机视觉导航方法

为了解决在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)拒止情况下无人机导航能力缺失等问题,提出了一种基于改进快速提取旋转描述子(Oriented FAST and Rotated Brief, ORB)图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先,为了实现无人机的绝对定位,提出了一种特征图像基准数据库构建方法;其次,为提取图像数据集的特征点,采用了一种结合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)的尺度空间优化ORB特征提取算法;最后,为了将图像特征与图像基准数据库快速匹配并提高其匹配精度,提出了一种改进ORB特征匹配算法——ORB+GMS+PROSAC算法。通过在ArcGIS中分割图像构建基准数据库并进行实验分析,结果表明,基于ORB+GMS+PROSAC特征匹配算法性能显著提升,其中匹配准确率上升5.05%,匹配时间减少41.61%,明显优于其他传统特征匹配算法。     

基于匹配追踪的ISAR超分辨成像方法

稀疏信号表示在与信号结构匹配方面具有很大的灵活性,可以用于逆合成孔径雷达(ISAR)成像.目前常用的算法基寻踪法和FOCUSS法都是并行算法,计算量很大.而匹配追踪法是一种逐步选取基函数的算法,计算量小.因而是一种更有效的成像算法.对于仿真和真实ISAR雷达数据,匹配追踪法得到的图像分辨率大大高于传统的傅里叶变换方法.故表明匹配追踪法是一种有效的ISAR超分辨成像方法.     

基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法

针对反导目标识别系统需对具有不同重要性的目标类别进行不同精度识别这一问题,提出一种基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法.该方法利用核匹配追踪算法及平方间隔损失函数的优势设计了基于平方间隔损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机,并进一步扩展到任意非平方间隔损失函数,建立基于任意损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机.提出直觉模糊...     

基于树形原子字典的匹配跟踪算法

为了降低匹配跟踪视频编码算法的运算复杂度,提出了一种原子字典的树形组织方法,并相应地提出了一种改进的树形字典搜索策略。此算法通过在树中寻找最优路径来搜索最佳原子,并在第一级搜索中引入了一种改进的全搜索策略,进一步降低了计算量。为了有效地捕捉预测误差帧中的曲线特征,冗余原子字典通过对各向异性的生成函数进行真正二维意义上的几何变换来构造,并尽可能地去除了性能不佳的原于以减小字典尺寸。实验结果表明,本文算法具有较高的搜索正确性及较快的收敛速度,而其计算量明显降低。     

基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法

为了满足天基系统对红外探测目标的高精度识别需求,提出了一种基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法。首先阐述分析了目标多维特征要素以及分类手段。结合目标运动特征、多波段下目标光谱特征以及红外辐射变化等特征实现了特征融合处理,并基于区域特征变化,采用动态规整模板匹配算法完成了目标识别。最后结合合作目标的红外辐射强度序列数据对参数进行了训练调整。分析结果表明,本文建立的识别方法能够较好地实现目标型号识别,性能优于传统的动态规整匹配算法。     

基于特征匹配的水下目标检测与识别

针对水下特殊环境的目标检测与识别,提出一种基于霍夫变换与几何特征相结合的特征匹配算法。通过对Canny边缘检测和迭代阈值分割的有机融合,实现了对图像的后处理式联合分割,有效地减小了光照不均等噪声干扰对目标提取的影响。通过霍夫变换直线匹配和几何特征匹配算法对规则的几何目标进行识别,具有较好的抗旋转和抗缩放性能。实验结果表明了该算法的准确性和稳定性。