搜索结果: 76-90 共查到“信息与通信工程 语音”相关记录319条 . 查询时间(0.11 秒)
量子遗传神经网络语音水印算法
BP神经网络 梯度下降法 量子遗传算法
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2014/2/7
传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法，极易陷入局部最优。本文将量子遗传算法引入到神经网络，提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法。首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性，优化BP神经网络的初始系数找出粗略解，然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数，提高网络的收敛精度。理论分析和实验仿真表明，与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比，...
越南语语音情感特征分析与识别
语音情感识别 越南语 高斯混合模型 特征分析
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2014/2/10
本文研究了越南语语音情感识别问题，采集并建立了越南语情感数据库。母语为越南语的两名男性和两名女性说话人进行了越南语情感语音的表演和录制，通过多人听辨实验进行了数据的验证和评选，建立了一个初步的越南语语音情感数据库，为今后的跨语言研究提供数据基础。在所获得的情感数据上，提取了基本的语音特征，并构造了可用于情感识别的静态统计特征。采用高斯混合模型进行了建模与识别，识别结果显示，本文中的系统能够较好的识...
采用模型自适应的语音转换方法
模型自适应 语音转换 非对称语音库
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2014/2/10
针对非对称语音库情况下的语音转换，提出了一种有效的基于模型自适应的语音转换方法。首先，通过最大后验概率（Maximum A Posteriori，MAP）方法从背景模型分别自适应训练得到源说话人和目标说话人的模型；然后，通过说话人模型中的均值向量训练得到频谱特征的转换函数；并进一步与传统的INCA转换方法相结合，提出了基于模型自适应的INCA语音转换方法，有效实现了源说话人频谱特征向目标说话人频谱...
浙江工业大学信息工程学院模拟电子技术综合实验课件 数字化语音存储与回放。
帧间自适应语音信号压缩感知
压缩感知 离散余弦变换 帧能量 帧间自适应
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2013/8/17
近年来提出的压缩感知是一种以低于传统奈奎斯特速率对信号采样可得到精确恢复的理论。该理论很快应用于简化传统的采样硬件、缩短采样时间、以及减少数据的存储空间。针对语音信号的传输问题，本文提出一种帧间自适应语音信号压缩感知的方法。在离散余弦变换域的语音信号具有稀疏性的前提下，以大量语音信号帧的分析统计为依据，提出一种基于语音帧能量分级和帧间位置惯性的语音信号自适应压缩感知算法。实验结果表明，能量自适应可...
面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法
二元麦克风小阵列 语音增强 相干滤波器 广义旁瓣抵消器
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2013/8/16
二元麦克风小阵列在手机、助听器等受空间、成本以及运算能力限制的设备中被广泛研究用以提高目标语音质量。二元麦克风小阵列中语音增强算法主要包括波束形成方法以及相干性滤波器方法。波束形成方法的思想是利用目标声源相对阵列的位置关系获取相应的时域和空域信息，可以保留目标声源方向的信号而抑制其他方向的干扰信号；相干性滤波器方法则通过阵元间不同信号的相关性进行噪音抑制。考虑这两种类型方法的优点，本文提出一种面向...
基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法
语音增强 非平稳噪声 隐马尔可夫模型 高斯混合模型
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2017/1/12
针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题,本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法.该方法以归一化临界带能量为特征,采用高斯混合模型对背景噪声进行分类,利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模型(Auto-Regressive Hidden Markov Model,AR-HMM)和纯净语音的AR-HMM,在最小均方误差准则下估计语音和噪声的功率谱.考虑到非平稳环境中训...
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心1999年之前论文列表。
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2000年～2001年论文列表。
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2002年~2005年论文列表。
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2006年论文列表
清华大学信息技术研究院语音 语言技术研究中心 2006年 论文列表
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2013/6/26
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2006年论文列表。
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2007年论文列表
清华大学信息技术研究院语音 语言技术研究中心 2007年 论文列表
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2013/6/26
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2007年论文列表。
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2008年论文列表
清华大学信息技术研究院语音 语言技术研究中心 2008年 论文列表
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2013/6/26
清华大学信息技术研究院语音和语言技术研究中心2008年论文列表。
融合边界信息的语音样例快速检索
音素后验概率 层次凝聚聚类 动态时间规整 虚拟相关反馈
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2013/8/15
提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率；然后，运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段（即音素边界检测），计算每个分段的平均向量并将其分别组成新查询和新索引，再运用动态时间规整进行语音样例的检索；最后，使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。实验结果表明：尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度，但其检索速度大大优于...