搜索结果: 1-15 共查到“信息与通信工程 噪声环境”相关记录21条 . 查询时间(0.106 秒)
中国科学院自动化研究所噪声环境下语音识别性能研究取得进展（图）
中国科学院自动化研究所 噪声环境 语音识别性能
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2018/5/8
在互联网和移动互联网时代，以PC和智能手机为载体的图形视觉交互是最主要的人机交互方式，占据了绝大部分用户流量入口。在更多智能设备的物联网时代，除了触屏之外，语音交互被普遍视为最有可能成为下一代信息、内容以及服务的核心入口之一。目前，语音交互赛道已汇集了互联网巨头、知名硬件企业、电商平台、传统家电厂商以及各类人工智能初创公司，特别是近几年以智能音箱为代表的语音交互产品在国内外的火爆，极大地激发了语音...
Alpha稳定分布噪声环境下类M估计相关的DOA估计新算法
M估计 波达方向估计 分数低阶统计量 MUSIC算法
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2014/3/24
提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关（MELC），通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵，提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向（DOA）估计新算法，即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明，在Alpha稳定分布噪声环境下，MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号（圆对称信号或非圆对称信号）的适应性方面获得比基于分数低阶统计量（FL...
噪声环境下光流场估计方法
光流场 噪声约束 迭代方法 图像处理
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2013/8/18
图像在采集、传输过程中可能会受到噪声污染，噪声干扰是准确进行光流场估计必须考虑的技术难题。为解决这一难题，首先，对传统光流法的两条基本假设进行了讨论，指出了灰度恒定假设的局限性；然后，在MUKAWA推论的基础上，根据噪声约束对基于灰度恒定假设的光流基本方程进行了修正；而后，在新的基本方程基础上，引入全局平滑约束使光流估计问题正则化；最后，采用变分方法推导了噪声环境下光流场的估计算式。为测试算法性能...
空间色噪声环境下基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法
双基地MIMO雷达 空间色噪声 时空结构 ESPRIT
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2011/11/24
该文针对空间色噪声环境提出一种基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法，并推导了基于时空结构时角度和多普勒频率估计的克拉美-罗界(CRB)。该方法在时域噪声为高斯白噪声的假设下，首先将不同时刻匹配滤波器输出进行互相关以消除空间色噪声的影响，然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子，采用ESPRIT方法估计目标的DOD(Direction Of Departure...
空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法
双基地MIMO雷达 空间色噪声 奇异值分解(SVD) ESPRIT
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2011/12/23
该文提出了一种空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率的联合估计方法。该方法利用相邻时刻匹配滤波器输出的互相关矩阵构造新矩阵，消除了空间色噪声的影响，通过对其进行奇异值分解(SVD)获得信号子空间，然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子，采用ESPRIT方法获得目标多普勒频率、波离方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计。该方法没有阵列孔径损失，且所估计参数能够实现...
噪声环境下畸变模型线性化处理的顽健语音识别方法
噪声环境 线性畸变模型 语音识别 噪声参数
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2012/4/19
针对噪声环境下语音识别的顽健性问题，考虑到梅尔倒谱系数(MFCC, Mel-frequency cepstral coefficient)域的畸变模型高度非线性且难以处理，用分段线性插值函数代替对数函数，提出了一种新的线性畸变模型。在此基础上，导出了噪声参数估计和声学模型补偿方法，无需采用矢量泰勒级数(VTS, vector Taylor series)展开作近似处理，有效避免了模型误差的引入，增...
脉冲噪声环境下循环ESPRIT新方法
脉冲噪声环境 循环ESPRIT 二阶循环统计量
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2012/4/19
以a稳定分布作为噪声模型，研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的波达方向估计问题。针对在脉冲噪声环境中，基于传统二阶循环统计量的算法效果显著退化的问题，提出了分数低阶循环相关矩阵概念；并在此基础上，提出了分数低阶总体最小二乘（TLS）循环ESPRIT算法的2种形式。计算机仿真表明所提出的算法可有效地估计出脉冲噪声条件下的波达方向，其性能优于传统的基于二阶循环统计量的循环ESPRIT类算法，有潜在的应用...
α稳定噪声环境下IIR自适应滤波递归整体最小P-范数算法
自适应滤波 递归整体最小P-范数 幂迭代
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2009/12/9
当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时，传统的最小平均P-范数(LMP)算法的解会出现较大偏差，而整体最小平均P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题．为此提出一种适用于自适应IIR滤波的递归整体最小P-范数(IIR_RTLP)算法，首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响，使得基于P-范数的误差期望值达到最小; 然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器...
目标的微动特性是目标的固有属性，其产生的微多普勒现象提供了多目标分辨与识别的新途径。该文针对高噪声背景下的微动多目标分辨问题，提出了一种新的基于B分布和Viterbi算法的多目标多普勒特征提取方法。该方法在高噪声环境下，将B分布和Viterbi算法进行有机结合，提取多目标微多普勒特征，进而对多目标进行分辨。基于仿真数据的试验结果表明：在高噪声背景下，该方法可以有效地提取多目标微动参数特征，实现多目...
脉冲噪声环境下基于分数低阶循环相关的MUSIC算法
信号处理 波达方向估计 循环平稳
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2009/9/23
该文以稳定分布作为噪声模型，研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的波达方向估计问题。针对在脉冲噪声环境中基于传统2阶循环相关的算法效果显著退化的问题，该文提出了基于分数低阶循环相关的分数低阶循环MUSIC算法(FLOCC-MUSIC)。将分数低阶循环相关与MUSIC算法相结合，可以有效抑制脉冲噪声的同频带干扰。计算机仿真表明了此算法可有效完成高斯噪声和脉冲噪声条件下的波达方向估计，其性能优于传统的基于...
车内噪声环境下的语音端点检测和增强技术
语音增强 端点检测 子带美尔谱熵
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2009/6/16
随着现代科技的发展，车载电子设备越来越多，但是如果在驾驶中司机的手离开方向盘去操作这些电子设备却是很危险的。对于这个问题的一个解决方法就是这些设备都采用语音识别作为它们的输入接口。通常的语音识别系统在噪声环境下的识别率是很低的，造成识别率下降的一个重要原因就是端点检测的不准确，因此必须发展一些技术来解决这个问题。提出了一种基于子带美尔谱熵的算法，这种算法可以准确地检测到语音的起始点和结束点，得到语...
扩频系统常常工作在多径环境中，伴随着加性噪声的同时往往还存在着乘性噪声。该文提出了一种乘性噪声环境下基于符号秩统计量的非参伪码捕获方法，将伪码捕获等价为假设检验问题，利用局部最佳检测算法推导出了乘性噪声环境下基于符号秩的检测统计量，通过简化记分函数进一步给出了局部次佳秩检测器。将局部次佳秩检测器与局部最佳检测器和平方和检测器的性能进行了仿真对比，结果表明该文所提出的捕获方法在乘性噪声环境下检测性能...
脉冲噪声环境下的自适应时间延迟估计新方法
信号处理 脉冲噪声 α稳定分布
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2009/4/24
基于自适应分数低阶协方差(AFLC)的时间延迟估计方法在脉冲噪声环境下具有良好的韧性,但是算法中参数a和b的取值对于算法的估计精度有一定的影响。针对信号噪声的非平稳特性,该文提出一种动态参数估计方法,并在此基础上提出一种不受约束条件限制的修正的自适应分数低阶协方差(M-AFLC)算法。计算机仿真结果表明,递推参数估计方法在平稳和非平稳噪声环境下都能够很好地工作,M-AFLC算法既保留了AFLC算法...
一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法
DOA估计 分数低阶矩 协变异
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2009/4/8
该文提出了一种新的在冲击噪声环境中基于阵列输出信号分数低阶矩的二维测向方法——稳健的协变异波达方向矩阵法。该方法利用冲击噪声和SαS过程的特点,扩展了原波达方向矩阵法的信号模型和应用环境,对冲击噪声有较好的抑制作用,增强了算法的通用性和稳健性,弥补了传统的基于二阶或高阶统计量的子空间测向算法不能应用于冲击噪声环境的不足,计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。