基于双微麦克风阵列与WideResNet网络的语音命令词识别

为了提高噪声环境下语音识别的稳健性[1],提出宽残差深度神经网络的语音识别算法。该算法结合双微麦克风阵列系统、语音数据集为双微麦克风数据集,使用功率归一化倒谱系数作为特征参数输入到残差网络中进行训练。实验表明,与ResNet15模型、ResNet18模型相比,只有三个残差模块的宽残差网络在噪声环境下语音命令词的识别和内外部说话人检测任务中具有较高的准确度,均达到了95%以上。

基于ANFIS的非线性自适应噪声消除

本文给出了ANFIS的一般描述,阐述了使用ANFIS进行噪声消除的原理,并给出了针对含噪语音的仿真实验结果。

基于差分阵列和时频掩蔽的语音增强算法

为了解决噪声抑制时出现语音失真的问题,提高语音增强质量。提出一种差分波束形成结合自适应时频掩蔽的双麦克风阵列语音增强算法。采用一阶时域差分波束形成技术处理双麦阵列接收的信号,充分利用时域、空域信息,抑制方向性噪声,得到差分波束形成后的输出信号,并且对畸变的语音信号进行恢复。其次,差分后语音信号仍有部分噪声残留,从语音信号中进行噪声估计,估计先验信噪比,计算自适应时频掩蔽(AM),合成增强语音。AM通过信噪比将理想二值掩蔽和理想比值掩蔽按一定比值结合,避免过度抑制噪声。最后,使用SNR、PESQ及时域波形进行评测,将本文算法与单通道和多通道算法进行对比,实验结果证明,以上算法显著地提高了信噪比,语音质量优于对比算法,鲁棒性高且易于实现。

基于阵列抗串扰自适应噪声抵消的语音增强

本文提出了一种针对阵列交叉串扰信号的自适应噪声抵消方法 ,并将其用于麦克风阵语音增强 .该方法仅使用两级滤波系统 ,计算量小 ,稳定性好 ,且对麦克风阵的几何结构及噪声类型均没有严格限制 .试验表明 ,该方法消噪量大 ,对语音损伤小 ,语音增强效果显著 ,适用于多种噪声环境并易于实时实现 .

一种双微阵列语音增强方法

为提高语音通信系统在噪声环境下的使用性能,该文提出一种基于子带谱减与广义旁瓣抵消的双微阵列语音增强方法。基于双微阵列及子带结构分析,首先分别在低频带采用可变过减因子谱减法抑制噪声,在高频带采用修改互功率谱谱减法抑制非相干性噪声部分,再结合广义旁瓣抵消与端点检测进一步抑制强相关性噪声的影响。实验结果表明,该方法能够更加有效地抑制噪声的影响并提高语音的可懂度。

抗非线性交叉串扰自适应噪声抵消的神经网络方法

文中对于具有非线性交叉串扰的自适应噪声抵消问题，给出了一种用神经网络来解决的方法，并以仿真实验的结果说明了方法的有效性。

基于阵列抗串扰自适应噪声抵消与谱相减相结合的语音增强

基于传声器阵的语音增强对于语音通信及语音识别具有重要意义,减小传声器阵的孔径并提高其语音增强的效果将十分有利于扩大其应用范围。为此给出一种阵列抗串扰自适应噪声抵消方法,并将其与改进的谱相减技术相结合。分析与实验表明,该方案使增强语音的信噪比有了较大提高,所需的阵列孔径很小,而且还适用于多种噪声环境,并易于实时实现。

瞬变电磁全期视电阻率的弦截无限逼近算法

应用瞬变电磁法进行地质勘探的过程中,视电阻率的计算至关重要,反演视电阻率可以直观地描述地下地质体。利用传统的近似公式法计算的视电阻率误差过大,因此针对地面中心回线瞬变电磁法中全期视电阻率的隐函数特点,通过引进针对非线性函数的弦截求根方法,给出了视电阻率的弦截无限逼近求解方法及其计算步骤。该方法可避免对复杂函数的导数计算。仿真计算与应用实例表明,弦截法具有比二分法更快的收敛速度,并可以任意精度求解地面中心回线瞬变电磁法中的全期视电阻率。

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform,GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation,BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明:与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。

一种微型双麦克风语音增强算法

语音增强的目的是尽可能地从带噪语音中提取纯净的原始语音。传统的单麦克风语音增强算法在非平稳噪声、低信噪比等复杂情况下性能显著降低;而双麦克风因其可以抑制方向性噪声,整体降噪性能更好而得到广泛应用。针对微型双麦克风,文中提出一种有效的语音增强算法。该算法首先通过对两通道含噪语音信号进行差分运算来抑制方向噪声,然后采用基于语音活动检测的改进自适应噪声抵消算法进一步消除剩余噪声,再对畸变的语音信号进行恢复运算,最后使用对数最小均方误差算法进一步消除残留噪声。在对畸变的语音信号进行恢复运算的过程中,提出一种时域恢复算法,得到比已有频域恢复算法更小的运算量和时延。实验结果表明,文中所提算法能有效地抑制噪声,改善语音质量,其降噪效果良好而且易于实时实现。

子带MCRASC-MGSC微型麦克风阵语音增强算法

微型麦克风阵语音增强在基于微型设备的语音通信及语音识别中具有重要的应用价值.通过引进多路抗串扰自适应信号抵消(MCRASC)技术,对子带修正广义旁瓣抵消(MGSC)方法提供更为有效的信号阻塞方式,为微型阵列语音增强提出了一种更为可行的算法.理论分析和真实环境下的实验结果验证了所提算法的有效性和优越性.实验中,所提算法比子带MGSC算法所获增强语音的信噪比提高了12.5 dB.

模糊系数规划

给出了一个模糊系数规划的定义 ,该定义与通常的模糊规划定义有所不同 ,它容许规划中的目标函数系数和所有约束函数系数都可以是模糊数 ,并且容许既有模糊系数不等式约束函数又有模糊系数等式约束函数。本文还对满足一定条件的模糊系数规划 ,包括模糊系数线性规划和模糊系数二次规划 ,给出了切实可行的求解方法。

井下瞬变电磁法中全期视电阻率的牛顿求解法

全期视电阻率的求解是瞬变电磁法进行地质反演的关键环节。针对井下瞬变电磁法中全期视电阻率的隐函数特点,引进非线性函数求根的牛顿法,给出了井下全期视电阻率的牛顿求解法及其算法步骤。同时还与二分法做了比较,说明牛顿法与二分法一样,可以满足求解全期视电阻率的任意精度要求,并且牛顿法比二分法具有更快的收敛速度。

双通道解码的端到端连续语音识别

在端到端连续语音识别系统中,完全基于自注意力机制的Transformer模型相比传统的混合模型提高了准确率。Conformer模型是在Transformer模型基础上增加一个擅长提取局部特征的卷积模块,将该模型作为整个识别系统的编码器,解码器使用注意力机制,注意力模型只适合短句子识别,并且在数据集存在噪声时会导致网络训练不稳定,添加CTC模型的序列对齐特性辅助训练来帮助模型收敛更快。针对单通道解码可在识别准确率上进一步优化的问题,提出了CTC与Attention双通道解码模型,将双通道解码与单一的CTC解码和单一的Attention解码进行对比验证,结果表明双通道解码在识别性能上提升了1%。针对在噪声环境下识别效果降低的问题,提出对端到端网络添加语言模型的方法。将N-gram语言模型加入网络中进行验证,结果表明在信噪比为10 dB的高噪声环境下,语言模型能够使字错率下降3.5%,提高了语音识别系统的鲁棒性。

扩散噪声下协方差矩阵重构的语音分离与降噪

针对传统多通道语音分离算法在扩散噪声下性能下降的问题,提出了一种用于语音分离及降噪的空间协方差模型及参数估计方法。该方法将扩散噪声视为独立声源,利用由导向矢量重构的空间协方差矩阵建模目标声源的空间特性,并通过空间协方差分析方法估计用于语音分离的多通道维纳滤波器。同时,还提出了一种联合该方法的后置滤波器参数框架,为输出信号降噪和失真的折中提供了更多选择。在扩散噪声下的单目标和多目标实验中,所提方法的语音提取和分离性能都优于对比算法,联合参数的后置滤波器可提供更为符合人们要求的降噪语音,验证了所提模型与参数估计方法的有效性。

中西医结合治疗急性胰腺炎126例

目的观察口服中药导泻取代停留胃管减压治疗急性胰腺炎的疗效。方法急性胰腺炎患者随机分为两组。治疗组予常规治疗方法,不留置胃管,应用柴芍承气汤加减口服导泻。对照组为常规治疗方法。结果治疗组较对照组症状减轻快,血/尿淀粉酶恢复正常时间短,病情恢复快。结论本中西医结合治疗效果明显优于单纯西医治疗。

折扣多目标马氏决策规划的两种模糊最优策略

本文将处理多目标规划的模糊解法用于折扣多目标马氏决策规划,在两种特殊情况下,讨论了求解折扣多目标马氏决策规划(ε)模糊最优策略的方法。

投资分配的神经网络求解

本文用神经网络的方法来探讨投资分配问题，即探讨怎样将有限的投资 资金合理地分配到相互关联的各个投资领域，以使投资收益最大的问题 同时也涉及了多元投资预测和最小投资方案等优化问题。

模糊系数二次规划

本文定义了模糊系数二次规划,并给出了求解法。

向量值半Markov决策规划的线性加权解法

对向量值半Markov决策规划给出了线性加权解法 .通过该方法还容易地证明了向量值半Markov决策规划存在平稳最优策略的结论 ,并给出了强最优策略存在与否的另一个判别法 .