基于Sparse K-SVD学习字典的语音增强方法

摘要：提出一种基于SparseK-SVD学习字典的语音增强方法，采用SparseK-SVD算法自适应地训练一个可稀疏表示的冗余字典，在该冗余字典上采用正交匹配追踪（OMP）算法对带噪语音信号进行稀疏分解，利用稀疏系数矩阵重构纯净语音，实现语音增强．使用NOIZEUS语音库进行了一系列的语音增强实验，主客观评测数据表明，基于稀疏表示的语音增强方法（分别使用SparseKSVD和K-SVD训练字典）相对于传统语音增强方法（小阈值波法、谱减法、改进谱减法）可进一步改善语音质量；对字典训练时间进行统计，发现SparseK-SVD算法训练字典消耗的时间为K-SVD算法训练时间的1／6～1／10，大幅度提高了计算效率．

全景图像拼接技术发展研究

全景图像拼接是将不同视角的拍摄照片拼接在一起,形成一幅图片的处理技术。随着科学技术的不断进步和摄影技术水平的提升,使用图像处理技术进行图片全景图像拼接是图像处理领域的重要技术。拍摄单张照片拼接成具有全景角度的图像,实现广角全景图效果,能够给人以良好的视觉感受。基于全景拼接技术生成全景图,降低了拍摄成本,提高了场景真实度,除应用于工作、生活领域,还可广泛应用于军事、远程协助、安防等领域。基于此,笔者对全景图像拼接技术进行了研究,并阐述了图像拼接关键步骤的典型算法。

智能电视交互技术发展研究

随着社会经济以及科技的高速发展,智能电视的发展也达到了一个新高度。为更好地探究智能电视交互技术的发展,本文就智能电视的定义进行了阐述,并将智能电视交互技术的应用具体分为新型遥控、体感技术、语音识别以及多屏互动进行阐述。为更进一步探究智能电视交互技术的未来发展趋势,本文还就智能电视的发展重点和难点进行了分析,尤其是探讨了未来智能电视交互技术的发展方向,希望能够为相关研究提供借鉴。

电视节目推荐技术专利综述

本文基于现有的专利文献分析,对电视节目推荐技术作综述性介绍,包括根据其主要研究方向进行分类、并分析其各自特点,获得当前研究的热点方向。