利用EDA技术,提高计算机硬件电路实验课质量

本文就计算机硬件电路实验课程的特点,以及EDA技术的优势,在初步尝试EDA电子仿真实验技术的基础上,探讨利用现代计算机技术改革现有实验方式,使计算机硬件课程实验的实验方式发生质的变化,以促进实验教学建设和改革深入开展.

语音端点检测方法的分析与实现

本文在研究短时能量和短时过零率两种语音端点检测基本算法的基础上,编程实现了双门限的端点检测;并进一步根据小波变换的原理,利用小波变换和信号频域统计特性来精确地进行端点检测;最后,在研究了倒谱的相关理论基础上,实现了将语音数据进行倒谱变换,通过计算倒谱距离,在具有一定背景噪声环境下进行端点检测的实验。

《微型计算机技术》实验课程的改革与研究

微型计算机技术的飞速发展促使《微型计算机技术》课程体系及其实验内容与方式需要不断地进行改革建设。本文就《微型计算机技术》实验课程的改革建设提出自己的观点，与广大同行一起探讨，以促进教学建设和实验改革的进一步开展。

线性预测编码方法在噪声环境下的阶数选择研究

本文通过对实验结果的分析,研究在噪声情况下采用线性预测方法,对语音特征进行提取并且确定合理的线性预测系数阶数。通过对结果的分析可知:线性预测系数是一种运算速度很快,有一定抗噪能力,识别精度较高的语音识别参数。

基音检测中帧长选择的分析

本文首先简要介绍了基音频率的检测过程,然后对不同年龄层次、不同性别说话人和不同辅音作用下的语音数据,按照不同的帧长进行基音检测。实验证明:在不同情况下,选择不同帧长对基音检测的精确度和鲁棒性都是有一定影响的。

计算机结构的发展与新技术探讨

计算机发展日新月异,从计算机的核心部件-微处理器,到计算机整体结构均在持续发展,性能在不断提高。本文介绍现代计算机中总线结构发展的特点,以及超频及超线程等新技术,为从事计算机理论研究提供参考。

话音信号限带的实验分析

电话话音信号中各个频率成分对话音信号的自然度、可懂度的影响不尽相同，对话音信号进行限带分析，目的是分析不同频率成分在话音信号中的作用，在保障话音信号保持一定可懂度的前提下，为压缩话音信号带宽提供依据，以便找出安全可靠。

基于语音参数的神经网络识别研究

本文通过对BP和SOM神经网络的理论学习研究,分别设计了基于语音参数为输入样本的BP三层和SOM两层网络模型及相应算法实现,并通过对比两种神经网络模型在相同输入语音样本参数情况下的不同运行机理,最终确认基于LPCC语音参数的BP网络更适合应用于语音识别。

小波变换在语音识别中的应用研究

将小波变换用于语音信号的消噪、信号压缩,利用小波变换对压缩的信号进行重构是小波变换的一些典型应用,从中可以看出小波变换在分析信号跳变时的优势,并为小波分析用于语音信号的进一步处理打下基础。

虚拟电子仪器分析与设计

计算机仿真技术的迅速发展不仅使得某些电子仪器的功能可以用计算机仿真方式实现,也可以实现电子仪器所不能完成的功能。因此,研究利用计算机仿真技术设计虚拟电子仪器设备对电子技术行业的变革将起到推动的作用。本文就现代的EDA技术及虚拟电子仪器设备的构成加以分析,以促进该技术的发展与进一步应用。

电话话音信号的加密及其实现方法的研究

话音信号加密研究由来已久，模拟加密、ＡＤＡ加密方式以及声码器的应用也较为普及，但从普通应用角度来说，话音加密的普及则必须找到一种加密程度适中，整机价格偏低的形式，使之能够在日常的商业往来、私人电话通信等中得到普及与应用。在分析电话话音信号加密及其实现方法的基础上，着重分析ＡＤＡ加密方式使话音信号频带拓展的原因，并提出解决该问题以及有关回波抑制的一种新思路、新方法，为上述目的的实现开拓一个新领域打下基础。

语音数据的分析与处理

语音处理与语音辩识是当前计算机及控制领域的热门课题。数字化语音文件的出现为该领域的研究提供了新的途径和新的方便。本文通过对数字语音文件的时域、频域分析及数据处理实验,比较其不同的音效结果,观察其频率组合成分的变化,从中得出一些重要结论,并为说话人识别等语音处理的进一步研究提供依据。

话音信号加密的剩余可懂度分析

话音加密信号的剩余可懂度是话音加密系统的重要技术指标之一，加密系统必须将电话加密信号中原语音信号的剩余可懂度减至最小。采用软件模拟分析方式，对不同话音加密处理后话音信号的剩余可懂度进行分析，并通过录音机播放形式进行实验和测试，结果表明同步模数模时比特掩盖加密体制的保密度取决于密钥序列的随机性。随机性愈好，保密性就愈好。

无线数据广播系统的软件同步

无线数据广播系统中 ,由于数据编码格式多采用无帧间隔的同步方式 ,这给接收机解码工作带来一定困难。因此 ,如何确定同步并区别误同步就是一个需要认真讨论的问题。文中在目前现有的硬件同步方式的基础上 ,针对某些小系统的应用 ,提出一种以软件形式解决无帧间隔同步机制的方式 ,它充分利用现有微处理器的高速和高性能 ,有效地减小了小系统组成的硬件成本 ,并增加了系统实现同步和区别误同步的提高抗干扰能力和灵活性 。

基于PCA技术的神经网络说话人识别研究

针对当提取以整段语音的多维语音特征参数为BP神经网络输入而带来的说话人识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于BP网络的基于主分量分析的PCA新方法。将该方法得到的降维语音特征参数用于BP网络中,其识别率和训练速度都得到较大提高,使得基于BP神经网络的说话人识别得到更好效果。

关于自内射环的类

总假定 R为含幺有限交换环 ,τ为正整数 .本文证明了 R与其一种有限单扩张同时具有自内射性 ,从而给出“R上任一延迟τ步弱可逆线性有限自动机都有线性延迟τ步弱逆的充要条件是 R为自内射环”的一个新证明 .

用于神经网络说话人识别的PCA-GA研究

针对用于神经网络说话人识别的海量特征参数带来的识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于神经网络的基于语音特征参数的PCA新方法。该方法提取出的新特征参数在神经网络中的识别率和训练速度得到较大提高。结合GA能有效防止网络收敛于局部极小点,缩短训练时间,提高网络稳定性。从而全面提高了基于NN的说话人识别效果。

WAV语音文件格式的分析与处理

WAV语音文件是Windows声音文件基本格式之一。分析其语音文件的格式是语音信号处理的一项重要工作。本文细致地分析了WAV语音文件的格式,为进一步进行语音文件数据处理和语音信号处理打下了基础。

基于聚类分析的说话人识别研究

通过分析当今说话人识别系统中常用的一些特征参数.提出一种基于改进的K均值聚类算法的多特征组合的说话人识别方法。经过多次实验证明.采用上述方法不仅解决了K均值算法对初始值敏感、易陷入局部最优的问题.而且有效地提高了系统的识别率。

一种改进的VQ算法在说话人识别上的应用

本文介绍了一种基于动态权值改进的矢量量化(VQ)方法。根据不同环境下不同说话人语音特征各阶差异较大的特点.对矢量量化算法进行了改进。经实验结果证明.该方法提高了说话人识别系统的识别率。