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基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法
被引量:
6
1
作者
何玉文
鲍长春
夏丙寅
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期1991-1997,共7页
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...
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练集和测试集的差异性,需在线调整语音模型和噪声模型中的能量,语音模型的能量调整采用迭代的期望最大化算法;噪声模型的能量调整则利用的是模型训练过程中的能量重估方法,并以最小值控制的递归平均算法确定噪声能量调整的初始值.在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,本文方法对非平稳噪声的跟踪效果较好,对噪声衰减量较大,收敛时间较短.
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关键词
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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职称材料
基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法
被引量:
21
2
作者
赵雪梅
李玉
赵泉华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期679-686,共8页
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler...
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.
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关键词
遥感影像分割
隐马尔可夫随机场
高斯模型
模糊C均值算法
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职称材料
题名
基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法
被引量:
6
1
作者
何玉文
鲍长春
夏丙寅
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期1991-1997,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61072089)
北京市教育委员会科技发展计划重点项目(No.KZ201110005005)
文摘
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练集和测试集的差异性,需在线调整语音模型和噪声模型中的能量,语音模型的能量调整采用迭代的期望最大化算法;噪声模型的能量调整则利用的是模型训练过程中的能量重估方法,并以最小值控制的递归平均算法确定噪声能量调整的初始值.在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,本文方法对非平稳噪声的跟踪效果较好,对噪声衰减量较大,收敛时间较短.
关键词
语音增强
非平稳噪声
隐马尔可夫模型
高斯混合模型
Keywords
speech enhance
m
ent
non-stationary noise
hidden m arkov model
Gaussian
m
ixture
model
分类号
TP912.3 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法
被引量:
21
2
作者
赵雪梅
李玉
赵泉华
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期679-686,共8页
基金
国家自然科学基金(No.41271435
No.41301479)
中华环境保护基金会"123工程"(No.CEPF-2013-123-1-3)
文摘
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.
关键词
遥感影像分割
隐马尔可夫随机场
高斯模型
模糊C均值算法
Keywords
re
m
ote sensing i
m
age seg
m
entation
hidden
m
arkov
rando
m
field(H
m
RF)
Gaussian
model
fuzzy c-
m
eans(FC
m
) algorith
m
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法
何玉文
鲍长春
夏丙寅
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
6
下载PDF
职称材料
2
基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法
赵雪梅
李玉
赵泉华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
21
下载PDF
职称材料
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