考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.

基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法

在概率模型中,给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数,基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),以提高语音识别精度。不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明,该方法能有效地提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。

一种基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法

本文详细给出了概率模型中引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法.该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数,基于语音和噪声的先验概率密度、在倒谱域对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),以提高语音识别精度.不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明,本文方法能有效提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率.

一种基于概率模型的特征补偿算法

本文提出了一种基于概率模型的特征补偿算法。该方法基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),提高识别精度。实验结果表明,本文方法能有效提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。