基于高维空间映射失配补偿方法的说话人确认

针对电话手机语音的文本无关说话人确认中,训练集语音和测试集语音来自不同信道所产生失配而导致系统性能下降的问题,采用一种基于高维空间映射的方法对系统进行补偿.在分析了已有的说话人确认系统的基础上,提出了一种基于特征参数映射支持向量机模型(PSVM)的说话人确认系统.首先用大量已知信道类型的语音训练出信道空间及映射矩阵,然后训练语音和测试语音都通过映射,消除因信道不同而导致的失配影响.在NIST数据库上的实验结果表明,这种方法弥补了训练语音和测试语音的失配,说话人确认系统的性能有了明显的提高.

基于失配信息子空间失配补偿的话者确认

对于电话手机语音的文本无关说话人确认,语音受到传输信道、话筒等的影响,失配问题尤为显著.为此提出一种GMM-UBM框架下基于失配信息子空间的说话人确认失配补偿方法,该方法利用失配信息子空间和基准信息模型获得训练和测试语音的相对失配信息,此失配信息是失配信息子空间中超矢量的一种线性组合,补偿更为准确,能够根据失配对不同语音类的不同影响,对不同的语音类进行相应的补偿.NIST06数据库上的实验表明,经过失配补偿的系统性能在EER和MinDCF有近50%的提高.

一种基于比较器失配补偿的高稳定性RC振荡器

针对传统RC振荡器容易受到温度和工艺偏差影响的问题,提出了一种新的振荡器结构。该振荡器电路运用零温度系数参考电压和开关网络,实现了比较器电路的工艺失配补偿,达到了高的温度稳定性。该振荡器具有对温度和工艺偏差不敏感、面积小、功耗低等优点。仿真结果表明,输出时钟频率为11.5 kHz时,在-10℃-90℃温度范围内振荡器频率偏差在±1%以内。

基于失配补偿Smith-RBF神经网络的主蒸汽压力控制技术

针对燃气发电锅炉主蒸汽压力控制系统对象的大滞后、不确定性和煤气扰动大的特点,设计了一种基于失配补偿Smith预估及RBF神经网络的控制方案。利用RBF神经网络的在线学习能力整定常规PID的参数,并通过失配补偿Smith预估控制器对系统中存在的纯滞后进行补偿,有效解决了火力发电锅炉主蒸汽压力对象动态特性模型失配及纯滞后的问题。通过仿真研究及实际应用表明:该控制方法对于火力发电锅炉主蒸汽压力控制具有很好的稳定性和抗干扰能力。

一种新型均流技术在并联Buck变换器中的应用

阐述了一种新颖的并联变换器均流技术。与传统策略相比,该技术不对检测电流进行判定和处理,而是采用数字控制技术对并联各相之间的有效占空比失配和阻抗失配进行分析和补偿,从而实现精确的均流。这种新型均流技术从电路自身结构和特性出发,避免了因电流传感器精度不足等其他外界各种非理想因素对均流性能的影响。最后采用DSP数字实验平台对结果进行了验证。实验证明在各种失配情况下,均流性能良好。

采用无电流传感器实现两相BUCK变换器的均流方法

文中阐述了一种新颖的并联变换器均流技术。与传统策略相比,该技术不对检测电流进行判定和处理,而是采用数字控制技术对并联各相之间的有效占空比失配和阻抗失配进行分析和补偿,从而实现精确的均流。这种新型均流技术从电路自身结构和特性出发,避免了因电流传感器精度不足等其它外界各种非理想因素对均流性能的影响。最后采用DSP数字实验平台对结果进行了验证。实验证明在各种失配情况下,均流性能优秀。

基于区分加权干扰属性投影的语种识别方法

传统NAP,投影矩阵的训练需要繁杂的参数调整和大量的标注语料,投影后不能彻底去除干扰信息且会造成一定的信息损失。为此,该文提出一种DWNAP算法,首先通过统计各语种训练语音协方差矩阵的特征值离散度,对干扰源进行量化估计,利用规整的估计值作为各语种的区分性权重参与投影矩阵的训练。汉日英三种语言的测试结果表明,相对于传统NAP提出的DWNAP有效地提高了系统识别性能,EER相对降低了7.51%。

基于WCCN和余弦评分的话者确认研究

本征音话者识别方法能够在一定程度上补偿因文本无关造成的语音类失配,但它并没有涉及另一个重要的失配因素——信道失配.本文提出了一种在本征音方法基础上补偿信道失配的方案.首先用本征音方法进行语音类失配补偿,然后采用WCCN(类内方差规整)进行信道失配补偿,从而得到经过语音类失配补偿和信道失配补偿的话者因子并将其作为话者模型,最后采用余弦评分方法进行性能评测.实验表明,本文方法在等误识率和最小检测代价函数上具有较好表现,同时本文方法对话者建模所需要空间较小.

基于扰动属性投影的说话人确认系统

在说话人确认系统中,由于训练和测试语音来自不同的信道,会产生信道失配现象。为此,提出一种基于扰动属性投影的说话人确认系统。利用有信道标注信息的语音训练出高维空间映射矩阵,通过映射将自适应得到的超矢量作为SVM的输入,削弱说话人特征中的信道信息。实验结果表明,该系统能降低信道失配带来的负面影响。

一种直接回波数据域雷达自适应通道均衡方法

在实际的机载多通道地面运动目标检测(GMTI)系统中,通道失配误差的存在降低了地杂波的抑制性能,进而影响了弱运动目标的检测.为了补偿通道间的失配误差,提出了一种基于地杂波数据的通道均衡方法.该方法根据机载多通道雷达地杂波信号的特性,利用维纳滤波技术估计并补偿了该失配误差,不需要改装现有的雷达设备.其次分析了在有限样本下该方法的性能与地杂波信号相关系数的关系,并利用实测数据实验验证了该方法的有效性.