基于非线性幂函数的听觉特征提取算法研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出采用非线性幂函数对人耳的听觉特性进行模拟,分别得到新的梅尔频率倒谱系数MFCC及其差分、加权倒谱系数.对得到的新的特征值进行增减分量分析,以获得高贡献值的倒谱分量,组成新的混合参数,使用高斯混合模型(GMM)分别对纯语音和三种典型噪声背景下的语音进行说话人识别,与传统MFCC相比,采用非线性幂函数改进的MFCC在识别率及鲁棒性上均有明显提高.

融合非线性幂函数和谱减法的CFCC特征提取

为提高噪声环境下的语音识别准确率,提出一种改进的语音特征提取算法。该算法采用模拟人耳听觉特性的非线性幂函数提取一种新的耳蜗滤波倒谱系数,并在特征提取前端引入谱减法对信号进行增强,将提取到的新的特征及其一阶差分组成一种混合特征参数;再联合主成分分析对该混合特征进行降维,将最终得到的特征用于一个非特定人、孤立词、小词汇量的语音识别系统。实验结果表明:采用非线性幂函数提取的耳蜗滤波倒谱系数特征与传统的耳蜗滤波倒谱系数特征相比,明显提高了语音识别准确率;混合特征参数相比单一特征能达到更佳的语音识别性能;结合主成分分析后的特征集在信噪比为0dB时的识别正确率可达到88.10%。

高速列车接触器非线性退化模型建立及寿命预测

高速列车电磁接触器的可靠性直接关系到列车的安全可靠运行,合理优化接触器更换周期不仅确保列车安全运行,而且降低检修与更换成本。该文对具有高可靠性的接触器进行加速试验设计,通过失效机理分析,选取超程时间作为特征参数表征接触器性能退化;并选取超程时间退化量作为失效判断特征物理量,基于非线性Wiener过程建立寿命预测模型。提出极大似然估计结合变步长遗传退火算法的方法对模型参数进行估计,计算出接触器剩余寿命分布的概率密度函数。通过加速模型将试验数据映射至常规工况后对3种寿命预测模型的拟合结果进行对比分析,结果表明基于幂函数非线性Wiener模型对接触器剩余寿命预测效果最佳,最后通过误差分析证明该预测方法的准确性符合工程应用。

一种基于消除能量偏差的双层环境声识别模型

相比Mel倒谱系数(MFCC),基于能量偏差移除和幂函数的声音特征(PNCC)具有较强的抗噪能力。首先,将PNCC和MFCC组成混合特征矩阵,在隐马尔科夫模型(HMM)、高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)下对混合特征和传统特征做对比实验。其次,先选取实验结果较好的HMM模型过滤测试样本,再分别选取GMM和SVM做二次分类,并测试两种双层模型的识别正确率。结果表明在噪声环境下使用HMM/GMM双层模型和混合特征可取得较好的识别效果。

共享单车的市场饱和度研究

共享单车的兴起,为我国公民的出行提供了便利。但由于每个行业的市场承载力是有限的,合适的投放量可以给整个社会带来益处,而过多的投放会适得其反。本文通过对共享单车市场饱和度进行判断,利用计量软件进行数据分析,发现我国共享单车市场尚未完全饱和,企业仍可有选择性的选择区域进行投放。