一种基于高维空间覆盖动态搜索方法的非特定人连续数字语音识别的研究

本文使用高维空间点分布分析原理,在仿生模式识别高维空间点覆盖原理的基础上,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人连续数字语音识别的新算法,这种算法可以不经过端点检测和分割,通过对被识别连续数字语音直接进行动态搜索,得到被识别语音到各类高维空间覆盖范围的距离随时间变化曲线,通过距离曲线上的极小值点进行识别.

基于DCT与LDA的仿生人脸识别研究

针对基于DCT变换与LDA的人脸识别方法识别率低和特征提取过程中维数也低,以及基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高和特征提取过程中维数也过高的问题,结合两者的优点,提出了一种基于DCT与LDA变换的仿生人脸识别的方法。通过DCT变换与LDA对训练人脸样本进行特征提取,通过核函数将提取的特征映射到高维空间,构建各类样本的覆盖区域,再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。在Yale和ORL人脸库上的实验证明提出的方法取得了较好的识别效果。

为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究

本文主要研究连续语音中单词音节的神经网络建模问题.采用了一种富有特色的特征提取方法,并依据高维空间点覆盖理论,对实际连续数字语音的各不同数字音节,以人工切自连续数字语音中的2640个单字音节,构建连续语音中各不同数字音节的特征空间覆盖区,并使用7308个自连续数字语音中切分出的单字音节,利用仿生模式识别原理,进行了建模正确性验证.验证结果正确率达到97%以上,对同样数量的少量建模样本,识别率优于SVM方法.

基于仿生模式识别的小词汇量连续型语音识别的研究

提出了一种基于仿生模式识别理论的非特定人连续语音关键词识别的新算法．该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割，通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索，得到待识别连续语音到各类关键词训练网络的距离随时间变化的曲线，通过动态搜索距离曲线上谷值的大小和数目来判断有多少关键词．通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试，得到了良好的识别结果，验证了此方法的有效性．

一种基于仿生模式识别思想的固定音频检索方法

固定音频检索是指在待检音频中检测和定位与给定查询音频同源的音频片段,它是多媒体检索中的基本问题之一.根据仿生模式识别的基本思想,将查询段映射为高维特征空间中的点,然后考虑各种同源情况对其进行扰动,形成一个超立方体覆盖.通过逐一判断待检段是否位于该覆盖内,即可进行检索.除特征提取外,该方法不需要对待检音频进行额外的预处理.实验结果表明,在加性噪声以及压缩编码的情况下,所提算法均能够快速准确的检出目标.

非特定人问候语连续语音识别技术的研究

为了解决连续的语音识别对端点的依赖性问题,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人问候语连续语音识别的新算法,该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别连续语音到各类训练网络的距离随时间变化的曲线,通过动态搜索距离曲线上谷值的大小来判断识别结果.通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试,得到了良好的识别结果,验证了此方法的有效性.

基于NSCT和仿生模式的人脸图像识别方法

针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT分解,并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征,利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale和ORL人脸库进行实验,且设计了无拒识和有拒识两组方案,实验结果表明:与传统方法相比,利用基于非下采样Contourlet变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率,而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。