基于KL-小波包分析的文本无关的说话人识别

提出了一种新的文本无关的说话人识别方法,它通过KL变换对语音进行规整、去噪,再利用小波包分解系数弹性地选择频带,提高时频分辨率,更好地提取出说话人的特征。实验证明,这种方法不仅具有较高的识别率,并且在嘈杂环境下也能保持稳定的性能。

脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法

针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。

基于小波包分析的光谱识别方法研究

光谱信号的自动识别技术是光谱分析技术中的重要组成部分,是指运用模式识别方法,借助计算机技术,对相同测定条件下的光谱信号进行比较,根据信号之间的相似程度,从而得出两者之间化学组成关系的技术,主要应用于光谱的定性分析,也可用于光谱的验证。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象,简单介绍了光谱识别技术的基本原理和方法,随后为简化识别难度,进行了光谱信号的归一化处理,再在概述小波分析基本原理的基础上,提出了采用小波包分析的技术对光谱信号进行相关特征提取的方法,并根据统计学知识,得出了计算标准特征向量和允许误差向量的公式,然后运用二叉树分级判别的方法,实现了光谱信号的快速识别,最后举例对该方法进行了说明。

基于模糊聚类分析的特征识别方法及其应用

针对高维数据给智能学习算法带来的维数灾难,提出了一种特征提取与聚类分析相结合的特征识别方法。该方法基于小波包变换对振动信号进行特征提取,采用模糊传递闭包法,对信号的特征频段进行识别和分析,实现对信息的进一步压缩。针对模糊传递闭包法中关于阈值的确定问题,从样本之间的"紧致度"和"分离度"出发,建立了聚类有效性函数评价模糊聚类算法模型,并确定最优聚类。通过实例分析,验证了该特征识别方法在信息压缩和特征识别中的有效性和实用性。

改进的基于小波包变换的语音特征提取算法

针对语音信号的非平稳特性,传统的应用短时分析技术容易丢失信息的现状,提出了一种利用小波包变换的技术对语音信号的共振峰特征(FDWPT)进行提取的方法。对整个语音信号进行多分辨分析的小波包变换,这样可以得到每个频带的小波分解值,结合共振峰的频率特性,选取适当的小波包分解结点,对这些结点建立共振峰参数,使用矢量量化模型进行识别,从而提高了说话人识别的效果。

基于小波包-LPCC的说话人识别特征参数

论文研究了小波包变换及LPCC参数的提取,在此基础上,提取了基于小波包变换和LPCC的新参数(DWT-LPCC),并基于GMM系统进行说话人识别实验。结果表明,相对于LPCC参数,DWT-LPCC参数大大提高了噪声环境下的说话人识别率。

基于Fisher比的Bark小波包变换的语音特征提取算法

为解决MFCC特征参数在噪声环境中识别率低的问题,提出一种基于Fisher比的Bark小波包变换特征提取算法.首先采用小波包变换构造Bark滤波器代替三角形的Mel滤波器.其次采用Fisher对Bark滤波后的特征参数进行选择,去除大量干扰信息,节省特征匹配的时间.仿真实验表明,该算法明显提高系统的识别率和鲁棒性.

基于切削声发射信号测量的刀具磨损状态判别

针对刀具磨损状态判别方法在变化的加工条件下判别正确率低的问题，通过实时采集刀具的切削声发射信号，提出了一种自适应获取声发射信号中刀具磨损状态特征的方法和基于磨损状态特征数据序列之间灰色关联分析结果的刀具磨损状态判别方法。以4把WNMG080408-TMT9125型号车刀在ZCK20数控车床上进行了车刀的切削磨损实验和磨损状态判别，实验结果表明：该方法能够自适应获取车刀的磨损状态特征，车刀的磨损状态判别结果与实际相符，具有较高的判别正确率。

基于小波包变换和MFCC的说话人识别特征参数

研究了小波包变换及MFCC参数的提取,结合二者特点,提取了基于小波包变换和MFCC的新参数DWT-MFCC,并在基于16阶GMM系统上进行说话人识别实验。实验结果表明,相对于传统的MFCC参数,在相同的噪声环境下,DWT-MFCC参数具有更高的说话人识别率。

高含气率气液两相流差压信号时频特征分析

为了更有效地揭示高含气率气液两相流流动特征,研究了一种新的时频特征分析方法。首先,对差压波动信号进行小波包变换并由变换系数计算信号能量的时频分布;然后,应用统计方法对时频分布进行特征提取得到一组时频特征量。应用类可分性测量准则分析该组特征量区分不同流型的效果,并与以往小波包特征分析方法相比较,结果表明:该组特征量具有更强的流型特征表征能力。最后,以该组特征量为输入向量,构建了集成多类支持向量机分类器实现了流型识别,其流型正确识别率可达97%。

基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别

提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法,并与五种相关方法进行实验比较.首先对人脸图像做不完全小波包分解,对双向低频子空间图像直接进行特征提取,对含有一个方向低频成分的高频子空间图像先求平均,再进行提取特征;然后用得到的不同子空间图像训练模糊分类器;最后用模糊积分融合训练的模糊分类器.该方法能够充分利用不同频率小波子空间图像中包含的有用信息,从而提高人脸识别的精度.在ORL、YALE、JAFFE和FERET这4个人脸数据库上进行实验,实验结果表明该方法在识别精度方面均优于五种相关方法.

一种基于小波包分析的说话人识别算法

在通过对MFCC算法的研究和实验,发现在噪音环境下基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)的识别率受到了影响.为了提高在噪音环境下说话人识别系统的识别率,通过对MFCC参数提取过程进行改进,用小波包变换代替快速傅里叶变换和Mel滤波器组,获得了新参数newMFCC,然后将信号的频谱重心与newMFCC结合成新的特征参数进行提取.实验结果表明,新特征参数newMFCC+SC和newMFCC和原来的MFCC相比,在噪音情况下都有更好的识别率;在高信噪比条件下,newMFCC+SC的识别效果要优于newMFCC,而在低信噪比条件下,newMFCC的识别效果要优于newMFCC+SC;同时它们的动态参数要比新特征参数的静态参数识别率更好.

小波包变换和二维四元数主成分的人脸识别

提出了一种用小波包变换(WPT)和二维四元数主成分分析(2DQPCA)的灰度人脸图像识别算法。将对人脸灰度图像经小波包变换得到的分解系数构成四元数矩阵,通过2DQPCA实现数据降维并构造四元数特征空间,将其划分为若干子块,对每个子块根据最近邻算法进行分类并对分类结果投票,根据投票结果实现最终的人脸识别。该方法与PCA等传统方法在Orl、Yale等四个人脸数据库上的实验结果比较表明,该方法在识别率上有明显优势,且对光照、表情变化具有鲁棒性。

基于小波包变换与RBF网络的大地目标辨识

利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法,用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示,小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合,提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明,对于分解层次5m=,信噪比B0dSNR,五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的,具有强的抗噪声干扰能力。

基于小波包变换的说话人语言特征参数及其在说话识别中的应用

在说话人识别系统中,能够反映说话人个性的语音特征参数是系统的关键问题之一。本文提出了一种新的说话人识别方法:在小波变换的基础上,借鉴MFCC特征参数的提取,基于GMM模型,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC,实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,具有较高的识别率,与已有方法相比,具有广泛的实用性。

小波包变换与Teager能量算子结合的说话人识别

在说话人识别系统中,语音特征参数的提取是影响系统性能的关键因素之一。在研究了MFCC参数的基础上,结合MFCC参数在信号的低频部分具有高频率分辨率以及小波包变换可以对信号的高频部分进行分解以提高高频部分的频率分辨率的优点,将二者结合,将Teager能量算子引入到信号高频部分的能量参数求解,构造了一种新的混合特征参数,采用支持向量机实现说话人的分类识别。实验结果表明,该特征参数有效提高了说话人辨识系统的识别率。

有效频带多分辨率特征提取及说话人年龄识别

针对文本无关非特定说话人年龄识别,本文提出了一种基于有效频带多分辨率特征的统计分析识别方法。输入语音,通过小波包变换进行有效频带分解,然后将各有效频带的小波包系数连接构成一个整体计算美尔频率倒谱系数,得到有效频带多分辨率特征参数WPMFC(Wavelet Packet Mel-Frequency Cepstrum),说话人按年龄划分为儿童、青年、中年和老年四个阶段,并进一步按性别训练各年龄段语音得到8个高斯混合模型。测试语音依据最大似然准则进行识别判决。实验对本文提出的方法与传统的短时谱统计分析方法进行了比较,结果显示本文提出的方法有较好的识别性能,集内平均识别率达到65.17%。同时,实验结果也说明相对语音文本变化的影响,不同说话人发音特征的变化对识别性能的影响更大。

基于小波包分析和支持向量机的说话人识别

在说话人识别系统中,语音特征参选是系统的关键问题之一.本文研究了MFCC参数、小波包分析.从听觉特性出发,提出基于小波包分析代替傅立叶变换的一种新的特征参数,给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造一种新的混合特征参数,最后采用支持向量机实现说话人的分类识别.实验数据表明:有效地提高了说话人辨认系统的识别率.

车牌识别方法的研究与实现

随着科技的进步,车牌识别系统有了很大的发展。其识别过程大概分为三个过程:车牌定位,字符分割和字符识别。由于在现实中车牌的识别会受到自然原因、人为原因以及图像采集设备的影响,这些会造成字符分割的不准确,从而导致识别的失败。基于此提出了在利用hough变换对车牌进行分割前用小波包变换的多分辨率进行降噪的方法,最后利用KL变换进行车牌字符识别的方法。实验表明其技术在速度和识别率等方面具有很好的效果。