基于维纳滤波和子带处理的说话人识别

把小波变换和维纳滤波结合起来对语音信号进行去噪和利用NN分类器对语音信号进行非线性融合和子带语音识别,并采用了一种改进的MCE(最小分类错误)算法。通过三尺度的Daubechies小波变换把输入含噪语音信号分解成不同子带,然后在各个子带分别通过维纳滤波去噪,再把各个子带的输出通过小波重构恢复信号,最后通过Mel滤波器组把小波系数转换成MFCC(美尔倒谱系数)。在使用分类器之前先进行GMM(高斯混合模型)识别,并采用改进的MCE(最小分类错误)算法,分类器融合采用了MLP结构。试验结果显示,这种系统取得了较好的抗噪效果,系统的辨识率和鲁棒性都有所提高。

基于维纳滤波和混合模型的说话人识别

在说话人识别系统中,训练和测试环境的不匹配会造成识别性能的显著下降。把小波变换和维纳滤波结合起来对语音进行去噪。对于说话人识别,设计了一个由传统方法(如GMM、MLP和DTW)作为前识别器和通过小波分析(加权求和法)检测到的基音作为后识别器所组成的混合识别器。传统方法分别由三类特征矢量(LSF、倒谱和滤波器组)组成。通过小波分析获得的基音携带了关于说话人身份的信息。这个系统能在不同噪声环境下分析基音周期。试验结果显示,所提出的系统的鲁棒性和辨识率都有所提高。

基于B/S模式的毕业设计全过程质量监控管理系统

毕业设计是对本科生四年所学知识的综合分析和运用能力的培养,也是对高校教学水平的检验.毕业设计管理是高校教学管理工作的重要环节,对毕业设计论文质量影响很大.由于传统的毕业设计管理存在着选题效率低、换题频率大、过程跟踪、指导不及时的弊病,为加强毕业设计过程监控管理和规范,提高毕业论文质量,在对现有毕业设计管理系统进行研究的情况下,融入了全面质量管理思想和工作流技术,研究开发了B/S模式的毕业设计管理信息系统,通过6年来的应用已非常完善,为高校毕业设计过程管理提供了一个功能强大的信息平台.

一种动态证书副本的软件版权保护模型研究

针对当前软件版权保护措施在安全性、有效性、可信性方面存在的问题,提出一种动态证书副本的软件版权保护模型DCDM.该模型将软件主体和核心代码分离,结合核心代码、运行环境以及版权状态,通过交叉认证的分发机制,有效地实现软件的安全注册、迁移和证书副本的发放,通过加密、认证和数字签名有效地保证了在网络环境中协议交互的数据安全性和完整性以及不可否认性;核心代码和数据的动态使用解决了软件版权的安全保护问题,扩展了EULA协议,为软件版权保护提供一种普遍适用于单用户和集体用户的解决方案.

基于话者识别的新去噪和识别方法

为了提高系统的鲁棒性,联合二代小波和TEO一起对语音进行去噪。为了解决动态环境下的说话人识别的误识率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中。从实验得出,采用本文提出的参数对于说话人识别的效果较好。采用基于小生境粒子群的高斯混合模型进一步提高了识别性能。

基于动态环境下的说话人识别

为了解决动态环境下的说话人识别的辨认率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中。从实验得出,采用基于小生境粒子群的高斯混合模型提高了识别性能。

基于有效KLT和重叠子帧的说话人辨认(英文)

把KLT和重叠子帧用于在噪声环境下的说话人辨认。基于重叠子帧的分离方法,提出了一种有效技术去建立特征矢量矩阵和取得KLT技术的优点的有效性。做了几个实验。和GMM相比较,采用KLT/MMCE的辨认率得到了明显的提高。特别是当混合数达到128时,辨认率达到了98.5%。因此,实验结果现实所提出的方法确实能减少计算量和提高系统的辨认率。