基于小波神经网络的语音端点检测算法

为了提高语音端点检测效果,将小波分析和神经网络相融合,提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法（WA-PCA-RBF）。利用小波分析提取语音信号的特征向量,采用主成分分析法选择语音信号特征,消除冗余特征,将选择特征向量作为RBF神经网络输入,通过遗传算法优化RBF神经网络参数建立语音端检测模型。结果表明,相对于传统语音端点检测算法,WA-PCA-RBF提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,可满足实际系统需求。     

基于混合粒子群算法的小波神经网络故障诊断

针对复杂的飞控系统传感器故障类型,建立了故障诊断模型,提取了各种故障数据.构建3层小波神经网络,并提出一种改进粒子群算法--混合粒子群算法对小波神经网络进行训练,该算法使用离散粒子群算法优化小波神经网络连接结构,同时使用基本粒子群优化算法优化小波神经网络权值.将这种改进的小波神经网络算法应用于飞控系统传感器故障诊断中....     

小波网络和RBF网络的抗噪语音识别

针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用小波神经网络融合了小波变换良好的时频局域化性质和RBF神经网络具有最佳分类能力和辨识能力等特性。构建了一个用小波基替代RBF网络中激活函数的小波-RBF神经网络结构,并采用全监督训练算法,实现了基于小波-RBF网络的抗噪语音识别系统。实验结果表明该系统比RBF网络具有更好的识别效果,尤其在噪声环境下,具有更强的鲁棒性。     

一种语音端点检测算法及其在DSP上的实现

提出一种基于模糊RBF神经网络的语音端点检测算法。该算法先利用小波分析提取语音信号的特征量,然后将其输入到模糊RBF神经网络进行端点检测运算,并采用以TMS320VC5416DSP为核心的电路进行算法实现。实验结果表明,该系统的端点检测正确率很高,即使在低信噪比时也能正确地判断语音信号的端点。     

基于遗传算法和小波神经网络的语音识别研究

小波神经网络算法(WNN)易陷入局部极小,收敛速度慢,全局搜索能力弱,而遗传算法(GA)具有高度并行、随机、自适应搜索性能和全局寻优的特点。因此,将遗传算法和小波神经网络结合起来形成一种训练神经网络的混合算法——GA-WNN算法。仿真实验结果表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

改进动量粒子群优化神经网络的语音端点检测

为了提高语音端点检测率,提出一种改进动量粒子群优化神经网络的语音端点检测算法(WA-IMPSO-BP)。利用小波分析提取语音信号的特征量,将特征向量作为BP神经网络输入进行学习,并采用粒子群算法优化BP神经网络参数,建立语音端检测模型,在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,WA-IMPSO-BP提高了语音端点检测率,有效降低了虚检率和漏检率,表示WA-IMPSO-BP是一种检测率高,抗噪性能强的语音检测算法。     

非线性系统辨识方法研究

讨论了利用小波神经网络对非线性系统辨识的新方法。在辨识过程中,为了提高小波神经网络对非线性系统的辨识性能,使用一种改进粒子群优化算法对BP小波神经网络参数进行训练,求得最优值,达到对非线性系统辨识目的。在数值仿真中,与采用标准粒子群优化算法相比,结果显示了提出的方法在收敛性和稳定性等方面均得到了明显的改善。     

支持向量机在低信噪比语音识别中的应用

采用改进的MFCC语音特征参数(Mel频率离散小波倒谱系数),使用支持向量机作为分类算法,构建了低信噪比环境下的孤立词非特定人语音识别系统,取得了较高的识别率。将实验结果与基于RBF神经网络的识别结果进行比较,结果表明在低信噪比时,SVM的识别率比使用RBF神经网络有较大提高,具有非常好的鲁棒性。     

基于小波混沌神经网络的语音识别*

基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。实验结果表明,小波混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率。     

神经网络检测的数字语音水印算法

研究数字水印提高抗击性能,由于音频水印容量有限,同时盲检测方案中抗攻击能力普遍较弱,针对上述问题提出了一种在小波域中利用神经网络检测的数字语音水印算法.在数字语音载体的重要小波系数中隐藏了一幅不可感知的二值数字图像,通过二值数字图像中附加的模板对神经网络进行训练,经过训练后的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到数字语音中的水印数据.仿真结果表明,小波域水印容量得到提高,算法对抗高斯噪声攻击、压缩、重采样等攻击,具有较强的鲁棒性,可以为实际应用提供依据.     

一种基于模糊神经网络的语音端点检测方法

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种基于小波分析和模糊神经网络的语音端点检测方法。利用小波变换得到语音信号的特征量,以这些特征量为模糊神经网络的输入进行运算,判断出该信号的类别。介绍了信号特征量的提取以及模糊神经网络的模型、学习算法等。实验表明,与传统的检测方法相比,所提出的方法有较好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。     

基于多特征融合的参数再合成语音增强算法

针对传统参数再合成语音增强算法中使用单一声学特征进行预测以及非神经网络声码器进行语音合成系统增强性能较差的问题，提出一种基于多特征融合的参数再合成语音增强算法。通过结合注意力机制进行多种声学特征融合，采用融合后的综合特征代替单一特征预测干净语音声学特征；在此基础上，使用神经网络声码器WaveNet声码器合成高质量干净语音。在TIMIT和NOISEX-92语料库上进行实验，实验结果表明，该算法较对比方法得到了更好的增强效果，语音质量和语音可懂度都有相应提高。     

基于LSFD算法的小波模糊神经网络的研究与应用

利用小波变换的多分辨率特性构造小波模糊神经网络模型,并应用在非线性系统的辨识上.在参数学习上,给出了模糊微分与李亚普诺夫稳定相结合的新算法—LSFD算法,并与梯度下降法进行了对比.通过仿真,结果表明小波模糊神经网络模型与模糊神经网络、模糊小波神经网络、小波神经网络和神经网络等模型相比,其性能指标最小,收敛速度更快,更加准确.     

基于小波包与自适应维纳滤波的语音增强算法

语音增强主要用来提高受噪声污染的语音可懂度和语音质量,它的主要应用与在嘈杂环境中提高移动通信质量有关。传统的语音增强方法有谱减法、维纳滤波、小波系数法等。针对复杂噪声环境下传统语音增强算法增强后的语音质量不佳且存在音乐噪声的问题,提出了一种结合小波包变换和自适应维纳滤波的语音增强算法。分析小波包多分辨率在信号频谱划分中的作用,通过小波包对含噪信号作多尺度分解,对不同尺度的小波包系数进行自适应维纳滤波,使用滤波后的小波包系数重构进而获取增强的语音信号。仿真实验结果表明,与传统增强算法相比,该算法在低信噪比的非平稳噪声环境下不仅可以更有效地提高含噪语音的信噪比,而且能较好地保存语音的谱特征,提高了含噪语音的质量。     

一种小波神经网络的混沌加密算法研究

概括了小波神经网络的主要理论,将小波神经网络和混沌系统相结合,建立了一种混沌序列的生成模型,给出基于小波神经网络的混沌加密算法,最后对算法进行计算机仿真实验.结果表明小波神经网络具有更快的收敛速度和更准确的逼近能力,而基于小波神经网络的混沌加密算法具有很高的安全性.     

基于小波神经网络的医学图像分类方法

为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分类精度,是有效和可行的;与单独使用后向传播神经网络算法相比分类效果也得到了改善。     

IP电话系统中语音芯片的DSP实现

介绍了一种具有G．723．1语音编解码、自适应回声抵消DTMF编解码功能的语音芯片，以满足IP电话系统中低速率语音通信的需要。根据DSP内核的特点，对G．723．1算法进行了优化，降低了算法 复杂度；回声抵消部分使用归一化最小二乘（NL MS）自适应滤波器实现,采用Goertzel算法实现DTMF的检测。使用较少的资源,在一块TMS320C5402芯片上集成了以上全部功能。     

一种抗噪语音识别算法的DSP实现

数字信号处理技术的迅速发展,为语音识别的实时实现提供了可能。采用TI公司的DSP芯片TMS320VC5409,建立一个汉语数字的语音实时识别系统。DSP的多通道缓冲串口与模数转换芯片的连接实现语音信号的采样;分别使用64k的程序和数据存储空间;系统的输出是使用TL16C550实现异步通信串口并使之与计算机RS232串口连接以观察识别结果。系统运行算法主要有字端点检测、特征提取和识别算法。实验结果表明,该系统基本能实现预期识别目标。     

基于SA-PSO的小波神经网络汽轮机故障诊断

针对传统小波神经网络的问题,提出了一种基于模拟退火粒子群算法优化小波神经网络并用于汽轮机故障诊断.先使用模拟退火粒子群算法对小波神经网络的参数进行初步优化,再用小波神经网络进行二次优化训练.实验结果表明,所提出的SA-PSO-WNN算法与WNN、PSO-WNN算法相比,网络的训练速度更快,全局搜索能力更强,网络的泛化能力更好,具有很好的实用价值.     

基于小波神经网络建立虚拟仪器非线性软校正模型

神经网络具有良好的学习特性,小波变换有良好的时频局部化性质,将二者结合在一起构成小波神经网络兼有神经网络和小波变换的优点。本文提出了解决虚拟仪器系统非线性校正问题的小波神经网络算法。最后通过一个应用实例表明,采用小波神经网络建立软校正模型,不仅可以使系统获得高精度,而且在相同的误差条件下,其收敛速度也要远远快于传统的BP神经网络。