基于深度神经网络的说话人信道自适应方法

针对说话人确认中的复杂信道环境干扰问题,提出一种基于深度神经网络的信道自适应方法。该方法首先在不同信道类型下训练得到音素信息相关的深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNNs),将说话人语音的声学特征参数在这些DNNs上进行自适应,得到各信道类型下的深瓶颈特征(Deep Bottleneck Feature, DBF)。然后将这些参数进行拼接并通过PCA降维,最后采用目前最有效的基于身份认证矢量（identity vector,i-vector）的建模技术对降维后的DBF进行建模,得到目标说话人模型和测试语音段的i-vector矢量用于最终说话人确认打分判决。在NIST SRE2010核心评测数据库上的实验结果表明,利用提出的方法能有效消除信道干扰对说话人确认的影响,在很大程度上提升了基于i-vector的说话人确认基线系统的性能。     

MFCC和LPCC特征参数在说话人识别中的研究

特征提取是说话人识别系统中的一项关键技术,讨论了在说话人识别中语音特征的提取,详细介绍了求取MEL倒谱系数MFCC和线性预测倒谱系数LPCC的具体步骤和算法,并对MFCC和LPCC语音特征参数做出了理论分析和实验数据比较,通过实验论证了对于低频语音,采用MFCC参数的说话人识别在屏蔽噪音和抗噪声能力都优于采用LPCC参数的说话人识别.     

基于自适应心理声学模型的智能语音识别系统

针对包含环境噪声和信道失真等噪声的语音处理问题,提出了一种基于自适应心理声学模型的智能语音识别系统,并建立了听觉模型.该模型将心理声学和耳声发射(OAE)合并到了自动语音识别(ASR)系统中,利用AURORA2数据库分别在清洁训练条件和多训练条件下进行试验.结果表明,所提出的特征提取方法可以显著提高词识别率,优于梅尔频率倒谱系数(MFCC)、前向掩蔽(FM)、侧向抑制(LI)和倒谱平均值及方差归一化(CMVN)算法,能够有效地提高智能语音识别系统的性能.     

基于VQ-SVM的说话人识别系统

说话人识别系统通常是将在安静的环境下训练得到的参数应用于实际环境中。如果实际环境也是安静的,则说话人识别系统可以令人满意地工作。然而,当实际环境中有噪声存在时,说话人识别系统性能急剧下降。为了让说话人识别系统在安静的环境和有噪声的环境中都获得令人满意的工作性能,研究了一个将支持向量机(SVM)在矢量量化(VQ)系统上进行二次识别来提高说话人识别率的方法。通过引入阈值自适应,从而提高系统性能。实验表明,在噪声环境下,与VQ,SVM识别方法相比,此方法在对识别速度影响很小的情况下可以使识别率明显提高。此方法具有良好的应用前景和进一步研究的价值。     

基于Mel子带的鲁棒性说话人识别系统

在分析各个Mel子带抗噪性能的基础上，提出了鲁棒性的说话人识别算法，经实验结果证明，在噪声环境下此算法能有效地提高说话人识别系统的识别率。     

基于归一化自相关语音筛选的鲁棒性说话人确认研究

语音在受到加性噪声污染时,不同部分受噪声污染的程度存在差异,保留受污染严重的语音将会对说话人确认系统产生负面影响,笔者提出了一种基于归一化自相关的鲁棒性语音筛选方法.通过归一化自相关舍弃受污染严重的语音.实验表明,通过归一化自相关舍掉受污染严重的语音,能提高噪声环境下的说话人确认性能.     

基于SCHMM/ANN噪声背景下的语音识别系统设计

语音识别系统一般是将安静环境下训练得到的参数用于实际环境中, 当实际环境是安静的,语音识别系统的工作是令人满意的,然而,当实际环境中有噪声存在时,识别系统的性能就会下降.文中提出将自组织特征映射神经网络与半连续隐马尔可夫模型相结合,训练出适应噪声的隐马尔可夫模型的新方法.把该模型应用于小词汇量的孤立词语音识别系统.实验表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别.同传统的HMM模型相比,该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(2～12dB),识别率比传统HMM模型有明显提高.     

基于稀疏神经网络的说话人分割

提出一种基于稀疏神经网络的说话人分割方法,利用稀疏的单隐层神经网络提取语音的超矢量特征中说话人因子特征,然后通过K均值聚类得到每帧语音的标号来分割不同说话人,在稀疏网络的训练过程中引入了dropout技术以克服过拟合问题.在TIMIT语音数据库构成的多说话人语音数据上的实验结果表明:通过增加稀疏网络中隐层节点的个数可以提高说话人分割的效果,与贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)方法和稀疏自编码网络方法相比,所提基于稀疏神经网络的说话人分割方法的性能有明显提高.     

基于Sugeno测度的动态不可加双矢量量化说话人识别研究

针对双矢量量化方法中语音的静态特征和动态特征的权重不满足可加性的情况,提出了一种新的说话人识别方法——基于Sugeno测度的动态不可加双矢量量化说话人识别方法。该方法在Sugeno测度空间上将说话人语音的静态特征和动态特征用Sugeno测度进行动态融合。然后,在噪声环境下研究了该方法的识别效果,找到了噪声环境下语音的静态特征和动态特征参数的较优的权重组合。实验结果表明,与双矢量量化识别方法相比,该方法可以使识别率明显提高。该方法为研究各类语音特征参数之间的关系、探寻最优的特征匹配方案提供了一种新的途径。     

基于倒谱加权的说话人识别技术

提出一种通过加不同权值来考察语音各阶参数的抗噪性强弱的方法,采用此方法分析了对干净语音和加白噪声语音的Mel倒谱各阶参数加不同权值后对识别系统性能的影响。得出结论:高阶Mel倒谱参数抗噪性较差而低阶倒谱参数抗噪性较好。因此可以根据抗噪性的强弱对该倒谱各阶参数进行合理加权,以便突出抗噪性强的参数对说话人识别系统的贡献。     

FMS中加工质量故障预报的新方法

对引起加工质量故障的原因进行了研究,建立了用于加工中心加工质量故障分析的与/或故障树,提出了隐加工质量故障(FMQF)的概念和由·FMQF 找出制造系统故障的决策树方法.本文在模糊理论基础上,提出了隐加工质量故障识别的新方法,用这种方法可以根据控制图的变化进行设备状态估计.基于以上研究,建立了可用于柔性制造系统隐加工质量故障预测和预报的专家系统.     

立方准晶的反平面问题与Ⅲ型裂纹问题

发展了立方准晶材料的断裂理论 .通过应用Fourier分析和对偶积分方程理论 ,得到了立方准晶材料Ⅲ型裂纹问题的精确解析解 ,并由此确定了位移与应力场 ,应力强度因子和应变能释放率 .结果表明 ,应力强度因子与材料常数无关 ,而应变能释放率依赖于所有的材料常数 .这些为研究此新固体材料的变形和断裂提供了重要的信息 .     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

正~~     

鞋面织物染整过程节能减排技术方法

鞋面织物染整是纺织工业中一个特殊分支,公司通过采用先进染色技术和工艺,可以从源头上达到节能和减少废水产生量的效果,废水产生后经过处理达标排放,部分经深度处理后回用。公司经长期实践后已经达到吨织物染整用水125m~3/t_(产品),吨织物排放废水79.2 m~3/t_(产品),水回用率达37.8%,吨产品蒸汽耗量从9t/t_(产品)下降到7 t/t_(产品),均达到国内国际先进水平。     

Genomics,metagenomics,and microbial oceanography—A sea of opportunities

Microbial oceanography is an emerging discipline resulted from the interaction,cross-fertilization and integration of life science and ocean science.Microbial oceanography integrates the principles of marine microbiology,microbial ecology and oceanography to study the role of microorganisms in the biogeochemical dynamics of natural marine ecosystems.The application of genomics tools to study marine microbes is resulting in rapid advancements in microbial oceanography that has important implications in globa...     

Information for Authors

正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.JBIT is listed in Ei,CA,SA,AJ,CSA,MR,ZM and many other abstracting indexes.     

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正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.