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动态时间规整算法DTW(Dynamic Time Warping)作为一种非线性时间匹配技术已成功地应用于语音识别系统中。DTW算法使用动态规划技术来搜索两个时间序列的最优规整路径,虽然这种算法计算量小,运算时间较短,但只是一种局部优化算法。禁止搜索TS(Tabu Search)算法是一种具有短期记忆的广义启发式全局搜索技术,适用于解决许多非线性优化问题。本文将该技术用于语音识别系统中,提出了基于禁止搜索的非线性时间规整的优化算法TSTW,使得时间规整函数尽可能逼近全局最优。仿真结果表明,TSTW比DTW有更高的识别率,且运行时间比遗传时间规整算法GTW大大减少。 相似文献
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本文提出了一种录音设备的建模和识别算法。在特征选择方面,考虑到音频段中的静音包含了与正常语音一样的设备信息,并且不受说话人、文本、情感等因素的影响,因此从静音段中提取出表征录音设备“机器指纹”的特征,并用谱减法去除其中的背景噪声。在识别模型方面,利用设备通用背景模型构建反对设备模型;在设备通用背景模型的基础上,利用少量的特定设备数据,通过MAP自适应算法获得相应录音设备的模型。最后通过归一化似然度得分对输入的特定录音设备的语音样本进行分类判决。实验结果表明,对于9种不同录音设备的平均正确识别率为87.42%,并考察了不同因素对本文算法的影响,验证了本文算法的有效性和可靠性。 相似文献
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语音识别的互信息匹配模型及其应用 总被引:3,自引:1,他引:2
互信息是随机变量或随机信号之间所携带对方信息的定量描述。语音识别的互信息匹配模型依据互信息理论以及语音信号特征参数统计分析结果而提出,这一模型同时考虑了语音信号的时变发布特征和统计分布特征,能有效地提高同类模式的凝聚度,减少非同类模式间的耦合性。语音识别实验和实际应用表明,互信息匹配模型具有良好的识别精度和很高的运行效率,与其它模式匹配方法相比更适合嵌入式系统的语音识别应用。对互信息匹配模型的原理和特点进行了全面的阐述,并介绍了这一模型在几个语音识别系统中的具体应用。 相似文献
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基于特征的立体视觉并行匹配算法的研究 总被引:4,自引:3,他引:4
本文提出一适合立体视觉的并行匹配算法。算法以特征匹配为基础。所谓特征意指用各种大小的拉普拉斯——高斯算子检测的零交点。为获得视差的候选区间,算法在整个图象上计算视差直方图,以迭代的方法确定全部视差,并利用表面的局部估计——二次表面片和边界对深度点进行插补,从而得到完整的深度图。 相似文献
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基于 GPU 加速的并行字符串匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析了经典的串行字符串匹配算法(BF ,KMP ,BM ,BDM ,Shift -And/Shift -Or ,ZZL)基础上,对ZZL算法的预处理过程进行改进,并结合GPU的单指令多线程的并行计算特点,对ZZL算法进行并行改进,以达到处理大规模数据的速度提升。 相似文献
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提出了一种基于双帧动态时间规整(Double Frame Dynamic Time Wrapping)的识别方法,通过缩小帧匹配距离矩阵(Frame Match Distance Matrix)的规模从而减少计算量,提高识别速度.实验表明,基于双帧动态时间规整的识别方法在识别率有所提高的条件下,缩短了识别时间,有很好的实用价值. 相似文献
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介绍了一种对自然背景下目标进行相关识别的匹配滤波器。由于自然背景的存在,相关点淹没在背景噪声中,使相关器的识别性能迅速下降,甚至完全丧失了识别能力。采用的方法是将包含目标的输入场景及其背景分别编码,然后将背景从输入场景中剔除,只留下目标的频谱成分作为编码信息来制作匹配滤波器,达到抑制噪声、识别目标的目的。 相似文献
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介绍了一种对自然背景下目标进行相关识别的匹配滤波器。由于自然背景的存在,相关点淹没在背景噪声中,使相关器的识别性能迅速下降,甚至完全丧失了识别能力。采用的方法是将包含目标的输入场景及其背景分别编码。然后将背景从输入场景中剔除,只留下目标的频谱成分作为编码信息来制作匹配滤波器。达到抑制噪声、识别目标的目的。 相似文献
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精确字符串匹配技术多年来一直被学术界广泛研究.近年来,海量模式匹配的性能问题备受学者们的关注.本文提出了一种基于指纹模型的海量模式并行匹配方法.首先,将海量模式集以长度为衡量标准划分子集.其次,利用动态规划的思想将这些子集合并.最后,调节各子集的冲突率,并通过贪心算法调度到多核处理器中.实验表明,与已有的指纹模型海量模式匹配方法和模式集合划分方法相比,本文提出的方法在性能上有一定提升. 相似文献
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研究了汉语语音识别中语言模型的并行优化问题,在已有汉语语音识别有调拼音模型和多核体系结构的基础上,对其算法进行了并行优化,并优化了查询机制和前后向算法。试验表明,该方法取得了很好的效果,识别速度有了很大改进。 相似文献
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语音信号存在有很大的随机时变性,即使是相同发音人在不同时刻发同一个音,它们的时域、频域特性(如:发音时长、能量、LPC参数等)都不可能完全相同。因此,在基于模板匹配的语音识别系统中,应使用一种规正技术,把输入模板同参考模板作校正,使得它们的特征长度对齐,特征主要时序点对齐。本文的动态时间规正(DTW)就是这样一种校正算法,它能够很好地解决语音信号的时变性,提高模板匹配的精度。 相似文献
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本文提出了一种基于HMM和匹配追踪的多参数语音识别新算法。首先构建局部余弦基表示语音信号,对其进行匹配追踪(MP)分解。然后,应用改进后的算法对语音信号进行特征提取,得到余弦基原子参数和魏格纳-维利(WVD)分布,并结合语音信号的美尔频率倒谱系数(MFCC)一起作为该信号的特征向量,通过隐马尔科夫模型(HMM)进行识别。最后通过实验验证了方法的有效性,仿真实验表明,改进后的多参数语音识别算法比仅使用MFCC作为特征向量的HMM算法,提高了语音识别的速度和准确度。 相似文献
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扩频接收机系统中,载波的捕获是衡量系统性能的重要指标。当系统接入多路叠加并行信号时,若需要在二维对信号进行捕获,所需捕获时间、所耗资源和接收机功耗将成倍增加。文中针对此问题,提出了一种基于差分滤波器的分集接收方案,大幅降低了系统资源的占用,从而减少了功耗、成本和捕获时间。利用伪随机码的双极性和差分滤波结构减少了所用加法器的数量,并结合对伪随机码并行分集的结构,在多路中对滤波结果进行复用。通过对传统快速相关捕获算法、快速捕获算法、频率相关法以及文中基于差分滤波的并行分集结构进行了复杂度对比。其结果显示,基于差分滤波的并行分集结构在节省资源、提高效率上均具有较大优势。 相似文献
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针对自适应多叉树防碰撞算法的吞吐量不稳定性和“误判”问题,提出一种并行识别的R F ID标签防碰撞算法。该算法利用OVSF扩频码技术,在时隙内开拓码道,当碰撞发生时能够并行识别标签ID信息,减缓由标签数量增大而造成的碰撞累积。理论分析表明算法的吞吐量随OVSF扩频码码长增大而提高。仿真分析表明该算法有效地提高了R F ID系统的防碰撞性能。 相似文献
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针对非合作相位编码信号识别问题,借助相关接收的思想,提出一类部分模板匹配方法,能够有效地改进传统方法的识别性能。仿真结果验证了部分模板匹配法识别相位编码信号的有效性。该方法能够用于对雷达相位编码信号或通信信号的编码识别。 相似文献