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本文研究了基于先验信噪比估计的维纳滤波增强算法。针对基于先验信噪比估计的维纳滤波法未能有效提高语音可懂度的缺点进行了研究与改进:首先,引入了以MMSE为准则的两步先验信噪比估计取代原“直接判决”法;其次,针对信噪比为负的区域,增益函数的过高估计会严重降低语音可懂度的问题对增益函数进行了改进,放大了负信噪比区域的噪声谱,从而降低增益函数被过高估计的可能性;最后,针对两步先验信噪比估计引起的畸变问题,在两步先验信噪比估计的基础上提出了谐波重构降噪方法,使用畸变的信号重构丢失的谐波成分,从而降低了信号的畸变。实验结果表明,改进的方法能够有效的提高语音可懂度并降低语音信号的畸变。 相似文献
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粘稠物料管道输送实验系统的设计与测试方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文以管道输送煤泥到电厂锅炉燃烧发电为背景,开展对粘稠物料的流变学特性和管道输送特性的研究。根据煤泥的流变特性,设计建造了适合此类高浓度、高粘稠度的非牛顿流体管道输送实验系统。实验结果表明,该系统设计合理、功能完善、测试数据准确可靠,可用于粘稠物料工业输送测试和指导现场的工业管道优化设计与安装调试。 相似文献
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传统语音处理方式是把语音样本分割成固定长度的片段,但这种语音样本的切割会导致语音情感分类准确性下降。本文引入循环填充法处理可变长度的log-Mel谱图,该方法能够更好的利用时间动态信息,同时可以减少填充的无效数据对模型参数学习的干扰。由于人类的情感只能在语音中某些特定的时刻出现,为了寻找关键情感特征,本文构建了基于高效通道注意力机制的语音情感识别模型,其中高效通道注意力机制能够计算通道图的重要性,有选择的强调通道图,改进特定情感的表达。本文在交互式情感二元动作捕捉(IEMOCAP)数据库上进行相关实验,在IEMOCAP上采用循环填充法的加权精度(WA)和非加权精度(UA)分别达到73.2%和70.9%,采用本文提出模型的WA和UA分别达到76.0%和73.4%。 相似文献
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本文中我们提出了一种将高斯混合模型同马尔可夫网络结合的时域多尺度语音情感识别框架,并将其应用在耳语音情感识别中。针对连续语音信号的特点,分别在耳语音信号的短句尺度上和长句尺度上进行了基于高斯混合模型的情感识别。根据情绪的维度空间论,耳语音信号中的情感信息具有时间上的连续性,因此利用三阶的马尔可夫网络对多尺度的耳语音情感分析进行了上下文的情感依赖关系的建模。采用了一种弹簧模型来定义二维情感维度空间中的高阶形变,并且利用模糊熵评价将高斯混合模型的似然度转化为马尔可夫网络中的一阶能量。实验结果显示,本文提出的情感识别算法在连续耳语音数据上获得了较好的识别结果,对愤怒的识别率达到了64.3%。实验结果进一步显示,与正常音的研究结论不同,耳语音中的喜悦情感的识别相对困难,而愤怒与悲伤之间的区分度较高,与Cirillo等人进行的人耳听辨研究结果一致。 相似文献
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提出身份认证矢量(Identity vector,I-vector)结合韵律信息的汉语方言辨识方法。全差异空间替代本征音与本征信道空间,将高维超矢量映射为低维I-vector表示,并进行信道补偿与特征降维处理。汉语是有调语言,各方言在其韵律结构上具有明显差异,I-vector特征融合全局韵律信息,可有效增补各方言鉴别性。利用融合信息对闽、粤、吴等五种方言以及普通话进行辨识实验,等错率(Equal Error Rate,EER)达到8.01%,比高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM)降低56.2%,表明融合全局韵律信息的I-vector方法可有效提高汉语方言辨识正确率。 相似文献
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利用虚拟仪器技术的强大、灵活、方便等特点,搭建了一套粘稠物料管道输送采集系统的试验平台。本文详细介绍了构成试验平台的软件系统和硬件系统,并进行了测试试验。 相似文献