一种基于递增估计GMM的连续优化算法

目前的分布估计算法(estimation of distribution algorithms)中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用集成学习(ensemble learning)的思想实现EDAs中概率模型结构和参数的自动学习,并提出了一种基于递增学习策略的连续域分布估计算法,该算法采用贪心EM算法来实现高斯混合模型(GMM)的递增学习,在不需要任何先验知识的情况下,实现模型结构和参数的自动学习.通过一组函数优化实验对该算法的性能进行了考查,并与其它同类算法进行了比较.实验结果表明该方法是有效的,并且,相比其它同类EDAs,该算法用相对少的迭代,可以得到同样或者更好的结果.     

辐射标定6S算法的DSP系统实现

针对辐射标定6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)算法的若干特征，为保护知识产权，适应野外操作的要求，提出了一种采用由DSP+CPLD+ USB组成的在硬件系统上实现的方案，介绍了该系统的设计方案和软硬件设计过程。野外调试实验结果表明该系统实现6S算法准确可靠。     

基于最小统计噪声估计的信号子空间语音增强

针对传统子空间方法中，采用语音活动检测（Voice activity detection，VAD）估计噪声的缺陷，提出了一种基于子空间域的最小统计噪声估计算法。噪声估计通过跟踪带噪语音协方差矩阵用每个特征向量上的特征值的最小值来获得，该方法不需要VAD明确区分语音段和噪声段，能够在整个信号期间实现噪声的连续估计和不断更新。实验结果表明，相对于传统的基于VAD的子空间方法，本文提出的算法对语音增强效果有非常显著的提高。     

一种高效的Web服务性能优化策略

Web服务是构建面向服务架构(SOA)的主流分布式计算技术.基于XML的数据传输格式在给Web服务带来众多优点的同时,严重影响了其性能,制约了Web服务的应用.众多研究表明,XML解析和数据绑定是Web服务的主要性能瓶颈.着眼于避免传统XML解析和运行时Java反射过程的开销,提出了一种新颖的Web服务性能优化策略.它为每个Web服务生成一个特定于该服务的SOAP消息处理器,通过在对SOAP消息的一遍扫描中高效地生成服务业务逻辑调用所需的参数对象.实验结果表明,该优化策略能够有效地提高Web服务的性能.     

基于FPGA的实时基音周期估计系统

提出一种基于现场可编程门阵列FPGA的实时基音周期估计系统。语音信号先通过模数转换器转换成无符号位的8-bit的语音数字信号,然后,对每一帧语音信号进行电平削波,并将削波后的语音信号转换为带符号位的2-bit的数字信号,再采用自相关函数方法估计语音信号的基音周期,对一帧带符号位的2-bit的数字信号做自相关运算能够转换为简单的加法运算,只要用简单的组合逻辑电路和计数器就能够实现。使用SpartanIIXC2S30芯片将实时的基音周期估计算法用芯片内的存储器、门电路和时序电路实现,达到实时基音周期估计的目的。     

基于PNX1500的嵌入多媒体平台

本文介绍以Philips公司多媒体数字信号处理器PNX1500为核心的多媒体嵌入式平台,该平台具有较强的视频,音频处理能力和网络传输功能,支持H.323协议,对输入语音进行了G.711和输入视频进行H.263编码.本文重点阐述平台的硬件设计和底层驱动程序.     

DC中DDoS攻击预防与防御

DDoS攻击是Internet面临的最大威胁之一。论文综合分析了近年来DDoS防御与反应技术的研究成果,指出了现有方法的不足,并根据IDC业务的实际情况,阐述了IDC中对DDoS攻击的预防与防御对策。     

基于基元段特征和GMM的源-目标说话人F0～t转换

基音轨迹F_0～t转换是实现高质量源-目标说话人声音转换的重要组成部分。本文给出了一种与说话内容无关的F_0～t转换方法,为了在与文本无关的前提下,提取出尽可能反映说话人个性特征的基音起伏的较长时的信息,本文采用了从n个短时帧组成的基元段提取特征矢量,并以基元段矢量为单元进行转换,采用了基于高斯混合模型(GMM)的概率加权转换算法使每个特征矢量的转换规则是由多个类规则的线性加权组合得到的,从而提高了转换精度,同时还解决了一般分类器中处于类边界数据的分类错误。实验表明,基于基元段特征矢量和GMM的转换方法具有很好的效果。     

基于CGMM-UBM的电话短语音说话人确认

针对手机、电话的短语音文本无关说话人确认,本文设计了一种基于分类GMM-UBM（CGMM-UBM）的说话人确认系统。用k-means算法将训练背景模型的语音参数集分类成若干个子空间,并据此进行目标说话人语音数据的子空间分类,再采用GMM-UBM结构为每个子空间分别建立一个子系统,以各个子系统输出评分的线性加权作为系统的输出评分。分类后的模型可以采用较低的混合度,线性加权增强了贡献较大子空间对确认性能的作用。在NIST’03语音库上100个男性话者的实验表明,短语音条件下,分类系统的性能比不分类系统有显著的改进,运算效率较后者也提高很多。     

基于小波算法的变压器涌流和内部故障电流识别

小波变换可将信号同时从时域和频域两个方面加以分解,对分析变压器励磁涌流和内部故障电流非常有效.在PSCAD/EMTDC软件中通过对变压器励磁涌流和内部接地故障进行仿真,并对变压器两侧的电流差分信号进行了小波变换.结果表明,两类信号在细节部分有明显的不同特征,可作为判别的依据.