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针对在嵌入式系统中说话内容与说话者群同时识别的应用环境,提出了小空间占用的说话内容与说话者群同时识别的方法。在近年关于说话内容与说话者身份同时识别机制的相关研究的基础上,用GMM替换HMM对说话内容与说话者群语音特征进行建模与投票机制完成说话者群识别以降低算法的空间占用,并用SQ(soft quantization)对多个语音内容识别器的识别结果集成输出。当集成模型为六个时,减少20.88%语音内容识别错误率,说话者群平均识别率达到81.57%。实验结果证实了所提算法的可行性。 相似文献
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平衡衔铁受话器(Balanced Armature Receiver, BAR)是一种动铁式扬声器,具有尺寸小、电声转换效率高和灵敏度高等特点。利用平衡衔铁受话器的集总参数模型分析指出平衡衔铁运动会影响反电动势和磁场力,提出一种基于COMSOL Multiphysics的平衡衔铁受话器声压级和阻抗的仿真分析方法。首先对平衡衔铁受话器的磁场特性进行稳态分析,计算得到可随平衡衔铁运动变化的驱动力和反电动势;再对电磁场、结构和声场耦合模型进行频域分析,最终计算得到平衡衔铁受话器的声压级和阻抗。仿真分析结果和测量结果两者基本吻合。 相似文献
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为了有效降低已有彩色图像特征抽取算法的空间占用,使得这类算法可以适用于仅有有限计算能力和计算空间的计算环境,提出了一种小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法。此方法首先用无迭代双边二维主成分分析方法NIB2DPCA对彩色图像的R、G、B三个通道分别做特征抽取;然后把抽取到的三个特征矩阵重构为一个二维矩阵;接着用NIB2DPCA对此二维矩阵抽取特征得到最终的分类特征矩阵。最后用最近邻分类器验证提出方法的有效性。在CVL和FEI人脸库上的大量实验表明,提出的方法采用两次特征抽取方法对彩色图像的信息进行了有效的压缩从而使计算过程中占用的内存空间减小了两个数量级以上,由此导致了计算时间的缩短,计算速度的提高;而且识别率还有所提高。 相似文献
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起源于20世纪60年代初叶的三坐标测量机经过多年的发展与优化,已经成为一种精密测量仪器。它能够根据接触式或非接触式的测量对零部件进行高效精准的检测。通常情况下,三坐标能够实现20-150μm的测量精度,超高精度的三坐标甚至能够小于1μm,从而广泛应用于工业制造业之中。 相似文献
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在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。 相似文献
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