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现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测,无法对不相关的操作进行判断。针对该问题,提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先,计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数(MFCC)统计矩特征;然后通过多个二分类器对特征进行训练,并组合投票得到多分类器;最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明,归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率,且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中,检测率仍能保持在96%以上。 相似文献
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停转后泵的阻力特性对自然循环流量影响明显。为研究低流量自然循环工况下离心泵的阻力特性,设计了实验台架,对离心泵的正向压降、反向压降和损失系数进行了测量,实验雷诺数为2.0×104~1.5×105。实验表明:相同雷诺数下,反向压降明显高于正向压降;雷诺数大于8×104时,损失系数基本保持不变,而低雷诺数下损失系数随雷诺数的降低有增大的趋势;基于实验得到了损失系数的经验关系式。采用CFD方法对离心泵的内部流场进行了模拟,计算表明:CFD方法能较好地预测损失系数,RNG k-ε模型与实验值的相对误差不超过10%;离心泵的压力损失主要集中在叶轮、导叶等结构的交界区域;正向与反向流动的流场分布存在显著区别;低雷诺数下局部流动更加不稳定。 相似文献
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针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题,提出一种加权信息熵(IEw)与自适应阈值环形局部二值模式(ATRLBP)算子相结合的人脸识别方法(IE (w) ATR-LBP)。首先,从原始人脸图像分块提取信息熵,得到每个子块的IEw;然后,利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图;最后,将各个块的IEw与概率直方图相乘,再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图,并利用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上,IE (w) ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上,IE (w) ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%;而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中,与无噪声时相比,加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明,IE (w) ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率,尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。 相似文献
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