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1.
声学回波消除技术一直是语音通信领域的研究热点。在声学回波消除系统中,通过估计回波路径中的固定时延区域来提高自适应滤波算法的收敛速度。提出了一种基于小波变换的固定时延估计算法以及基于小波变换的声学回波消除系统,解决传统时延估计算法在声学回波消除系统中估计误差大、抗干扰能力弱的问题。测试结果表明,算法稳健性、有效性等指标明显优于传统时延估计算法,基于小波变换的声学回波消除系统具有良好的消回波性能。
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2.
提出一种能量特征和Fisher线性判别法(FLD)相结合的面部表情识别方法,首次提出了小波能量特征在表情识别中的应用.鉴于小波能量特征具有表现表情纹路的能力,与人脸表情识别的要求正好相符,把小波能量特征加入到原始图像中,再用FLD进行特征提取.通过在日本JAFFE人脸表情库的七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)上进行实验,验证了该方法的有效性.它不仅能获得高的表情识别率,而且过程简单,易于实现.
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