基于自适应滤波的语音增强和噪声消除

语音增强的主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。文中介绍了一种基于自适应滤波进行语音增强的方法,这种方法比其他方法多用了1个参考噪声作为辅助输入,从而获得了比较全面的关于噪声的信息,因而能得到更好的降噪效果。通过计算机上的模拟处理,处理后的语音信号较原噪声语音信号显著地提高了信噪比,同时能有效地改善语音可懂度。     

SF-CNN在驾驶行为识别中的应用研究

为了减少不良驾驶行为的潜在危险,通过智能手机内置传感器对驾驶行为进行实时监测,辅助驾驶者安全驾驶,提出了一种优化特征分布的无监督特征学习算法模型——稀疏滤波-卷积神经网络模型（Sparse Filter-Convolutional Neural Network,SF-CNN）。该方法利用移动终端在车辆行驶中采集的三轴加速度数据,通过稀疏滤波进行范数联合约束,得到紧凑的初级特征表达,将该表达矩阵作为卷积神经网络首层的输入,进行非线性分类来识别驾驶行为。实验结果表明,稀疏滤波-神经网络的识别模型对驾驶行为具有更高的识别率和鲁棒性,优于传统神经网络模型,对辅助驾驶系统的效能评价有重要的理论意义。     

基于动态功能性脑网络的情感分析

人脑活动是在秒级与毫秒级动态变化的,因此采用静态连接方式构建的功能性脑网络,会造成部分与时间相关有效特征的缺失.该文旨在研究情绪变化期间不同大脑区域之间相互作用的时空变化,提出了一个系统的分析框架.该框架包括相关性度量,脑状态分割,代表性时间片段提取以及动态网络构建和分析.首先,利用皮尔逊相关系数量化不同脑区之间的功能...     

基于自适应滤波的语音增强和噪声消除

语音增强的主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.文中介绍了一种基于自适应滤波进行语音增强的方法,这种方法比其他方法多用了1个参考噪声作为辅助输入,从而获得了比较全面的关于噪声的信息,因而能得到更好的降噪效果.通过计算机上的模拟处理,处理后的语音信号较原噪声语音信号显著地提高了信噪比,同时能有效地改善语音可懂度.     

基于片上网络多处理器QoS研究与设计

在研究片上网络服务质量的基础上,提出面向多处理器的64核片上网络结构。IP单元产生不同类型的数据包,网络提供优先级别服务,以保证高优先级数据包的低延时需要。性能统计结果表明,该模型对多处理器之间不同类型的数据包通信均满足服务质量要求。     

CNN与决策树结合的新型人体行为识别方法研究

基于智能手机内置加速度传感器的人体行为识别是近年来人工智能领域一个研究热点,传统的贝叶斯、极速学习机、决策树等识别方法都必须先针对加速度传感器采集数据提取时频域特征,并从大量的时频特征中进行特征优选。本文采用深度学习中卷积神经网络算法（Convolutional Neural Network）在大数据量与小数据量两种情况下分别进行特征学习,直接读取智能手机内置三轴加速度数据,自动提取加速度信号的特征,利用自动提取出来的加速度数据特征,结合决策树算法实现人体行为的分类识别。实验表明,该识别方法准确率较传统机器学习方法提高了1.1%～5.2%,尤其在大数据量下准确率提高更为明显。     

基于手机加速度传感器的人体行为识别

提出一种依据手机内置三维加速度传感器采集的人体日常行为数据来进行识别分类的方法。该方法对采集的原始加速度数据进行预处理,从水平和垂直方向提取多种统计特征,包括标准差、四分位差、信号幅度、偏度、峰度和相关系数等,由支持向量机分类器进行分类识别,可识别手机携带者站立、走路、跑步、上楼和下楼5种动作。通过对比分析实验结果,对不同实验者的平均识别正确率达到87.17%,验证了该方法的有效性。     

双网传真机的编译码电路设计与实现

对双网数字传真机硬件系统中的编码和译码电路进行设计,并采用FPGA芯片进行系统实现和验证。其中的编译码电路分别采用两级编码和快速译码的思路,利用硬件描述语言设计和仿真,简化了逻辑电路的实现。验证测试表明,该电路增强了系统的稳定性和可靠性,提高了编译码效率,缩短了开发周期。