多信息融合的汉语方言辨识

文章提出了一种融合声学、音素配位和韵律特征等多信息融合的汉语方言辨识系统,分析了将语言信息转化为这些特征的实验方法,在此基础上,根据汉语方言辨识的特点,提出了一种基于概率模型的多信息辨识机制,实验结果表明,韵律特征对于短时语音具有很好的辨识效果,而音位配列特征对于长时语音更加有效。对于汉语三种方言的辨识,融合这三种特征的辨识率达95％。     

多尺度注意力机制的电子元器件深度迁移识别方法

电子元器件的识别对于现代电子产品的智能生产和制造具有重要的作用,为了进一步获取电子元器件图像的关键特征,提升图像细粒度表达能力,提出一种基于多尺度注意力机制深度迁移识别方法。以Xception为主干网络架构,引入多尺度池化通道注意力和多尺度空间注意力模块,结合空间金字塔池化的思想,对特征图的每个通道进行不同尺度的最大池化和均值池化,获取通道方向上不同尺度的特征信息;在空间层面上进行不同尺度的空洞卷积,增大特征图的感受野,获取更加全面的空间特征信息;通过深度迁移学习,实现特征参数共享,进一步提高模型的泛化能力。在5种常见的电子元器件数据集上进行实验,结果表明,所提方法能有效获取图像不同尺度的显著特征信息,提升识别效果。     

基于３Ｄ倒谱特征和注意力机制的ＣＮＮ－ＢｉＬＳＴＭ语音情感识别

为了进一步提升语音情感特征的区别性,提出一种基于3D倒谱特征和注意力机制的语音情感识别方法。在提取典型特征MFCC的基础上,融合其一阶和二阶差分形成动态的3D倒谱特征矢量,然后利用卷积神经网络和双向长短期记忆网络搭建双向循环卷积神经网络(CNN-BiLSTM)进行长时建模,并利用注意力机制,进一步增强语音关键性情感特征的权重。实验结果表明,该方法能聚焦特征的有用信息,从而有效提高语音情感识别的准确率,在汉语情感语料库CASIA的准确率达到90.48%。     

基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识

该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类。实验结果表明该方法不仅可以提高正确的辨识率,而且可以提高系统的鲁棒性。     

基于轻量化深度迁移神经网络的电子元器件识别

由于电子元器件种类多、体积小,给识别的速度和准确度带来挑战,并且传统的深度神经网络由于网络模型参数多,测试时间较长,无法满足实时运行的需要,针对以上问题,本文提出一种轻量化深度迁移神经网络的电子元器件识别方法。以MobileNetV3为主干网络,首先利用ImageNet数据集上的预训练模型参数权重对MobileNetV3网络进行初始化,实现模型参数的迁移,然后在自建电子元器件数据集上进行重新的训练,并进行微调,最后,利用训练好的模型对电子元器件的类别进行判定,并将其部署在树莓派。实验表明,本文提出的方法在测试集上的识别率达92.76%,而且模型的参数量小,实时性好,适合在嵌入式系统中运行。     

支持矢量机的汉语声调识别

提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上,建立了一个适合于支持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。与BP神经网络相比,支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。     

基于支撑矢量机的汉语方言辨识

统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力。实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率。     

噪声环境下的汉语声调识别

利用语音信号与噪声信号具有不同相关特性的特点,提出了一种新的加权自相关基频检测算法,该方法可以提高噪声环境下基音检测的准确性。在分类器设计方面,通过引入支持矢量机,进一步提高低信噪比下的汉语声调识别率。实验结果表明,新方法对提高噪声环境下的声调识别效果是十分有效的。     

基于多传感器的家庭安防报警系统设计

本文提出了一种多传感器的家庭安防报警系统设计方法。以STC单片机为控制核心,融合多种传感器实现了家庭安防的智能控制,该系统包括温度、烟雾、防盗三种警情信号检测模块以及液晶显示模块、按键控制模块、光电报警模块,并借助GSM模块,将警情以短信方式告知用户,具有电路简单、功能齐全、扩展性好等特点。     

噪声环境下的汉语声调识别

利用语音信号与噪声信号具有不同相关特性的特点,提出了一种新的加权自相关基频检测算法,该方法可以提高噪声环境下基音检测的准确性。在分类器设计方面,通过引入支持矢量机,进一步提高低信噪比下的汉语声调识别率。实验结果表明,新方法对提高噪声环境下的声调识别效果是十分有效的。