基于LPMCC特征和小波RBF网络的语音识别

小波神经网络是结合小波变换理论与人工神经网络思想而构造出来的一种"新型的神经网络模型",融合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能。它通常可看作RBF网络的推广。本文构建了一个以Morlet母小波作为小波基,代替RBF网络中的激活函数的小波神经网络结构,并采用线性预测美尔倒谱(LPMCC)作为特征参数,进行了孤立词语音识别。实验结果表明此种方法抗噪性能好,识别效率高。     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于全监督算法RBF神经网络的语音识别

利用RBF神经网络,采用全监督训练算法,实现基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。与传统的K-均值聚类算法相比较,采用全监督训练算法可避免隐含层节点中心容易对初始值敏感的缺点,且能使RBF网络具备更强的分类能力。实验结果表明,在不同的信噪比下,全监督训练算法比传统聚类算法有更高的识别率。     

基于神经网络的汉语孤立词语音识别

研究了基于神经网络的中文孤立词语音识别技术;将时间规整算法与神经网络相结合,组成一个混合级联神经网络语音识别系统. 在这个模型中,第一级是时间规整神经网络. 其作用是完成时间规整功能,从输入不等长的语音信号特征矢量序列中提取固定长度的特征矢量;然后将这组特征矢量馈入后一级BP网络完成语音识别. 利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别实验,获得了98.25%的正确识别率. 实验结果表明,该系统不仅利用神经网络解决了语音识别中的时间规整难题,而且识别性能明显得到改善,识别率和训练速度均优于采用线性时间规整的神经网络语音识别方法.     

基于DTW 和EMD的孤立词语音识别研究

针对语音识别过程中环境噪声干扰大的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与动态时间规整 (DTW)相结合的孤立词识别算法。该方法利用EMD 算法,首先将提取的性能不好的语音信号分解成若干个基本模函数(IMF),去掉原始信号中的干扰和噪声。然后,基于DTW 算法,采用短时过零率和短时能量对语音信号进行端点检测,提取语音特征参数后与参考模板进行匹配。将参考模板与待测模板之间的最短路径作为识别结果。仿真结果表明,该算法能够提高语音的识别效率和识别的正确率。     

ARMA倒谱用于语音识别的特征参数

本文介绍了一种以ARMA倒谱系数为语音识别特证参数的快速递推算法,并给出了实验结果,证明它优于LPC倒谱,是语音识别中一种新的有效方法。     

基于ARM的孤立语音识别系统的研究

提出了基于ARM(Advanced RISC Machines)的孤立语音识别系统的设计,并对实验系统进行了制作.本设计是基于广州友善之臂公司提供的ARM开发板进行开发,在硬件上核心板采用ARM微处理器并烧入Linux-2.6.32.2内核,声音的A/D采样和输出采用由UDA1341芯片及其外围电路组成的音频解码系统;在软件上采用MFCC算法进行特征提取,使用HMM算法进行模式匹配;最后利用科大讯飞语音识别、合成软件对目标语音进行识别并输出识别结果.本设计可广泛运用在机器人导游、智能家居以及汽车声控等系统中.     

基于VQ的高效汉语语音识别方法的比较性研究

介绍了一种基于VQ的小词汇量特定人快速语音识别方法,并对该方法中的关键参数进行了比较性研究. 这一方法尤其适用于汉语特定人小词汇量语音识别. 与典型的HMM和NN识别算法相比,该方法复杂度低、系统资源消耗少而识别率高,在对汉语11个数字的大规模识别测试中误识率仅为3.86%. 因此,该方法适合于在手机、PDA等资源有限的系统中实现语音数字拨号、人名拨号及查询等语音控制功能.     

基于1.5维谱的欺骗干扰识别方法

针对欺骗干扰自动识别运算量大、干噪比较低时识别率低和识别模型的实时性不强等问题,研究了一种基于1.5维谱的欺骗干扰识别方法.首先对速度欺骗、距离欺骗和角度欺骗3种干扰信号进行1.5维谱估计,然后提取得到的图像的盒维数、信息熵和信号聚散度作为特征参数,构建三维特征空间,最后将3个特征参数送入径向基函数(RBF)神经网络进行自动分类.仿真结果表明,该方法对欺骗干扰样式识别率较高,受干噪比影响相对较小,运算速度较快,具有较好的实时性.     

一种改进的孤立词语音识别系统设计

针对孤立词语音识别系统设计一个改进的系统。该系统通过维纳滤波滤除噪声得到估计语音,对该语音进行双门限端点检测和特征提取得到端点范围内的特征向量,采用改进动态时间规划算法计算该特征向量与模板特征向量之间的欧式距离得到识别结果。仿真对比实验结果表明,改进系统在识别效果和识别效率方面有提高。     

基于Rough集和RBF网络的车牌字符识别方法

提出了一种基于Rough集和RBF神经网络结合的车牌字符识别方法。该方法针对车牌字符二值化图像,给出了基于粗糙集理论的知识获取方法,包括根据训练样本的特征向量建立决策表、离散决策表属性、约简决策表属性,然后由约简后的属性构造RBF网络识别器。试验表明该方法有效地减少了决策属性的个数,简化了神经网络识别器的结构,提高了泛化能力和抗噪声能力,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。     

基于RBF神经网络的人体动态姿态识别算法

利用三轴加速度传感器对人体姿态加速度信号进行采集和处理,通过径向等函数（RBF）神经网络算法对数据进行训练和分类,从而达到对人体基本动态姿态的识别。实验表明,该算法可以达到90％以上的识别率。     

基于RBF神经网络的人脸识别研究

针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明,该方法进行人脸识别具有较高的识别率.     

基于神经网络实现多种数字信号调制方式的自动识别

A．K．Nandi与E．E．Azzouz提出基于决策论的信号调制样式自动识别方法具有简单易行，适合在线分析的优点．本文在该方法的基础上，针对该方法的数字信号调制样式识别进行深入仿真实现，并提出了基于该方法利用正交最小二乘法(OLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式自动识别的方法，最后对计算进行了改进，提高了该方法的识别能力，对SNR为8～20dB的信号识别得到了较好的结果．本文识别的数字信号为2ASK、4ASK、2PSK、4PSK(QPSK)、2FSK、4FSK与16QAM七种信号．     

湖南省主要内生成矿事件的构造格局控矿特征及动力机制

湖南省内生矿产资源丰富,内生成矿事件主要有加里东期(以志留纪为主)、印支晚期(晚三叠世)、燕山中晚期(晚侏罗世—早白垩世)等3期。以区域矿产资料为基础,结合大地构造、成岩成矿年龄、矿床成因机制等研究成果,对上述3期内生成矿事件的构造格局控矿特征和动力机制进行探讨。①受加里东运动自东南向西北扩展以及深部岩石圈结构差异控制,加里东期湖南省自东南往西北分为成矿特征有别的3个构造带。湘中—湘东南构造岩浆带(Ⅰ)发生后碰撞花岗质岩浆活动,于局部产生与岩浆活动相关的W、萤石等成矿作用; 雪峰构造带(Ⅱ)东部的雪峰冲断带(Ⅱ₁)形成了以构造活化成因为主的金矿和锑金矿; 雪峰构造带(Ⅱ)西部的武陵低缓褶皱带(Ⅱ₂)及湘西北构造抬升带(Ⅲ)内形成了与寒武纪同沉积断裂活动、加里东运动后的伸展活动以及相应的热液活动有关的汞铅锌矿。②印支晚期受深部岩石圈结构差异控制,湖南省自东南至西北分为3个构造带:湘中—湘东南构造岩浆带(Ⅰ)因后碰撞减压熔融而发生大规模花岗质岩浆活动,从而于其东南部形成钨锡铅锌多金属矿床,西北部形成锑金钨多金属矿床; 雪峰构造带(Ⅱ)可能无内生热液成矿作用; 湘西北褶皱带(Ⅲ)发育小型脉型铅锌矿。③燕山中晚期,湖南省自东南往西北分为3个构造带:湘中—湘东构造岩浆带(Ⅰ)受岩石圈拆沉、软流圈上隆、陆内碰撞后期增温减压、俯冲板块崩塌等深部构造作用控制而发生大规模花岗质岩浆活动,形成了大量的有色金属矿床和金矿床; 雪峰西部构造带(Ⅱ)成矿作用弱,局部存在Au、Hg成矿作用; 湘西北褶皱带(Ⅲ)发育少量低温热液充填型萤石矿和砷矿。     

基于RBF网络的轮胎侧向力模型

RBF神经网络相对于其他网络的特点是计算量小,收敛速度快,具有良好的非线性映射效果.采用人工神经网络中的径向基函数(RBF)神经网络,对车辆操纵稳定性仿真分析中的轮胎侧偏特性进行研究,建立轮胎侧向力神经网络模型.并与用于学习的实验数据进行比较,以验证这种模型的准确性,并以求为车辆动力学仿真和控制提供更好的手段.     

基于模糊-RBF神经网络优化的PID控制

采用模糊控制和RBF神经网络训练相融合的方法,应用于对PID控制器参数的调整中,对非线性系统的控制仿真试验结果表明,该方法的控制性能优于单独采用RBF神经网络的控制。