一种简单的噪声鲁棒性语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统非常重要的组成部分,一种理想的语音端点检测方法,在噪声环境中要具有较强的鲁棒性.为了提高检测方法在噪声环境中的鲁棒性,在短时能量的基础上,结合谱平度和幅度谱的主频率特征,分别进行判决,再采用投票决策机制确定端点检测结果,提出了一种比较理想的语音端点检测方法.实验结果表明,与传统的短时能量法和短时TEO能量法相比,该算法在各种加性噪声下具有良好的鲁棒性,在较低信噪比下仍能准确地区分有用信号和噪声,验证了该算法的有效性.     

基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法

为了解决低信噪比环境下传统的语音端点检测算法性能较差且不能自适应环境噪声,提出了一种基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法。将对数能量与改进的Mel能量进行融合,获得了一种新的时频参数（TF）,该参数能有效地区分语音段和噪声段。使用该参数在噪声段对阈值进行更新,采用门限检测法判定出语音端点。仿真实验表明,该算法具有较好的鲁棒性,且能够准确地检测出语音端点。当信噪比（SNR）为0 dB时,端点检测错误率仅为15%左右。     

一种改进的含噪语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难,提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的SVM核函数参数[γ]和惩罚因子[C]。建立语音端点检测模型。在Matlab软件平台下进行仿真实验,结果表明在不同的噪声条件下,GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%,明显优于传统的双门限算法和普通的SVM算法。     

一种精确检测语音端点的方法

端点检测是语音识别中的一项关键技术,端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响,特别是对端点检测比较敏感的语音识别算法。本文引用窗长动态变化的端点检测技术,并将传统的双门限端点检测算法和窗长动态改变的端点检测技术结合起来用于语音端点检测。大量实验表明这种技术可以比较精确的检测语音端点,特别是地检测语音的起始端点中有很大的优势。使用改进后的语音端点检测技术,可以有效地提高语音识别率。     

一种语音端点检测方法的探究

研究了一种以过零率ZCR和能量E为特征的语音端点检测方法。在进行大量实验的基础上，经过分析，对该方法提出了几点改进。     

一种基于滑动窗口的语音端点检测算法

提出了一种基于滑动窗口的综合语音端点检测方法。从提高系统鲁棒性角度出发，利用各种综合的算法思想方法提高端点检测的准确性，鲁棒性和提高语音识别系统的总体识别率。利用频域能量、回声消除、DTMF滤除、利用信噪比确定多种阈值用于判定、利用语音渡形特点进行粗调和精调等。试验表明该方法在语音端点检测的错误率和端点误差方面都显著减少了，系统鲁棒性得到明显提高。     

一种改进的检测语音端点的方法

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差。针对短时过零率对噪声的存在非常敏感,本文引入一种判决门限,修正了传统过零率的计算。同时引入窗长动态改变的端点检测方法,并将两者有机的融合到传统的双门限端点检测算法中。试验表明这种算法可以比较精确的检测出语音端点,适合于对端点检测比较敏感的语音识别算法。使用改进后的语音端点检测方法,可以有效地提高语音识别率。     

强噪声环境下自适应语音端点检测算法

本文在分析基于短时能量的语音端点检测算法局限的基础上,引入短时信噪比SNR估计方法,并设计自适应的判决门限,提出一种自适应语音端点检测算法.通过对平稳高斯白噪声环境下信噪比从-10dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验表明,所提方法能更为准确地检测到语音的端点.     

复杂噪声中基于MFCC距离的语音端点检测算法

为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出一种基于梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离,结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正,并更新其阈值,建立自适应噪声模型,实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明,与基于双门限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比,在计算效率相同的条件下,该算法的检测准确率更高。     

一种基于自适应谱熵的端点检测改进方法

在低信噪比的环境下,为增强与噪声的区分度,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法.通过改进语音端点检测的特征参数,更好地区分语音信号与噪声信号,提高在低信噪比环境下的端点检测正确率.基于子带谱熵,引入正值常量对基本谱熵参数进行算法改进,得到改良的负谱熵特征,并结合自适应子带选择方法,得到一种新颖的特征参数--自适应子带常量负谱熵.特征在低信噪比的情况下有较强的抗噪能力,并能够准确地检测出语音端点.实验结果表明,不仅快速有效,具有较强的鲁棒性,而且适合低信噪比的语音端点检测.     

一种自适应的人工免疫异常检测算法

提出了一种基于免疫的自适应异常检测算法SAIM,该算法通过对训练抗原的学习,形成最优的抗体对记忆细胞集进行进化和更新,通过记忆细胞集采用KNN方法投票进行异常检测。实验采用著名UCI机器学习数据库的Hepatitis标准数据集,获得的分类准确率为93.5%,与现有同类算法进行比较,SAIM所取得的准确率具有一定的优越性。     

一种自适应步长布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法（CS）后期收敛速度慢、计算精度不高等不足,提出了一种自适应步长调整布谷鸟搜索算法,加快布谷鸟搜索算法的搜索速度,提高其计算精度。通过8个标准测试函数测试的结果表明,改进后的自适应步长布谷鸟搜索算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。     

基于小波域的自适应多尺度图像融合

在小波变换的基础上提出了自适应图像融合算法,该方法通过自适应多尺寸窗的应用得到融合图像.最后分别对仿真图像和多聚焦图像进行了图像融合的实验并与其它几种算法进行了比较.结果表明,该算法对提高图像融合的质量有显著的优势,证明了算法的有效性和可行性.     

具有自适应性的半脆弱数字水印算法*

为了解决数字水印算法的鲁棒性与脆弱性之间的矛盾,提出了一种新的具有自适应性的半脆弱数字水印算法,重点介绍数字水印的嵌入算法。该算法通过采用改进的低通滤波器,调整中间像素灰度、改变两端的灰度差分来实现水印的嵌入。实验结果表明：该算法对photoshop下所有级别的JPEG压缩均具鲁棒性,而对所有几何变换等恶意攻击具有脆弱性,并可根据所提取水印可判断出恶意攻击的类型、程度、区域等特征,具有较好的自适应性。     

自适应滤波器在电参数测量系统中的应用

论述了基于LMS算法的自适应噪声抵消器和自适应谱线增强器的工作原理及改进的算法,并将自适应噪声抵消器和自适应谱线增强器合并为一个滤波器应用于电参数测量系统中,仿真实验证明这种滤波器去除噪声的性能较佳.     

自适应步长萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。     

求解约束优化问题的自适应演化算法

提出一种基于高斯柯西变异算子的多父体杂交自适应演化算法,并用于求解约束函数优化问题。算法的特点：在随机搜索过程中引入三种新的多父体杂交算子加速收敛;基于高斯柯西变异算子提出一种新的产生新个体的方法;提出一种根据演化的进度能自动调整搜索范围的自适应机制。分析与实验表明,与其他算法相比,算法更具有通用性、高效性、鲁棒性,算法收敛速度和算法稳定性有明显改进。     

遗传算法中自适应的比例选择策略

基于适应度比例的选择策略是遗传算法的基本选择方法,但采用该策略易出现未成熟收敛和随机漫游现象。通过实验分析了两种现象的成因,提出采用自适应的比例选择策略来依据种群性状的改变而动态地调整选择压力,进而调整算法求精和求泛能力的平衡。分析和对比实验证实,新的选择策略可有效克服未成熟收敛和随机漫游现象。     

一种无线传感器网络自适应定位算法

针对无线传感器网络中未知节点分布不均的问题,提出了一种无线传感器网络自适应定位算法。首先通过遍历未知节点,对区域密度进行划分,自适应改变各个区域信标节点虚拟力系数,使得信标节点合理分布于被监测区域中,提高了定位精度。理论分析和实验表明：算法是行之有效的。