语音识别中互信息测度的聚类特性分析与实验评价

互信息作为一种模式距离测度已经被成功地应用在语音识别中,并由此提出了语音识别的互信息匹配模型。本文运用统计方法对互信息测度的聚类特性进行了分析,对其实际识别性能进行了实验评价,并与传统的距离测度Euclidean,Mahalanobis和Itakura-Saito进行了比较。分析与实验表明,互信息测度具有较好的聚类特性,相应的类内凝聚度较高,类间耦合度较小,在采用线性预测倒谱系数LPCC作为特征参数时,运用互信息测度的错误识别率较小,仅为运用Euclidean测度时的50％。     

等方差加权倒谱失真测度及其在说话人识别中的应用

本文根据倒谱系数矢量在特征空间的统计分布特性,提出了一种新的等方差加权倒谱失真测度,这种测度的加权函数充分刻画了语音倒谱矢量在特征空间分布的精细结构,从而有效地辨识不同讲话者的特征,实验表明,和常规的欧氏距离及方差倒数加权距离等相比,本文所提的失真测度能显著提高基于矢量量化的说话人识别的正识率。     

基于犹豫模糊集的不等长序列识别方法及应用

针对不等长序列难以识别的问题,提出了一种基于犹豫模糊距离测度的识别方法.首先,从模糊数的角度对问题加以描述,用格贴近度建立了不等长序列的犹豫模糊信息识别模型.其次,定义了犹豫模糊数的均值、方差、相对范围、犹豫度4个特征,结合较短部分的隶属度差值,定义了犹豫模糊广义集成特征距离测度和广义加权集成特征距离测度,其满足度量空...     

混叠语音的场景分析方法

提出了1种混叠语音场景分析模型,模型以独立分量分析(ICA)方法作为语音分解的理论依据,以时频分布和距离测度作为语音辨认的实现工具,完成了混叠语音场景分析过程。阐述了ICA和时频分布的原理,采用改进快速ICA算法,结合优化时频分布和距离测度方法,有效完成了语音场景分析实验。通过对实验数据采用主客观评估,结果说明提出的模型具有较好的处理效果。     

基于层次聚类的网络流识别算法研究

利用核函数定理提出了一种改进的网络流识别算法。首先运用对称不确定性的概念选择出最相关的流测度,然后利用核函数定理对选择的网络流测度进行高维映射,以测度的高维空间距离作为度量各个类差别的标准,提高了聚类结果的准确性。采用光滑因子、轮廓系数和不确定熵来控制聚类过程。实验表明,该算法的聚类结果更均匀,没有出现某个类占过大比重的情况且根据高维空间的类距离能够检测出网络流里的大部分流量。     

基于结构特征的空间目标识别算法

提出了基于结构特征的空间目标识别算法。卫星结构的对称性使得卫星的一维距离像具有对称性，碎片结构的不对称性使得碎片的一维距离像不具有对称性，文中首先应用RELAX算法提取出目标的强散射中心的位置和幅度，然后根据模式匹配和对称性测度两种方法来检测强散射中心是否具有对称性，进而对卫星和碎片进行识别。经过计算机仿真实验，该算法取得了比较好的识别效果。     

基于KL鉴别信息的语音识别粗分类

本文用修正的隐Markov模型的KL鉴别信息作为失真测度进行语音识别粗分类。文中证明了分类方法的可行性,给出了分类算法,实验研究了分类的正确率与子集间交叠率的关系。     

基于加权VQ的说话人识别中权值产生方法的研究

文中研究了在基于矢量量化的话人识别方法中采用加权的失真测度对识别率的影响.在采用加权欧氏距离失真测度时,分别对采用传统的标准差来描述的类内聚合程度,引入标量量化的失真测度来描述类间离散程度,并产生相应的权值对参数通道进行预加重来进行识别,通过试验,通过实验验证了基于标准差(SD-WDMVQ),基于标量量化的(SQQ-WDMIQ)和综合考虑类内类间距离的(WDMVQ)可以得到更高的识别率.     

中英文混合孤立词识别系统声学建模方法研究

研究了中英文混合识别系统声学建模的方法,为改善识别效果及降低混合系统的模型参数规模,提出了一种基于状态时间对准的模型距离测度和声学知识相结合的中英文音素模型聚类算法,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,在模型参数规模等同的条件下,该算法较之于模型直接合并有了显著的提高,比基于Bhattacharyya距离和似然度距离的做法也有了不同程度的改进。     

基于广义信息测度的雷达自动目标识别

广义信息测度经过核函数的非线性特征映射,对线性变换和坐标系的平移具有不变性。比较和分析了角度相似测度和广义信息测度,提出利用基于广义信息测度的相似准则,来实现雷达目标距离像自动识别。在特征空间中把特征映射和内积合成,将4类飞机距离像数据经过核函数的特征映射,从不可分的低维空间映射到可分的高维空间,实现了非线性不可分模式到线性可分模式的转变。仿真实验证明,与常规的角度相似系数(夹角余弦)测度相比,本文的目标识别方法抗噪性能强,对飞机识别率有显著的提高。     

基于关联成像及图像质量评价的距离测量方法

针对现有的距离测量方法仅能测量距离,功能较为单一的问题。提出一种基于关联成像和图像质量评价的距离测量方法,其可达到测量距离和成像的目的。通过实验测量检测光路光强,由计算机模拟不同传播距离参考光路光强,将两路光强做相关运算获得一系列目标物体图像,用峰值信噪比评价图像质量,峰值信噪比最大的图像对应的参考距离即为测量值。文中利用Matlab设计了相应的实验,验证了文中方法达到了获得目标物体图像和准确测量的效果。     

一种修正证据距离

Jousselme提出证据距离衡量一组表示分类结果的证据与代表真实结果证据之间的差异性程度。该文通过分析得到Jousselme证据距离衡量一般形式证据的差异性程度存在不足：证据基本信任分配分布的分散程度越大,Jousselme证据距离越小,两组完全不相同的非类别证据间的Jousselme证据距离不为最大值1。针对不足,该文提出一种修正证据距离。数值算例表明,修正证据距离扩展了Jousselme证据距离对证据差异性程度衡量的适用范围。     

基于欧氏距离度量的移动台辅助越区切换

在进行移动台辅助越区切换时,需要精确测量信道质量,并将它报告给基站.欧氏距离度量与解调信息序列相结合,可以用来测量信道质量.仿真结果表明平均的欧氏距离度量在使用不同的编码调制方案和不同的移动速度下,仍然可以提供可靠的信道质量度量;使用欧氏距离度量作为移动台辅助越区切换的判决依据,显著地减少了切换次数和切换时延,提高了系统性能.     

基于监督的距离度量学习方法研究

很多机器学习算法（比如K近邻算法）,学习的效果非常依赖于输入数据的距离度量,距离度量学习的主要目标是通过训练样本学习出一个能够更有效反映样本空间的距离函数,在此距离函数下,同类样本具有较近的距离,异类样本具有较远的距离。对近年来基于监督的距离度量学习方法的基本思想和算法进行了研究,并对当前距离度量学习的热点进行了介绍。     

基于图的半监督学习的距离度量改进

基于图的半监督学习的一个关键问题是：图上顶点之间的距离度量的有效性问题。为了解决这个问题,提出了基于图的半监督学习的距离度量改进方法。通过在现有密度敏感的距离度量方案中添加补偿参数的方法,使得改进的距离度量方案不但能够有效地扩大不同类别的高密度区域样本间的距离,同时还能缩小相同类别中样本之间的距离。将改进的距离度量方案应用到聚类算法中,来验证改进的距离度量方案的有效性。实验结果表明：改进的距离度量方法能够有效地扩大不同类别间距离,增强类内聚合度。     

基于概率密度并联距离的话音检测算法

该文提出了一种基于概率密度并联距离的话音激活检测算法。算法根据语音信号和噪声信号的Mel域子带能量概率密度的不同特性,引入并联距离定义构造判决函数,通过判断该函数的值来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,该文算法性能优于G.729B VAD算法。     

脉冲雷达测距时间-电压转换方法

针对传统的雷达测距方法中实现皮秒级的时间测量比较困难;微波计数器及TDC-GP时间数字转换芯片可以达到皮秒量级的时间测量,但价格昂贵,不能得到广泛应用。文中提出了一种基于时间-电压转换原理,通过积分运算电路将时间的测量转化为电压的测量,进而达到测量距离的目的。实验结果表明,当系统采用14位A/D转换可以实现6.1ps的时延测量,当系统采用16位A/D转换,可以测得1.5 ps的时延。该方法实现简单,并且降低了雷达系统的成本,远距离和近距离的测量均适用,不存在距离模糊问题。     

Improved distance measure for pattern recognition

The Euclidean distance has often been used to measure the similarity between patterns represented by multidimensional vectors. The Euclidean distance is expensive to implement in hardware, and alternatives have been sought. The letter proposes a new distance measure which is a weighted sum of the city block and square distances. This new distance is a more accurate predictor of the Euclidean distance than are either of its components.     

远距离灯光强度测试方法研究

本文提出了一种对于远距离灯光强度的测试方法。在讨论了测量原理的基础上,搭建了实验装置,装置运用光电技术和计算机技术完成了实验结果的量化。实验数据表明该测量方法可以判断远距离灯光的强弱,并从两个不同距离的测量结果分析所得量化值,基本满足光强与距离平方成反比的定律,验证了测量方法的正确性。     

A measure for mutual refinements of image segmentations.

In this paper, we recover a graph interpretation of the mutual partition distance, proposed recently by Cardoso and Corte-Real. We deduce some properties of this measure, and establish a correspondence with the partition distance introduced by Almudevar and Field and Gusfield, and independently by Guigues. We also present some different formulations for the computation of the mutual partition distance. Finally, a comparison is made with similar measures.