数据缺失条件下法庭说话人确认研究

为检验似然比证据评估框架下法庭半自动说话人识别系统在有限问题语音条件下的识别性能,提出了一种新的使用元音倒谱和高斯混合模型(GMM)的法庭说话人识别方法。该方法使用多个时期的普通话数据库中元音/a/的倒谱系数进行了验证,与多变量核密度(MVKD)的方法相比,基于GMM的方法在问题语音数据缺乏的情况下具有更好的识别性能。讨论和检验了多个似然比结果的融合方法,并且对识别系统的准确度使用对数似然比代价函数进行了衡量。     

利用性别判识技术的说话人识别系统的研究

本文在基于GMM的与文本无关说话人识别系统中考虑性别差异,提出了把不同性别的说话人特征参数归成不同的两个子集,识别时先判断待识别说话人特征是属于哪个性别子集后,再在相应的子集中进行识别的方法。实验结果表明该方法能够改善基于GMM的与文本无关说话人识别系统的识别率。     

基于CGMM-UBM的电话短语音说话人确认

针对手机、电话的短语音文本无关说话人确认,本文设计了一种基于分类GMM-UBM（CGMM-UBM）的说话人确认系统。用k-means算法将训练背景模型的语音参数集分类成若干个子空间,并据此进行目标说话人语音数据的子空间分类,再采用GMM-UBM结构为每个子空间分别建立一个子系统,以各个子系统输出评分的线性加权作为系统的输出评分。分类后的模型可以采用较低的混合度,线性加权增强了贡献较大子空间对确认性能的作用。在NIST’03语音库上100个男性话者的实验表明,短语音条件下,分类系统的性能比不分类系统有显著的改进,运算效率较后者也提高很多。     

一种GMM对数似然得分变换方法

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别方法通常采用对数似然得分作为测试时判定目标说话人的依据。文章在分析对数似然得分特点的基础上,提出了一种改进方法,提高了测试语音帧对于目标模型和非目标模型得分的相对差值。基于TIMIT数据库的实验证明了采用变换后似然得分的说话人识别系统比采用对数似然得分的系统具有更好的识别性能和抗噪声性能。     

复合高斯杂波中自适应目标检测算法

本文研究了复合高斯杂波中已知给定距离-多普勒单元多普勒频率、未知目标幅度的自适应检测目标的问题。杂波散斑分量用未知自回归系数的自回归过程建模表示,通过求解自回归系数和目标幅度的最大似然估计,推导得到复合高斯杂波中的广义似然比检测器。在目标信号向量维数很大的情况下,该检测器对激励信号方差与纹理分量的乘积具有恒虚警率特性。数值仿真表明该检测器性能优于正则化自适应匹配滤波器。最后分析了目标信号向量维数、自回归模型阶数在不同信杂比下对检测器性能的影响。      

基于修正EM算法的说话人识别的研究

提出了针对说话人识别的GMM模型训练的新方法。理论推导和实验结果表明,与GMM常用的传统EM算法相比,提出的新算法能够解决训练中会出现奇异阵的问题,并能提高系统识别率。     

基于GMM说话人分类的说话人识别方法研究

提出了基于高斯混合模型（GMM）说话人分类的分级说话人识别系统,同时将小波神经网络（WNN）引入到子识别系统中。分别对未分级说话人识别系统和分级说话人识别系统进行了比较。仿真实验结果表明,分级网络在保证正确识别率的同时,不仅改善了网络训练速度,亦大大提高了识别响应速度。     

考虑性别差异的与文本无关说话人识别系统的实现

在基于GMM的与文本无关说话人识别系统中考虑性别差异,提出了把不同性别的说话人特征参数归成不同的两个子集,识别时先判断待识别说话人特征是属于哪个性别子集后,再在相应的子集中进行识别的方法。实验结果表明,该方法能改善基于GMM的与文本无关说话人识别系统的识别率。     

基于变分贝叶斯学习的音频水印盲检测方法

为了提高音频水印的检测性能,基于音频帧MFCC特征的统计特性,提出了一种音频水印盲检测方法。在音频帧的DCT系数上嵌入扩频水印,对嵌入水印的音频帧和原始音频帧分别提取MFCC特征进行训练,分别建立高斯混合模型,并通过变分贝叶斯学习方法估计出高斯混合模型的参数,检测时依据最大似然的原则。实验结果显示提出的方法在音频信号受到噪声干扰和恶意攻击的情况下,相对基于EM算法的方法在误检率上有明显降低,在小样本训练情况下具有更好的效果并且可以有效避免过拟合的问题。     

基于MVQM的说话人识别的研究

提出了一种新的说话人识别方法。该方法综合了VQ和GMM的优点,通过用VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果证明了该方法的有效性。     

相干杂波中雷达目标的极化检测

首先介绍了高斯分布杂波背景下全极化相参雷达的极化域一时域联合目标检测算法,然后就两种实际目标,结合蒙特卡洛方法,分析了雷达目标的检测性能。重点研究了杂波的时间相关性对检测性能的影响,给出了不同相干杂波背景下的目标检测性能曲线,得到了杂波的时间相关性与目标检测性能之间的关系曲线。在此基础上讨论了在不同时间相关性杂波背景下时域采样的增加时检测性能的影响。最后介绍了K分布杂波背景下的极化域一时域联合目标检测算法,给出了检测性能曲线。     

基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法

在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测的完整性,并进一步降低了算法对场景光照变化的敏感性。多场景下的对比实验结果表明,该方法能更准确、完整地检测出运动目标并具有更好的环境适应性。     

基于改进高斯混合模型的红外人体目标检测方法

针对高斯混合模型在阴影不显著情况下,容易把随光线突变而变化的背景像素点当作前景目标从而造成目标误检的缺点,提出了一种基于改进的高斯混合模型的红外人体目标检测方法。该方法引入边缘检测信息增强红外人体目标检测效果。首先,该算法利用Canny边缘检测来提取人体目标的边缘信息。然后,以此对每个像素建立高斯混合模型来完成人体目标的检测。实验结果表明,该方法能够有效消除光照突变所产生的阴影影响,提高了检测的准确性。     

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法.首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理,进一步用似然比检测分割出候选目标,考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况,提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标.     

基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法

 为了有效利用纯净语音导抗谱频率参数(ISFs)的先验知识,本文针对ITU-T G.722.2宽带语音编码标准提出了一种基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法.首先,将含噪语音、纯净语音的导抗谱频率参数,以及对应的增益调整因子构成特征矢量,并利用高斯混合模型拟合其概率密度;然后,在最小均方误差 (MMSE) 准则下对纯净语音的特征参数进行最优贝叶斯估计.为了兼容编码器中的非连续性传输模式,当处理信号为非语音信息时,算法在保持噪声帧谱包络参数不变的前提下,按固定比例调整对数帧能量;且若出现帧擦除情况,算法不调整接收到的码流,并按正常帧处理方式调整恢复后的参数以更新相关历史.本文采用ITU-T G.160标准进行了性能测试,结果表明,与参考方法相比,所提方法在保证信噪比提高能力的同时,可以达到更大的噪声衰减量,且增强语音的客观质量更优.     

基于改进单模高斯模型的运动目标检测算法

在视频交通车辆目标检测中,阴影问题是影响其检测准确性的关键问题之一.为了解决这个问题,提出了一种结合单模高斯模型和背景差法的运动目标阴影检测方法.首先针对传统单模高斯模型提出了一种自适应学习率和选择性差值更新背景相结合的方法,加快了背景模型的初始化速度,同时结合背景差法对阴影部分进行检测与去除.实验结果表明,该方法能够较好地去除车辆的阴影,提高了检测的准确性.     

基于FPGA的红外目标自动检测系统

红外成像在军民监控领域广泛应用,红外自动目标检测能减少人工参与,有效提高效率.本文实现了基于FPGA的红外目标检测系统,首先对系统的硬件资源需求进行评估,并设计了以FPGA为核心处理器的系统硬件平台.其次,开发了基于FPGA的红外目标自动检测处理流程,经过两点校正与盲元补偿等预处理后的红外图像信号,通过混合高斯背景建模的方法建立背景模型,自动检测前景目标,再将目标区域周围高亮标识出来.实测结果表明,该系统可有效检测出高亮背景下的红外目标.