SVM核函数的研究及其在语音激活检测中的应用

在支持向量机的研究中,核函数起着关键性的作用.由于普通核函数都各有利弊,为了得到更好的学习和泛化能力,分别采用了混合核函数(mixture kernel)和适度衰减核函数(moderate de-creasing kernel).大量实验数据表明,将其应用于语音激活检测中,与其他几类分类核函数相比具有明显好的分类效果.     

一种基于感知滤波的语音去噪算法

文中针对加性白噪声的环境下,通过在传统的Wiener滤波算法中引入人耳听觉感知特性及谱减算法,提出了一种新的基于感知滤波的语音去噪算法.该算法的关键是采用LPC分析得出的感知加权函数修正维纳滤波方程,使噪声谱分布随语音而变.不仅保持Wiener滤波算法的优点,而且降低噪声对纯净语音的影响.实验表明,该方法能更有效地抑制背景噪声,提高语音质量,且具有较低的计算复杂度.     

基于噪声整形的语音去噪算法

针对非平稳环境噪声提出一种基于噪声整形的语音去噪算法.该算法以最小感知均方误差为准则,在Wiener滤波的基础上,采用听觉感知加权函数修正Wiener滤波方程,实现对噪声谱整形,使噪声谱分布特性跟随语音谱而变:同时引入频率补偿因子克服非平稳噪声谱对语音影响的不均匀性;采用快速噪声估计算法实现对非平稳的估计.实验表明,该算法能更有效地抑制背景噪声,提高了去噪后的语音质量.     

基于蚁群算法的自适应QoS路由优化

Internet网络规模的迅速增长和网络技术的不断完善，使得如何在满足QoS（quality of service）要求下进行路由选择成为路由算法研究的重要方向。提出了一种多约束条件下的自适应蚁群算法，该算法基于目标函数的信息素分配策略来自适应地调整蚂蚁的搜索行为，使多约束QoS路由优化问题得到了很好的解决。