支持向量机在语音激活检测中的应用研究

提出将支持向量机(SVM)方法应用于语音激活检测(VAD),并验证SVM方法在VAD检测中的有效性。采用了快速训练支持向量机的序列最小最优化方法(SMO)进行训练。提出的基于SVM的VAD方法仍然采用G.729附件B(G.729B)中的VAD方法所采用的特征参数作为分类的特征参数。经过基于SVM的VAD方法与G.729B的VAD方法进行比较,表明SVM方法应用于VAD中是有效的。     

基于微粒群的矢量量化码书设计算法

针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性.     

基于粒子群算法的码书设计研究

由于应用基本粒子群进行码书设计时容易出现陷入局部最优解的问题,故引进模拟退火算法对全局极值的更新条件做了改进,提出了一种新的码书设计方法.改进算法的全局极值更新条件采用了随机概率扰动接受的方式,既接收优化解,也可以接受恶化解,从而增加全局最优区域的搜索能力,避免了粒子过早的"趋同性".采用提出的码书设计方法进行于语音矢量量化表明新提出的算法所重构的语音无论是从清晰度、自然度还是理解性上都要好于基本粒子群算法所重构的语音.增大全局搜索范围.     

窄带主动轮廓模型及在医学和纹理图像局部分割中的应用

提出一种新的基于二值水平集的窄带主动轮廓模型用于局部分割.通过对二值水平集进行形态学膨胀和腐蚀操作, 提出一种稳定灵活可控的窄带控制方案,该方案可使得曲线进化精度从一个像素宽度灵活变化到任意大小. 考虑到局部分割一般要求初始轮廓置于待分割目标内部并不断膨胀进化直至目标边缘,本文提出用形态学闭运算作为新的曲线平滑方案. 与传统的高斯平滑和曲率平滑方案相比,形态学闭运算不仅能够更好地促进曲线的膨胀进化,而且有利于保持水平集函数的二值性. 此外,本文提出的方法是一种通用的自然框架,可以根据不同的需求设计不同的速度函数. 为了证明所提出的局部分割框架的有效性和鲁棒性,本文以医学图像和纹理图像为例分别设计了两个速度函数: 一个是融合了磁共振脑图像的非严格对称信息的速度函数用于大脑皮质下结构的局部分割;另一个是融合了局部熵和局部梯 度算子的速度函数用于纹理图像的局部分割. 在合成图像、医学图像和纹理图像上的实验证明了本文方法在局部分割中的有效性和鲁棒性.     

多分辨分析用于测井资料的重采样及合成记录与地震道的匹配

针对传统测井资料重采样方法的不足，提出了基于多分辨分析的新方法。同传统的重采样方法相比，新方法不仅可以保持测井曲线的总体特征，而且较好地保持了测井曲线局部变化。同时将多分辨方法应用于合成记录与地震道匹配的时间漂移校正问题，实际效果较好。     

波阻抗约束反演及储层物性参数计算方法

简要地介绍了宽带约束反演的基本实现思路，并着重介绍应用人工神经网络方法将约束反演得到的波阻抗转换成储层物性参数的方法。在储层参数计算中，应用了ＲＢＦＮ网络求取预测函烽，并对预测函数进行显著性估计。该方法在塔里木盆地塔北牙哈下第三系储层分析中应用效果良好。     

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.     

基于特征值排序的部分失真快速码字搜索算法

提出了一种矢量量化快速码字搜索算法．该算法在编码前预先计算每个码字的特征值并按顺序排列；在编码时，根据每个输入矢量的特征值来确定码字搜索顺序。同时限定相应的搜索范围及利用有效的码字删除准则，从而大大提高了编码速度．实验表明，该算法只需要穷尽算法2％-4％的编码时间就可以获得与之较为接近的编码质量，编码速度与ASRSS算法及MEENNS算法相比也有明显提高。     

一种改进的降秩子空间盲多用户检测

提出了一种基于可变阈值的降秩子空间选择算法的盲降秩多用户检测技术。采用可变阈值的降秩子空间选择算法,能较快得到合适的降秩子空间,且计算结果具有可重用性。仿真结果表明,该算法能用较低的计算复杂度达到系统要求的检测性能。