匹配追踪时频分解算法的端点检测方法

为了能在无噪音环境下准确地检测语音信号的端点,传统的方法是使用过零方法检测清音,短时能量方法检测浊音,两者相结合便实现了端点检测。通过对语音信号在时频平面中分布的研究,提出了一种基于匹配追踪时频原子分解算法的端点检测方法。该方法利用匹配追踪算法对信号进行分解,使得信号在时频平面上具有较直观明显的魏格纳能量分布,利用这个特点设置一个门限值再进行端点检测,便能准确检测出语音信号端点。实验结果表明,和传统的方法相对比,因为涉及到了信号的分解,所以实时性较差,且门限问题还有待深入研究,但该方法能更加准确地检测出语音信号的端点,亦为端点检测问题提供了一种新的思维方法。     

抗非线性交叉串扰自适应噪声抵消的神经网络方法

文中对于具有非线交叉串扰的自适应噪声抵消问题,给出了一种用神经网络来解决的方法,并以仿真实验的结果说明了方法的有效性。     

模糊系数二次规划

本文定义了模糊系数二次规划,并给出了求解法。     

利用重心原理的图像目标最小外接矩形快速算法

提出了一种基于重心原理的求取目标最小外接矩形的快速算法寻找主轴法。利用重心原理确定水平主轴与垂直主轴的初始位置和旋转中心，根据水平主轴确定目标的初始外接矩形，在水平主轴和垂直主轴构成的锐角区域内，旋转外接矩形，找到面积最小的外接矩形，作为寻优目标。该算法利用重心原理确定的主轴初始位置非常有效，缩小了搜索区间，减少了整个寻优过程中的旋转次数，并且仅旋转用直线方程表示的主轴，大大减少了运算量，有效提高了运算速度，可以快速找到目标的最小外接矩形。     

基于 BHC 编码的 DCT 域音频水印算法

将BHC编码引入到音频水印系统的研究中,设计了一种包含版权信息和密钥的二值图像作为水印.利用混沌序列,并将其加密后,采用BHC纠错编码,将水印信息嵌入到原始音频信号的DCT域中,此水印方案包含的版权信息量大.对一般信号处理进行了仿真实验,实验表明此方法具有很强的鲁棒性.     

利用波阵面扩大虹膜采集装置的景深

该文针对虹膜识别系统中虹膜采集装置采集虹膜图像很不灵活的问题,给出一种利用加波阵面来延长景深的方法。文中详细分析了其可行性及设计方法,并给出了运用此系统采集虹膜,进行虹膜识别的比较实验结果。该方法对虹膜识别的推广具有很高的参考价值。     

基于ICA的快速定点算法

介绍了独立分量分析(ICA)的模型定义、数学原理等基本问题.在分析ICA基础上引入了固定点算法(FastICA).FastICA算法收敛速度快,迭代次数由传统算法的2 000次减少到3～10次.实验表明,FsatICA具有良好的盲源分离性能和鲁棒性.     

基于计算机声卡的谱相减语音增强系统

声卡是多媒体电脑的重要音频设备,同时也是一块A／D,D／A卡。在无其它外围设备的情况下,仅利用计算机声卡和Matlab软件平台构建一语音信号采集与处理软件系统,并利用该系统实现了谱相减语音增强算法。结果显示,该系统简单易行,成本低廉,调试方便,该系统也可用于其它信号计算机虚拟实验仿真乃至实时实现。     

连续语音识别前端鲁棒性研究

针对大词汇量连续语音识别中识别率不高的问题,提出了将语音增强级联在识别系统前端,在语音增强中将谱减法和对数最小均方误差算法（logmmse）与用于噪声估计的最小控制递归平均算法（imcra）相结合。识别系统使用Mel频率倒谱系数（MFCC）提取特征,用隐马尔科夫模型（HMM）训练与识别。实验结果表明,提出的方法最高能使单词识别率提高38.9%,使句子正确率提高21.8%。该方法用于大词汇量连续语音识别是可行的,有效的。