两种海杂波背景下的微弱匀加速运动目标检测方法

该文研究了线性调频(LFM)信号和单频信号分数阶Fourier变换(FRFT)模函数的一些性质,根据这些性质提出了两种基于FRFT模之差的海杂波背景下匀加速运动目标检测的新方法。一种方法利用接收信号与其延时信号的FRFT模之差,另一种方法利用接收信号正旋转角的FRFT模与负对称旋转角FRFT模的镜像之差。两种方法能较有效地抑制海杂波,对信杂比有一定的改善,在低信杂比下具有较好的检测效果。对实测海杂波数据进行仿真,证实了两种方法的有效性。     

应用于语音识别片上系统的语音检测算法

语音识别技术的研究已经进入实用化阶段，而实用化语音识别系统中的一个关键技术就是可靠的语音检测。本文提出了一种基于有限状态机模型的实时语音检测算法(FSM-SD)。采用对数最大似然判决帧能量检测器和过零率检测器控制各状态之间的跳转关系。针对语音识别中的MFCC(Mel频标倒谱系数)和LPCC(线性预测倒谱参数)特征提取过程，分别得到两种不同的帧能量计算方法。将FSM-SD应用到在OAK DSP上实现的小词表汉语语音识别系统，通过实验验证了其对系统识别性能和噪声稳健性的有效保证。     

语音识别片上系统中的多级搜索算法

本文提出了一种新的用于片上的语音识别多级搜索算法.该算法以连续隐含马尔可夫模型(Continuous Density HMM,CDHMM)为基本识别框架.在保证识别率基本不变的前提下,大大降低了片内存储空间的占用量,减少了识别搜索时间.在第二级识别候选词条的选取准则上,提出一种基于置信度的选择方法,更进一步改善了识别速度,增强了识别的稳健性.在200个语音命令的识别任务下,系统的识别率为98.83％.而当识别词条增加到600条时,该算法也具有良好的识别性能.     

汽轮机油使用中出现的问题及防止

针对汽轮机油监督中出现的主要问题，分析原因。并提出有关的防止措施以及监督中需要注意的问题。     

宝钢冶炼电炉电极夹持器的结构分析及改进

介绍了宝钢冶炼电炉电极夹持器的工作原理和结构特点,建立了电极夹持器结构的力学模型,应用有限元方法计算了位移和应力分布.根据工程实际需要和综合分析,提出了对原结构的改进形式,并通过计算和比较说明改进结构提高了整体结构的安全性能.改进后的结构已应用于实际生产中.     

基于小波变换和线性预测的基音提取

为有效提取基音周期,提出一种改进的小波变换方法,在小波滤波器的基础上,加入倍频抑制系数,以去除大部分的倍频干扰。根据语音情况融合阶数可调的线性预测,能去除强共振峰造成的倍频干扰,同时避免基音信号受到过多损伤。实验结果表明,在安静的环境下,该方法的准确率可达97.8%;在信噪比为0 dB时,其准确率为91.1%,从而使系统具有较好的准确性、鲁棒性和抗噪性。     

基于线性对数似然核函数的说话人识别

为了提高文本无关的说话人识别系统的性能,提出了基于线性对数似然核函数的说话人识别系统。线性对数似然核函数利用高斯混合模型对频谱特征序列进行压缩;将频谱特征序列之间的相似程度转化为高斯混合模型参数之间的距离;根据距离表达式,利用极化恒等式求得频谱特征序列向高维矢量空间的映射方法;最后,在高维矢量空间,采用支持向量机(SVM)为目标说话人建立模型。在美国国家标准技术署公布的说话人识别数据库上的实验结果表明,所提核函数具有优异的识别性能。     

嵌入式英语命令词语音识别算法研究

本文提出了一种基于定点DSP的嵌入式英语语音命令词识别算法,并基于TI芯片建立识别系统.系统采用基于连续隐Markov模型(Continuous Density Hidden Markov Model,CDHMM)的两阶段识别策略.通过决策树结合数据驱动的状态聚类方法.一阶段模型数目研究等方法提高识别率.最后在以TI TMS320vc5502定点DSP为核心的语音处理片上系统上实现了英语语音命令识别.当DSP工作速度为200MIPs时,实时率为0.37,存储空间消耗为49.5kbyte,对于1235词的识别效果为95.4％.     

基于格的汉语自然对话语音索引方法研究

对汉语自然对话语音索引问题进行了研究. 比较了不同单元格的识别和检索性能, 提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法. 格转换实现了识别单元和索引单元的分离, 词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure of merit, FOM)从基线系统的69.2%提高到73.7%; 格间融合综合利用多个格的信息, 将FOM进一步提高到78.6%; 格内合并对格进行了有效的压缩, 使其可应用于海量语音检索.     

智能熊猫口语对话系统

论文介绍一套应用于博物馆熊猫模型的口语对话系统。该系统利用大词汇量非特定人连续语音识别技术与口语对话模型实现了智能熊猫系统的人机知识问答。系统采用统计的正则语言模型和机器主导的口语对话策略提高系统的识别速度和识别率。由于采用基于子词的声学模型,系统的识别词表易于增加,不受限制。该系统自2001年7月起在北京自然博物馆正式运行,系统对环境噪声以及带有不同方言口音的普通话都表现出良好的稳健性。在实际环境下的测试表明系统语音识别率达到99.07%。