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提出了一种改进的CIS电子耳蜗的脉冲刺激方案。利用听觉外周模型产生一种符合听神经发放机制的刺激脉冲序列来刺激电极,代替传统的均匀交替刺激方案,不仅可以通过包络而且可以通过脉冲间隔来传递语音信息,确保了语音的空间编码和时间编码。听觉仿真实验表明,相对于其他两种方案,方案可以有效地传递更多更丰富的语音信息,在汉语声调识别实验中至少提高19.2%识别率,在可懂度的对比实验中具有最高可懂度。 相似文献
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以提高汉语耳语的识别率为目的,提出了基于概率神经网(PNN)的语音识别系统。实验结果说明该方法提高了系统的识别率,大大缩短了识别时间,提高了整个系统的实时性。在小字库内得出的识别率为94.7%。 相似文献
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提出了一种基于Bark子波变换和概率神经网络(PNN)的语音识别模型。利用符合人耳听觉特性的Bark滤波器组进行信号重构并提取语音特征,然后利用训练好的概率神经网络进行识别。通过训练大量语音样本来构成语音识别库,并建立综合识别系统。实验结果表明该方法与传统的LPCC/DTW和MFCC/DWT方法相比,识别率分别提高了14.9%和10.1%,达到了96.9%的识别率。 相似文献
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基于改进BP神经网络的手写字符识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结合策略对神经网络初始参数进行设置。通过在权重计算公式中加入动量项,降低神经网络对误差曲面局部调节的敏感性,有效抑制其陷于局部极小。学习速率根据总误差的变化进行自适应调整,可以有效地缩短学习时间,加快收敛速度。将该改进算法应用于数字、英文字母以及简单汉字的手写字符识别系统中,进行了有无动量、有无噪声等实验,结果表明该方法与传统BP算法相比识别精度较高、训练时间较短且具有较强的鲁棒性。 相似文献
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定量分析了远距离斜光轴成像位置变化对数字图像相关方法产生的影响,提出使用参考测量技术克服斜光轴成像的不利因素,给出一种新的斜光轴高精度测量动态面内位移的方法,在2-50m处测量最大相对误差小于1%,该方法具有无需共轴光路的测量环境要求的特点。通过C 开发了测量软件系统,运用Windows下新的图像采集和序列图像相关方法,并内嵌Matlab引擎快速给出动载特性测量数据和曲线,特别适用于桥梁、高速公路立交桥的动载特性测量等工程应用。 相似文献
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由于耳语音信噪比较低,采用传统的算法进行耳语音端点检测存在正确率低、抗噪性能差等问题。提出了一种基于希尔伯特-黄变换瞬时能频值的耳语音端点检测的算法。运用希尔伯特-黄变换,分离出耳语音的瞬时幅值与频率,提取基于时间-能量-频率的特征参数瞬时能频值,利用该特征值对耳语音和噪声进行区分,进行端点检测。对700个信噪比为2~10 dB的耳语音测试样本进行仿真实验,该算法检测的起点正确率与终点正确率均高于零能积法、熵法以及拟和特征法。实验表明,该算法适应于多种非平稳噪声环境,能较好地检测耳语音的端点。 相似文献
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针对目前噪声环境下电子耳蜗汉语声调和语句识别率急剧下降问题,提出了一种基于时间精细结构过零刺激方案(FSZC)。利用语音信号时间精细结构的过零点时刻产生高速脉冲刺激序列,从而不仅将时间精细结构编码到电子耳蜗语音算法中,同时采用过零点时刻非均匀的采样脉冲刺激序列,确保了语音的空间编码和时间编码。声学模拟实验表明,相比于连续交替采样策略(CIS)和过零点时刻刺激策略(ZCT),FSZC方案在汉语声调和语句识别率上都有较大程度的提高,而且在噪声环境下对于声调和语句识别具有相对较强的抗噪性。 相似文献