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基于子带双特征的自适应保留似然比鲁棒语音检测算法
基于子带双特征的自适应保留似然比鲁棒语音检测算法
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基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法
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<p>为了解决真实场景下视频目标的跟踪问题, 提出一种基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法. 首先, 针对在线AdaBoost 算法特征池特征鲁棒性差的问题, 提出一种基于颜色与金字塔梯度方向直方图特征相结合的特征池构造方式; 然后, 针对分类器在更新过程中容易受到错误样本影响的问题, 对每帧跟踪结果增加遮挡检测环节以避免漂移现象的发生. 大量的对比实验表明, 在真实场景下所提出的方法具有更好的效果.
基于中心子带回归的模型自适应语音鲁棒识别算法
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本文提出了一种基于中心子带回归的模型自适应算法,在Mel滤波器组的每个通道及其相邻通道上用一个线性变换去逼近测试环境与训练环境之间的环境变换关系。每一个通道变换参数的最大似然估计通过对Mel滤波器组的多个通道划分及其子带自适应得到。实验结果表明,在快速模型自适应中,本文算法能够得到更好的准确的测试环境声学模型,常规传统的子带回归算法。
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基于子带周期强度的改进鲁棒统计语音活动检测
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基于子带能量的语音端点检测算法的研究,朱明明,吴小培, 端点检测作为语音信号处理系统前端处理的重要环节,直接影响系统处理的准确性和高效性。传统的端点检测在高信噪比和稳定噪声环��
基于发音特征的声效相关鲁棒语音识别算法 (2015年)
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针对声效(VE)相关的语音识别鲁棒性问题,提出了基于多模型框架的语音识别算法。首先,分析了不同声效模式下语音信号的声学特性以及声效变化对语音识别精度的影响;然后,提出了基于高斯混合模型(GMM)的声效模式检测方法;最后,根据声效检测的结果,训练专门的声学模型用于耳语音识别,而将发音特征与传统的谱特征一起用于其余4种声效模式的语音识别。基于孤立词识别的实验结果显示,采用所提方法后语音识别准确率有了明
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有效提取飞机舱音背景声下的语音信息对飞机失事原因调查十分重要。提出了基于统计模型的语音端点检测...与目前典型的语音端点检测算法的对比实验表明,在飞机舱音背景声下,该算法具有较好的准确性、自适应性和鲁棒性。
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该文提出一种基于似然比判决的协同频谱检测算法用于多用户认知无线电系统的主用户检测.该算法特别考虑了主用户和多个认知用户之间不同的信道衰落和路径衰减状况,并根据最优的似然比判决法组建数学模型,保证了检测...
论文研究-局域化极化空时联合域似然比算法全频域检测 .pdf
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