蚁群算法在语音识别中的应用研究

提出了一种新的基于蚁群算法的语音识别中的动态时间规划方法——蚁群动态时间规划算法，并详细介绍了其基本原理、信息素更新规则，给出了系统流程图。经过理论分析与实验测试，证明了蚁群算法在这个系统中比传统的DTW算法更能提高识别率且更有效率。     

基于FFT的数控镂铣机传动链误差源诊断

分析了造成数控镂铣机传动链误差的原因,在检测中采用快速傅里叶变换（FFT）算法对模拟信号进行频谱分析．为了提高计算的精度、降低对采样频率的要求,提高运算速度,采用一种基于线性插值原理的改进快速傅里叶变换（L—FFT）算法．用此算法对传动链误差的原始数据进行处理,诊断出误差源及位置,为降低传动误差的控制算法提供了依据．试验结果表明,与FFT算法相比,效率提高大约5％,表明该算法具有一定的实用性和有效性．     

基于Matlab／RTW的单相桥式逆变器SPWM目标代码自动生成研究

提出了一种基于Matlab／RTW的系统设计方法和开发流程,结合此集成一体化的控制平台,提出了一种基于嵌入式目标代码生成工具的单相桥式逆变器正弦脉宽调制波产生方法。利用Matlab／Simulink工具建立算法模型,仿真验证算法后,给出了以TMS320F2812定点DSP为目标的SPWM控制模型,并自动生成代码,编译、下载到目标DSP中运行,产生波形与理论吻合。这种基于模型的设计流程,实现了工程开发过程从算法设计到最终实现的所有阶段,从而提高了产品开发效率,缩短了开发时间,降低了开发成本。     

一种应用混沌编码技术的盲信道估计研究

提出了一种新的基于动态的重叠合（DBD）算法，适用于移动通信的盲信道估计。当无线信道用自回归模型描述时，采用logistic映射产生的混沌编码信号。在一个使用混沌编码的语音传输方案中证明了这种算法的可行性，与现有的有限冲击响应数字自适应滤波器最小均方（FIR－DAF－LMS）算法相比，这种算法具有应用广泛，约束条件少等优点。     

基于分布式算法的FIR数字滤波器的FPGA实现

根据基于查找表结构的分布式算法的基本原理,提出了基于分布式算法的有限脉冲响应数字滤波器（FIR）的实现方法．用FPGA设计并实现了一个32阶低通有限脉冲响应数字滤波器．利用有限脉冲响应数字滤波器线性相位的特性减小了电路规模,采用分割查找表的方法减小了存储空间,采用并行分布式算法结构和流水线技术提高了滤波器的速度．对滤波器性能进行了分析．     

基于PC的立体声数字音频广播编码解码器的设计

本文介绍了一种基于 PC平台 ,采用浮点 DSP实现立体声数字音频广播编码解码器的设计方案 ,并详细描述了编码解码的硬件结构和软件模块。     

基于等高线特征的三维地形造型技术研究与应用

讨论了基于矢量化的等高线生成数字高程模型（Digital Elevation Map）的方法,并在此基础上进行了三维建模,实现了等高线的三维可视化,本文以线性内插为基础,采取了简化的基于等高线特性的内插方法,并提出了一种等高线的快速搜索方法,该算法通过软件实现,已应用在铁路电力架空线路辅助设计系统中．     

一种基于移动台位置的动态定位算法

根据检测电波到达时间（TOA）的定位法提出了一种基于移动台位置的动态定位算法。该算法利用蜂窝网络系统中多个基站检测到的移动台电波TOA信息对移动台进行定位估计,参与定位估计的基站数目及其定位算法中相应的权值随移动台与服务基站的距离自动动态改变。计算机模拟结果表明,该算法在3种典型移动通信信道环境中都能得到较好的定位效果。     

基于Greedy方法的动态配流模型与近似算法

为研究寻优能力强、求解效率高且可及时调整的动态配流智能化编制方法,构建了基于Greedy算法的多阶段决策模型.以编组顺序为准依次划分阶段,提出了根据各阶段Δti（将最晚编组时刻和最早解体时刻之差与解体标准作业时间作求余运算所得之值）动态划分解体区间的方法;在解体区间内,以当前阶段待编列车的车流需求为匹配目标,设计了5种依据不同规则与策略的最优解体列车选择算法;将各阶段决策变量依次组成序列,得到最终的解体顺序.选取不同策略或改变参数,进行了8组对比实验,结果表明:简单规则和策略无法保证解的质量,匹配度选择算法的优劣取决于解体区间数量与解体列车选择策略;在基于R_PPCD2（根据当前阶段车流资源与后续阶段所需车流的去向匹配度选择解体列车的策略）的算法中,适当调整解体时间、编组作业时间、出发车作业时间等参数,可以在2 s内寻找到该NP难问题的一个高质量近似解.      

不确定性条件下的设备替换优化的 随机动态规划方法

本文提出了一种解决设备更新换代优化（ERO）问题的随机动态规划（SDP）模 型,用以明确地解释在车辆利用中的不确定性,并采用 Bellman 算法解决 ERO SDP 问题. 针对 SDP 状态空间的增长,提出了特殊简化算法,以解决动态规划方法中固有的“维数 灾”问题,确保所需的内存和计算时间不会随着时间范围的增加而成倍增长.并对 SDP 软 件的实现技术、功能和图形用户界面（GUI）进行了讨论,开发了基于 SDP 的 ERO 软件, 并使用美国得克萨斯交通局（TxDOT）现有车辆数据进行验证.对统计结果、软件计算时 间和求解效果进行综合分析,结果显示,使用该 ERO 软件,估计大量成本可以节省.     

ENDPOINT DETECTOR OF NOISY SPEECH SIGNAL USING A RECURRENT NEURAL NETWORK

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＥｎｄｐｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｍａｎｙａｒｅａｓｏｆｓｐｅｅｃｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,ｓｕｃｈａｓｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ,ｓｐｅｅｃｈｒ...     

出行者信息服务系统中后台语音识别系统的研究

系统分析基于Microsoft Speech SDK的语音识别系统,首先给出语音识别系统的总体设计,其次对MicrosoftSpeech SDK的主要接口进行研究,在此基础上完成语音识别中XML语法文件的编制、Microsoft Speech SDK的语音识别算法的实现,然后得到信息服务发布系统中语音识别的工作流程及其结果,最后进行测试分析。试验表明,该系统具有一定的实用价值和研究价值。     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力，改善复杂环境下检测效果不佳的问题，本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先，为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度，提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取；其次，为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度，在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块；最后，为了验证本文提出方法的有效性，选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较，结果证明，本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下，模型参数量降低到原来的18.7%，检测速度提升了 66%，检测速度和精度均优于其他算法，可满足智能车的实时感知需求。     

���ڳ���ǰ��������Ĺ��������

轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机（SVM）来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.     

A SPEAKER ADAPTABLE VERY LOW BIT RATE SPEECHCODER BASED ON HMM

IntroductionPhonetic and segmentvocoders are popular tech-niques used in speech coding at rates on the or-der of 1 0 0 bit/s.These coders are based onrecognition/synthesis technique.They use somekind of speech recognition technique to decom-pose speech signals to sequence of speech units,such as phonetic units or speech segment units,and then transmit indexes and durations of therecognized units.The decoders receive this in-formation,and synthesize speech by concatenat-ing typical instances of…     

一种改进的基于正交GMM的说话人辨识方法

在分析期望最大化(EM)算法的基础上,针对EM算法搜索的局限性把进化算法引入到正交高斯混合模型(OGMM)的参数训练中.实验结果表明以进化算法进行参数训练的正交GMM说话人辨认系统与用传统EM算法作为参数训练的说话人辨认系统相比有更好的识别效果,并具有良好的应用前景.     

An Approach to Hide Secret Speech Information

Introduction Informationhidingasacommunicationprob-lem[1]canbeadoptedtoprotectthesecurityofme-dia(signal)andchannelofcommunication.Media securityisrelativetocopyrightprotectionofdigital media,i.e.watermarking.Channelsecurityasso-ciateswithsecurecommunication.Mostresearch todaylayparticularstressontheformer,whilelit-tleattentionispaidtothelatter.Thispaperisfo-cusedonthesecurityofcommunicationchannel,proposesanapproachofreal-timespeechsecure communicationbasedonthetechniqueinformation hiding.Th…     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.