噪声背景下的语音情感识别

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法．该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和惊奇4种情感类型的识别．试验结果表明,与其他多种语音情感识别方法相比,在不同信噪比下,新方法的情感正确识别率较高,抗噪声识别效果较好,表明了其有效性．     

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。     

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。     

基于听觉感知特性的语音质量客观评价方法

讨论了基于MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients)特征参数的语音质量客观评价方法Mel-CD (Mel-cepstral distance measure).根据心理声学原理将Johannesma提出的人耳听觉模型和非线性压缩变换引入MFCC特征参数的提取过程,用Gammatone滤波器组对人耳基底膜进行仿真.利用改进后的MFCC作为语音信号特征参数,提出了一种更加符合人耳听觉感知特性的客观评价方法——Mel-GD (Mel-cepstral gammatone filter bank distance measure).性能测试结果表明:所提算法与Mel-CD算法在时间复杂度上保持一致,评价结果的主观与客观的相关度提高了4.9%,平均估计偏差改善了45.5%.      

基于并行组合模拟退火算法的水泵汽蚀初生故障识别

针对水泵汽蚀初始阶段故障信号微弱,检测困难的特点,提出一种基于并行组合模拟退火算法对水泵"汽蚀初生"故障进行识别.阐述了算法的原理和实现方法,通过设计的实验台模拟水泵"汽蚀初生"故障,并获取了正常与模拟故障状态下水泵壳体的振动与出口压力信号的特征参数.利用该算法将上述特征参数自组织、自生成新的特征参数,达到了识别的目的.     

基于ICEEMDAN的连续梁桥车致振动信号的HHT分析

改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）是传统经验模式分解（empirical mode decomposition,EMD）方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具有较好的应用前景. 首先,以数值模拟信号为对象,采用ICEEMDAN方法进行桥梁车致动信号的数据分解和Hilbert谱分析,提取损伤引起的频谱特征变化和建立损伤识别方法;然后,利用该方法对实测振动信号的振型分量进行识别;最后,以实测信号的一阶振型分量为对象,对其Hilbert瞬时频率谱的特征进行了分析和讨论. 研究结果表明:模拟信号中的振型振动分量数比实测信号中多,其中模拟信号中不显著的高阶竖弯振动分量在实测信号中没有发现; 一阶振型振动分量的瞬时频率可作为桥梁损伤识别的特征参数,用于进行损伤有无、损伤定位甚至损伤定量的判断; 损伤识别效果受测点位置影响很小; 该方法不依赖有限元模型即可完成桥梁损伤有无的识别和损伤定位,且数据采集简单,具有实际工程中应用可行性.      

噪声背景下语音识别中的端点检测

整个实验系统主要研究的是语音识别中在噪声背景下的端点检测.在实际环境中,加性背景噪声对语音识别的影响非常大,在信噪比小的情况下,无法进行端点检测.在此研究过程中,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,这里采用维纳滤波和自适应LMS滤波进行滤波.在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测.建立整个实验系统后,通过试验比较维纳滤波器和自适应LMS滤波器的优劣,找出最佳方案.     

警告刺激对驾驶员接管性能的影响机理研究

为研究不同模态警告刺激对接管性能的影响机理,本文重点关注在不同非驾驶相关任务和触发场景下,单一模态和双模态警告刺激对驾驶员的预警效果。搭建不同警告刺激下,驾驶员接管车辆控制权的台架试验,采集49名驾驶员的眼动数据与车辆数据,并开展显著性影响分析。研究结果表明,警告类型对接管时间和首次注视时间有显著影响,从事非驾驶相关任务对驾驶员的接管时间产生负面影响,双模态警告刺激的首次注视时间低于单一模态的首次注视时间。在视觉和触觉警告刺激下,非驾驶相关任务下的最大横向加速度为0.36 m?s-2,监控任务下为0.34 m?s-2,相对其他警告刺激,横向加速度最小,车辆接管更稳定,接管质量最高。双模态警告刺激的横摆角整体小于单一模态警告刺激,车辆更加稳定,而在单一模态警告刺激下,视觉警告刺激的最大横向加速度为0.45 m?s-2,相对其他警告刺激,横向加速度最大,接管绩效最差。不同模态警告刺激对接管方式无显著影响。双模态的警告刺激类型相较于单一模态而言,更加依赖于多种感官效果,提供更全面和更准确的警示信息,特别是与驾驶员身体接触的触觉振动警告方式。     

基于多参数特征的OFDM信号盲识别

为区分多载波调制OFDM(正交频分复用)信号和数字单载波调制信号,提出了Rayleigh衰落信道条件下一种多载波调制盲识别算法.该算法对传统算法进行了改进,用信号的高阶累积量和信号的三角矩构造的特征参数对单载波信号和多载波OFDM信号进行分类,无需预先知道信号的载波频率和波特率,只需直接对中频信号进行识别处理.仿真结果表明,提出的算法抗多径能力强,识别率高,信噪比大于0 dB时识别率可达100%.     

基于感知模型的美尔谱失真测度

为了有效评价通信系统中的语音质量，基于语音感知分析，提出了Mel域上一种新的语音信号特征表示方法——MFSC（美尔谱系数）．MFSC既考虑人耳对频率的非线性感知特性，又结合了声音强度-响度非线性变换特性，符合语音感知分析．基于MFSC特征参数的提取，提出了用于语音质量客观评价的美尔谱失真测度（Mel-SD），并将其应用于干扰条件下的无线通信系统语音质量评价．实验结果表明，Mel-SD的平均相关值为0．942，分别比Mel-CD和PESQ（语音质量感知评价）提高了0．089和0．031．     

设备故障信息融合问题的思考

认为信息融合技术是工程需求和科技发展的必然结果,给出了信息融合前应当去噪的信息熵解释,探讨了对信息融合方法的要求,提出了融合－识别的构架问题并了三类融合识别构架,对现有的一些信息融合的方法进行了回顾和小结。     

基于语音识别的遥控小车研究

语音识别与处理技术在信息技术的人机接口中得到了普遍关注，音控小车是语音识别的典型应用之一。基于无线遥控技术介绍了音控小车的结构，分析了语音识别模块和无线收发模块的基本原理及设计过程；对音控小车的驱动和控制进行了介绍，成功实现了基于语音识别的遥控小车设计，其设计思想和方法对需要进行语音无线远程控制的设备具有一定的参考价值。     

基于遥感图像的地学信息单元特征提取与识别

为实现对地学信息单元的自动识别和分类,对地学信息单元的几何形状特征的提取及量测方法进行了研究,利用数学形态学方法实现对遥感图像的半自动提取地学信息单元的图形边缘.分别提取图形的面积、周长、面积周长比、形状参数、分形分维数等5个直观易测且具有判别意义的特征参数.利用这5个特征采用判别分析方法实现对地学信息单元的识别分类,并取得了较理想的结果和准确率.     

城市公共交通发展热点议题分析

城市公共交通事业发展过程中需要广泛征求社会公众的意见,分析网络社交媒体中的信息相较于传统的信息收集手段具有高效快速、成本低廉等优势。文中提出一套完整的网络文本分析方法,采用结巴分词、TF-IDF模型以及SnowNLP等工具及算法分析识别网民对于天津公交系统的讨论热点及情感倾向,结果显示,公众对于天津市常规公交系统的讨论主要集中于老年人免费乘车政策、驾驶员驾驶行为以及公交运营计划的执行情况等方面。此外,公众对于天津市常规公交的情感倾向呈现为积极情感与消极情感各占50%左右。     

语音遥控器的设计与制作

语音识别技术的发展为人机交互带来了极大的便利,在家用电器领域得到越来越广泛的应用．本文基于凌阳SPCE061B单片机的语音处理功能设计了学习型语音遥控器,实现了语音控制功能和对其他遥控器的兼容．该语音遥控器硬件设计简单,可以存储多个遥控器的信息,具有良好的通用性,并且可以用语音命令替代普通遥控器的按键功能,方便了用户操作,具有广阔的应用前景．     

交流电力功率智能传感器粗信号处理

为提高交流电力功率性能指标的测试精度和实时性,基于相关性分析和最小二乘误差理论,研究了交流电力智能传感器的粗信号处理方法.采用最小二乘特征参数法,对交流电压和电流值的初始采样点进行估算,获得了电力功率参数.在此基础上,将最小二乘特征参数法与相关分析法进行了比较,给出了基于相关分析法和最小二乘特征参数法进行功率测试的运算量公式,并分析了运算的复杂度.实验结果表明,当干扰幅值从信号幅值的3%放宽至12%时,基于最小二乘特征参数法的粗信号处理方法与现有方法相比,其计算工作量可减少49.4%,测试误差减少了2/3,同时降低了系统的信/噪比要求.     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现。而且,浊音和清音也各有其特性．鉴于此特点,给出了一种基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比．仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法．     

基于双层规则的内容安全过滤方法

针对互联网中信息内容的安全问题,提出了一种基于双层规则的内容安全过滤方法,即通过基于逻辑规则提取的EOCAT分类算法和针对非法文本的特殊词规则构造文本分类器,实现对非法文本的识别.最后进一步讨论了针对各层规则的相关反馈的实现.实验结果表明,该分类方法对于非法文本具有较好的识别效果.     

改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用

识别扫描得到的文本图像首先要进行二值化处理,以去掉冗余的信息.针对二值化过程中采取固定阈值会导致图像的背景和文本不能得到有效区分的问题,提出改进的分块EM算法,并应用在文本图像的二值化过程中,有效地分离了图像中的文本和背景信息,使识别的后续阶段提取的特征能够更好地代表要识别的模式.