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循环AMDF及其语音基音周期估计算法 被引量：40
1
作者 张文耀 许刚 王裕国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期886-890,共5页
基音周期是语音压缩、合成以及识别中的一个重要参数 .传统的基于AMDF的基音估计算法容易导致估计的基音周期加倍 .本文针对该现象 ,分析了AMDF函数的特性及其用于基音检测时存在的不足 ,提出了新的CAMDF函数 .CAMDF有效地克服了AMDF函... 基音周期是语音压缩、合成以及识别中的一个重要参数 .传统的基于AMDF的基音估计算法容易导致估计的基音周期加倍 .本文针对该现象 ,分析了AMDF函数的特性及其用于基音检测时存在的不足 ,提出了新的CAMDF函数 .CAMDF有效地克服了AMDF函数的不足 ,简化了基音检测过程 .在此基础上 ,本文给出了新的基于CAMDF的基音检测算法 .该算法不仅简化了基音检测过程 ,而且降低了误判率 ,提高了估计精度 .大量实验表明其性能优于其它AMDF或LVAMDF的方法 . 展开更多
关键词 平均幅度差函数 循环平均幅度差函数 基音周期估计
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一种高性能汉语语音基音周期估计方法
2
作者 李祖鹏 姚佩阳 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2000年第4期45-47,共3页
在分析 AMDF基音周期估计方法的基础上 ,提出一种新的汉语语音基音周期估计方法MAMDF( Modified AMDF)。实验证明 ,MAMDF方法可以获得更好的基音估计精度和时域分辨度。
关键词 语音基音周期估计 短时平均幅度差函数 时域分辨度
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与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法研究 被引量：5
3
作者 段新 黄新宇 吴淑珍 《北京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期690-696,共7页
研究了与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法。在说话人辨认系统中将矢量量化 (VQ)、高斯混合模型 (GMM)分类器结合 ,使用升正弦窗函数加权的线性预测倒谱系数 (LPCC)。在训练时为训练集中的每个说话人估计一个一维高... 研究了与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法。在说话人辨认系统中将矢量量化 (VQ)、高斯混合模型 (GMM)分类器结合 ,使用升正弦窗函数加权的线性预测倒谱系数 (LPCC)。在训练时为训练集中的每个说话人估计一个一维高斯形式的基音周期概率密度函数 ;在识别时 ,将测试语音中提取的基音周期在训练集说话人基音周期概率模型中得到的基音周期概率密度对VQ、GMM分类器的似然测度加权 ,形成新的似然测度。实验结果表明 ,使用新的似然测度进行与文本无关的说话人辨认比VQ、GMM分类器的辨认率有较大的提高 ,码字个数为 8,测试时间为 8s时 ,辨认率相对VQ提高约 13%。 展开更多
关键词 矢量量化(VQ) 高斯混合模型(GMM) 升正弦窗函数 基音周期概率密度的高斯函数估计 加权的似然测度
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基于高斯和近似的扩展切片高斯混合滤波器及其在多径估计中的应用 被引量：7
4
作者 陈杰 程兰 甘明刚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期1-10,共10页
全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题.根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(Extension of sliced Gaussian mixtu... 全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题.根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(Extension of sliced Gaussian mixture filter,ESGMF)算法.该算法将非高斯噪声的状态概率密度函数(Probability density function,PDF)表示为高斯和的形式,将ESGMF通过一组并行的切片高斯混合滤波器(Sliced Gaussian mixture filter,SGMF)来实现.同时,在ESGMF算法中利用粒子滤波(Particle filter,PF)中重采样的思想对成指数增加的状态预测PDF的高斯混合个体进行约简,以提高贝叶斯推理的效率.该算法可以获得非高斯噪声下状态PDF的迭代解析表达式.最后,将ESGMF应用于GPS多径参数估计,仿真结果表明,ESGMF算法的估计精度优于基于PF和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)的算法. 展开更多
关键词 非高斯噪声 高斯和 概率密度函数 切片高斯混合滤波器 多径估计
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基于幅度压缩滤波的清浊音分类及基音估计 被引量：4
5
作者 徐静云 赵晓群 +1 位作者 王峤 王缔罡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期586-593,共8页
该文针对传统算法在实环境(不同噪声类型和信噪比)下容易发生清浊误判和基音估计错误问题,提出一种基于幅度压缩基音估计滤波(PEFAC)的清浊音分类及基音估计方法。首先,通过PEFAC削弱语音的低频噪声,提取出基音谐波;然后,采用基于对称... 该文针对传统算法在实环境(不同噪声类型和信噪比)下容易发生清浊误判和基音估计错误问题,提出一种基于幅度压缩基音估计滤波(PEFAC)的清浊音分类及基音估计方法。首先,通过PEFAC削弱语音的低频噪声,提取出基音谐波;然后,采用基于对称平均幅度和函数的脉冲序列加权算法(SIM)确定谐波数目;最后,利用动态规划估计出基音,用基于3元素特征矢量的高斯混合模型对清浊音进行分类。仿真结果表明,在实环境下,所提方法能有效抑制清浊误判及基音估计错误现象的发生,性能优于传统方法。 展开更多
关键词 语音信号处理 基音 幅度压缩基音估计滤波 对称平均幅度和函数 高斯混合模型 噪声语音
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高斯-厄米特粒子滤波器 被引量：77
6
作者 袁泽剑 郑南宁 贾新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF . 展开更多
关键词 状态估计 粒子滤波器 高斯-厄米特滤波 序贯重要性抽样 重要性概率密度函数
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基于快速高斯变换的不确定数据聚类算法 被引量：11
7
作者 迟荣华 程媛 +2 位作者 朱素霞 黄少滨 陈德运 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期101-111,共11页
数据中不确定性的存在使对其聚类分析时要充分考虑不确定性的影响。针对现有不确定数据聚类算法中构建不确定数据模型以及距离度量时存在的影响结果准确性与聚类性能等问题,提出一种基于快速高斯变换的不确定数据聚类算法。首先在不假... 数据中不确定性的存在使对其聚类分析时要充分考虑不确定性的影响。针对现有不确定数据聚类算法中构建不确定数据模型以及距离度量时存在的影响结果准确性与聚类性能等问题,提出一种基于快速高斯变换的不确定数据聚类算法。首先在不假设数据分布的前提下,构建符合不确定性分布特征的数据模型;然后结合不确定对象的2个重要特征:属性特征与表示不确定数据分布特征的概率密度函数,度量不确定数据对象间的相似性;并以此为基础提出不确定数据聚类算法;最后在UCI以及真实数据集上的实验结果表明,所提算法在运行效率和聚类准确性方面均能取得较好效果。 展开更多
关键词 聚类分析 不确定数据 概率密度函数 快速高斯变换 核密度估计
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基于统计感知策略的高斯混合模型求解方法 被引量：5
8
作者 陈佳琪 何玉林 +1 位作者 黄哲学 FOURNIER-VIGER Philippe 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第3期525-538,共14页
高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)是一种经典的概率模型,常被用于无监督学习领域来确定无类别标记样本点的类别分布。作为求解GMM参数的重要技术,期望最大化(Expectation maximization,EM)算法通过计算GMM对应似然函数的最优... 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)是一种经典的概率模型,常被用于无监督学习领域来确定无类别标记样本点的类别分布。作为求解GMM参数的重要技术,期望最大化(Expectation maximization,EM)算法通过计算GMM对应似然函数的最优解确定基模型自身参数以及基模型的混合系数。利用EM算法求解GMM存在如下两个缺陷:EM算法易于陷入局部最优解以及EM算法确定GMM基模型相关参数的不稳定,尤其是针对多维随机变量。本文提出了一种基于统计感知(Statistical⁃aware,SA)策略的GMM求解方法——SA⁃GMM方法。该方法从估计给定数据集的未知概率密度函数入手,建立了核密度估计(Kernel density estimation,KDE)与GMM之间的关联。为避免KDE对“过平滑”窗口的选取,设计了同时最小化KDE与GMM之间的经验风险和KDE窗口结构风险的目标函数,进而确定了GMM的最优参数。在11个标准概率分布上的实验证明了SA⁃GMM方法的可行性、合理性和有效性,同时结果也表明SA⁃GMM能够获得显著优于基于EM算法的GMM及其变体的概率密度函数估计表现。 展开更多
关键词 高斯混合模型 概率密度函数估计 统计感知 经验风险 结构风险 粒子群优化
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基于遗传算法的非高斯系统随机分布控制 被引量：4
9
作者 洪越 殷利平 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第4期504-509,共6页
传统的控制理论并未考虑工业过程中的一些不确定因素,而这些不确定因素在生产过程中对系统的能源损耗和精度都有很大的影响.为了解决上述问题,本文研究一种基于数据的非高斯随机分布系统优化控制策略,该策略采用核密度估计(KDE)方法完... 传统的控制理论并未考虑工业过程中的一些不确定因素,而这些不确定因素在生产过程中对系统的能源损耗和精度都有很大的影响.为了解决上述问题,本文研究一种基于数据的非高斯随机分布系统优化控制策略,该策略采用核密度估计(KDE)方法完全基于输出数据估计输出概率密度函数(PDF),根据控制目标建立性能指标函数,采用遗传算法优化性能指标函数,实现输出PDF对目标PDF的跟踪.以磨矿系统为模型进行仿真,采用PDF表征粒度分布(PSD).仿真结果表明,基于遗传算法的非高斯随机分布最优控制算法能有效地实现随机分布控制系统的控制目标,为实际工业生产提供参考. 展开更多
关键词 非高斯系统 核密度估计 概率密度函数 遗传算法
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自适应GM-PHD滤波器在多目标追踪的应用 被引量：5
10
作者 苍岩 陈迪 毕晓君 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1526-1531,共6页
针对PHD滤波器中先验概率初始化时,新生目标出现的位置不确定,且目标强度计算区域必须为整个监测区域,造成算法低效率等问题,将原始算法通过PHD滤波的扩展项在预测步骤与更新步骤对新生目标与存活目标进行区分,再通过每一次扫描得到的... 针对PHD滤波器中先验概率初始化时,新生目标出现的位置不确定,且目标强度计算区域必须为整个监测区域,造成算法低效率等问题,将原始算法通过PHD滤波的扩展项在预测步骤与更新步骤对新生目标与存活目标进行区分,再通过每一次扫描得到的量测自适应更新得到目标新生强度,依据量测的驱动来避免对先验概率初始化假设的问题。利用OSPA函数作为算法性能监测标准,利用仿真数据和实测数据对改进的算法进行了验证。结果显示,利用量测来驱动新生目标强度函数,对新生目标与存活目标先进性判断,目标数目估计正确率达到97%,OSPA距离较GM-PHD算法下降50%。 展开更多
关键词 概率密度函数 高斯滤波器 多目标 跟踪算法 自适应估计
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