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基于线性预测倒谱系数的地震相分析 被引量:12
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作者 解滔 郑晓东 张? 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期4266-4277,共12页
本文借鉴语音识别技术中的线性预测倒谱系数(LPCC系数)特征参数提取方法对地震数据进行分解,这种方法的优点是:可以获得将子波和反射系数信息分离的地震语音特征参数,对地质现象边界具有较好的描述能力,使我们可以从不同维度更细致地观... 本文借鉴语音识别技术中的线性预测倒谱系数(LPCC系数)特征参数提取方法对地震数据进行分解,这种方法的优点是:可以获得将子波和反射系数信息分离的地震语音特征参数,对地质现象边界具有较好的描述能力,使我们可以从不同维度更细致地观察隐藏在地震数据中的地质特征.理论模型分析表明,基于LPCC系数的地震分析具有较高的地震相划分能力.实际地震资料应用表明,LPCC系数对储层特征的描述比常规三瞬属性更为细致,不同阶次LPCC系数在描述储层不同特征时也保持了内在的联系.采用K均值聚类方法对提取的12阶和24阶LPCC系数进行聚类分析,聚类结果与目的层段古地形较为吻合,较好地反映了研究区的断裂、礁滩相带、深水扇和储层的分布特征,说明在地震相分析中采用LPCC系数作为特征参数是可行和有效的. 展开更多
关键词 线性预测谱系 地震相分析 储层预测 K均值聚类 语音识别
全文增补中
基于线性预测能量谱系数的自然语音和耳语音的分类研究 被引量:1
2
作者 姚真真 胡金瑶 艾斯卡尔·艾木都拉 《现代电子技术》 2023年第2期85-90,共6页
在进行语音识别之前对自然语音和耳语音进行预分类,再分别放入各自的识别系统,可以提高耳语语音识别系统的识别性能。基于此,文中提出一个新的特征线性预测能量谱系数(LPESC),在该特征的提取过程中,对提取到的频谱图进行切分,以便获取... 在进行语音识别之前对自然语音和耳语音进行预分类,再分别放入各自的识别系统,可以提高耳语语音识别系统的识别性能。基于此,文中提出一个新的特征线性预测能量谱系数(LPESC),在该特征的提取过程中,对提取到的频谱图进行切分,以便获取到更多的语音信息,并将其用于耳语音分类。此外,还特别设计4种不同的滤波器组,并将提取到的特征应用于7个分类器上。实验结果表明,密集的均匀三角滤波器组更加适合提取该特征,在7种传统分类器上均有较好的分类效果,其中SVM分类效果最好。最后,对比LPESC与传统特征(39维的LFCC和MFCC)在7种分类器上的分类效果,验证新特征的有效性。实验还发现,女生的耳语音有更好的分类效果。 展开更多
关键词 语音分类 语音识别 耳语音 线性预测能量谱系 特征提取 频谱图切分 结果分析 效果验证
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面向异构图像压缩感知的阶数自适应多假设重构
3
作者 郑颙铣 刘浩 +1 位作者 燕帅 陈根龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期302-310,共9页
大数据时代到来,使得图像传感应用面临大维度处理与大容量传输的挑战,压缩感知技术及相关算法在一定程度上解决了该问题。然而,现有压缩感知算法存在对异构图像集泛化性不足的问题,需要为此类图像集设计高泛化性的压缩感知重构算法。因... 大数据时代到来,使得图像传感应用面临大维度处理与大容量传输的挑战,压缩感知技术及相关算法在一定程度上解决了该问题。然而,现有压缩感知算法存在对异构图像集泛化性不足的问题,需要为此类图像集设计高泛化性的压缩感知重构算法。因此,基于泛化性较高的多假设预测机制,提出一种阶数自适应多假设重构算法。首先通过窗口自适应线性预测器对各块进行预处理,根据预处理获得的相关性指标,改变多假设搜索窗口的大小,并依据相似度对搜索窗口内的预测块进行排序,结合自适应的搜索窗口挑选不同数量的高相似预测块,生成多假设预测的重构图像。选取自然图像集以及X光胸片和脑磁两个异构图像集进行实验,在不同采样率下对比所提算法与传统的多假设压缩感知重构算法以及两种新近提出的基于多假设预测的算法性能。实验结果表明,所提算法具有良好的性能提升。在自然图像集下,相比两种新近提出的基于多假设预测的重构算法,所提算法保持了一定的恢复质量,且运行时间分别减少了17.5%,28.7%。此外,相比两种新近提出的算法,在胸片图像集下,所提算法分别获得了1.16 dB,1.43 dB的平均PSNR提升,以及36.1%,21.5%的平均运行时间减少;在脑磁图像集下,所提算法分别获得了1.64 dB,1.97 dB的平均PSNR提升,以及平均28.6%,26.1%的运行时间减少。整体而言,所提算法具有较低的时间复杂度、较高的恢复质量,综合性能更佳。 展开更多
关键词 压缩感知重构 多假设预测 线性预测 自适应 异构图像集
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基于梅尔倒谱系数的微细铣削颤振监测研究
4
作者 宋吉超 赵国龙 +2 位作者 李亮 年智文 何宁 《工具技术》 北大核心 2023年第12期135-139,共5页
微细铣削过程中的颤振是一种加工不稳定现象,会导致加工表面恶化、刀具快速磨损甚至刀具破损。本文提出了一种基于梅尔倒谱系数—隐马尔可夫模型改进的声音信号机器学习模型,更适用于加工过程的状态识别。开展Ti-6Al-4V钛合金微细铣削... 微细铣削过程中的颤振是一种加工不稳定现象,会导致加工表面恶化、刀具快速磨损甚至刀具破损。本文提出了一种基于梅尔倒谱系数—隐马尔可夫模型改进的声音信号机器学习模型,更适用于加工过程的状态识别。开展Ti-6Al-4V钛合金微细铣削在不同加工状态下的声音信号采集试验,用于训练机器学习模型并获得模式库。通过对铣削过程中的不同声音信号与模式库进行比较,验证了所提出的机器学习模型的准确性。研究表明,基于合理的特征选取和模型参数优化,所提出的机器学习模型对加工状态的识别准确率达到82%。本研究可为改进微细铣削过程中的在线监测技术提供指导。 展开更多
关键词 颤振预测 微细铣削 状态识别 梅尔谱系 隐马尔科夫链
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基于PCA和非线性映射改进的MFCC特征提取方法 被引量:1
5
作者 符恬恬 郑斌琪 +1 位作者 李成娟 夏利杰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第10期93-99,共7页
使用传统的梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征进行野外目标识别时,由于MFCC对环境干扰较敏感,所以会导致识别率的下降。针对这个问题,提出了使用主成分分析法(PCA)代替MFCC提取过程中使用的离散余弦变换,并且使用非线性函数对梅尔滤波后所获... 使用传统的梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征进行野外目标识别时,由于MFCC对环境干扰较敏感,所以会导致识别率的下降。针对这个问题,提出了使用主成分分析法(PCA)代替MFCC提取过程中使用的离散余弦变换,并且使用非线性函数对梅尔滤波后所获得的对数能量进行映射。改进后的MFCC更贴合实际数据、可以增强目标信号所在频段的权重、有着良好的可分性和鲁棒性。经过实验验证,使用PCA和非线性映射改进后的MFCC作为分类特征时,准确率为93.36%,优于传统的MFCC。 展开更多
关键词 目标识别 梅尔谱系 主成分分析 线性映射
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基于神经网络由语音预测视位参数 被引量:2
6
作者 王志明 蔡莲红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第6期1083-1087,共5页
语音是由多个发音器官共同作用产生的,发音器官动作与语音之间有着内在的必然联系.研究了利用神经网络预测视位参数中的选择语音参数、确定输入语音时域范围、优化神经网络结构等因素.实验结果表明,线性预测参数加短时能量优于其他语音... 语音是由多个发音器官共同作用产生的,发音器官动作与语音之间有着内在的必然联系.研究了利用神经网络预测视位参数中的选择语音参数、确定输入语音时域范围、优化神经网络结构等因素.实验结果表明,线性预测参数加短时能量优于其他语音参数,前向协同发音较后向协同发音影响更大,反馈对前馈神经网络的性能有所改善.考虑到实验采用的是任意连续语流,均方误差约为0.0114的实验结果还是很有吸引力的. 展开更多
关键词 前馈神经网络 视位 线性预测 线谱对系 谱系 反射系 MEL谱系 均方误差
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融合非线性幂函数和谱减法的CFCC特征提取 被引量:12
7
作者 白静 史燕燕 +1 位作者 薛珮芸 郭倩岩 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期86-92,共7页
为提高噪声环境下的语音识别准确率,提出一种改进的语音特征提取算法。该算法采用模拟人耳听觉特性的非线性幂函数提取一种新的耳蜗滤波倒谱系数,并在特征提取前端引入谱减法对信号进行增强,将提取到的新的特征及其一阶差分组成一种混... 为提高噪声环境下的语音识别准确率,提出一种改进的语音特征提取算法。该算法采用模拟人耳听觉特性的非线性幂函数提取一种新的耳蜗滤波倒谱系数,并在特征提取前端引入谱减法对信号进行增强,将提取到的新的特征及其一阶差分组成一种混合特征参数;再联合主成分分析对该混合特征进行降维,将最终得到的特征用于一个非特定人、孤立词、小词汇量的语音识别系统。实验结果表明:采用非线性幂函数提取的耳蜗滤波倒谱系数特征与传统的耳蜗滤波倒谱系数特征相比,明显提高了语音识别准确率;混合特征参数相比单一特征能达到更佳的语音识别性能;结合主成分分析后的特征集在信噪比为0dB时的识别正确率可达到88.10%。 展开更多
关键词 语音识别 线性幂函 耳蜗滤波谱系 谱减法
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基于发声机理与人耳感知特性的说话人识别 被引量:3
8
作者 杜晓青 于凤芹 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期197-199,204,共4页
Mel频率倒谱系数(MFCC)与线性预测倒谱系数(LPCC)融合算法只能反映语音静态特征,且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此,提出将希尔伯特黄变换(HHT)倒谱系数与相对光谱-感知线性预测倒谱系数(RASTA-PLPCC)融合,得到一种既反映发声机... Mel频率倒谱系数(MFCC)与线性预测倒谱系数(LPCC)融合算法只能反映语音静态特征,且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此,提出将希尔伯特黄变换(HHT)倒谱系数与相对光谱-感知线性预测倒谱系数(RASTA-PLPCC)融合,得到一种既反映发声机理又体现人耳感知特性的说话人识别算法。HHT倒谱系数体现发声机理,能反映语音动态特性,并更好地描述信号低频局部特征,可改进LPCC的不足。PLPCC体现人耳感知特性,识别性能强于MFCC,用3种融合算法对两者进行融合,将融合特征用于高斯混合模型进行说话人识别。仿真实验结果表明,该融合算法较已有的MFCC与LPCC融合算法识别率提高了8.0%。 展开更多
关键词 说话人识别 发声机理 人耳感知特性 希尔伯特黄变换谱系 感知线性预测倒谱系数 RELATIVE Spectra滤波
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基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法 被引量:20
9
作者 王明合 张二华 +1 位作者 唐振民 许昊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1343-1349,共7页
传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fis... 传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。 展开更多
关键词 语音处理 语音端点检测 梅尔频率谱系 FISHER线性判别分析
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基于MFCC特征提取的故障预测与评价方法 被引量:20
10
作者 常飞 乔欣 +1 位作者 张申 许华栋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1716-1719,共4页
针对渐变故障的准确预测问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cestrum coefficient,MFCC)特征提取的故障预测方法。首先通过监测对象上安装的声传感器获得机器当前运行的声音信号;然后声音信号经过预处理后,将其进行Mel变... 针对渐变故障的准确预测问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cestrum coefficient,MFCC)特征提取的故障预测方法。首先通过监测对象上安装的声传感器获得机器当前运行的声音信号;然后声音信号经过预处理后,将其进行Mel变换,获得其MFCC特征向量;最后经SVM分析器对机器运行时的测试数据和所存机器正常运行样本数据进行聚类分析,给出机器的健康评价。测试了海马M3发动机存在撞击声、轻敲声、轰鸣声时的健康度以及分析了采集的声信号存在噪声时的抗噪性能。实验结果表明,MFCC特征值能够作为机器健康预测的特征向量,且方法在预测的准确性和鲁棒性方面具有优势。 展开更多
关键词 故障预测 MEL频率谱系 聚类分析 支持向量机
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话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真 被引量:17
11
作者 王金明 张雄伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第9期1276-1278,共3页
在说话者识别系统中,提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一。研究并提取了几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等,对这些参数进行了分析和比较,并研究了将多种参数组合使用... 在说话者识别系统中,提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一。研究并提取了几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等,对这些参数进行了分析和比较,并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响。通过仿真和实验,证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。 展开更多
关键词 说话者识别 动态特征 线性预测谱系 美尔谱系 仿真
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融合LPC与MFCC的特征参数 被引量:8
12
作者 张学锋 王芳 夏萍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期216-217,229,共3页
在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一... 在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一阶差分、MFCC及其一阶差分和基于小波包分析的特征参数(WPDC)及其一阶差分作为识别参数进行对比实验。结果表明,以LPMFCC作为特征参数的系统具有较高的识别率。 展开更多
关键词 线性预测 美尔谱系 说话人识别
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基于ARIMA预测MFCC特征的声纹同一性鉴定方法 被引量:10
13
作者 王学光 诸珺文 张爱新 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期92-97,共6页
声纹识别技术的关键是从语音信号中提取具有说话人特征的语音特征参数。考虑到当下大多是运用鉴定人的经验对两段语音是否来源于同一人进行判定,在前期研究的基础上,结合MFCC特征,提出一种基于ARIMA预测的声纹同一性鉴定方法,以提高具... 声纹识别技术的关键是从语音信号中提取具有说话人特征的语音特征参数。考虑到当下大多是运用鉴定人的经验对两段语音是否来源于同一人进行判定,在前期研究的基础上,结合MFCC特征,提出一种基于ARIMA预测的声纹同一性鉴定方法,以提高具有年份差距的检材与样本比对的准确率。此方法在Mel倒谱系数声纹同一性鉴定方法基础上,采用自回归综合移动平均季节序列作出线性最小均方估计,对声纹特征进行预测,改良了包含元音与响辅音的共振峰特性。实验证明,ARIMA时间序列的预测结果很好,且使用ARIMA改良的基于Mel倒谱系数的文本无关同一性鉴定的准确率较高,相似度在60%以上。 展开更多
关键词 ARIMA预测 MEL谱系 MFCC特征 同一性鉴定
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基于音频特征的交流接触器电寿命预测方法 被引量:16
14
作者 游颖敏 王景芹 +2 位作者 舒亮 倪侃 周新城 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1986-1998,共13页
该文基于音频特征的交流接触器电寿命预测方法,采用快速傅里叶变换法分析交流接触器线圈工作电压异常、触头磨损和壳体松动三种状态下接触器合闸时的音频特征,分别与正常的交流接触器音频特征进行对比。对比结果发现,非正常状态的交流... 该文基于音频特征的交流接触器电寿命预测方法,采用快速傅里叶变换法分析交流接触器线圈工作电压异常、触头磨损和壳体松动三种状态下接触器合闸时的音频特征,分别与正常的交流接触器音频特征进行对比。对比结果发现,非正常状态的交流接触器合闸时其音频特征与正常状态时明显不同。为进一步研究接触器合闸时的振动发声机理,基于振动方程和声压波动方程建立接触器合闸时的声场模型,仿真结果表明,该声场模型产生的音频频谱幅值随线圈工作电压的增大而变大、频谱分布随触头形貌改变而变化。分别运用BP神经网络和卷积神经网络(CNN)构建交流接触器合闸音频特征与电寿命的关联模型,对比了L-M算法、拟牛顿法、动量BP法和自适应梯度下降法四种BP网络学习算法,建立电寿命验证平台。实验结果表明,L-M算法性能最优,预测误差小于10%;CNN可以在线学习和提取音频特征,但其预测误差超过20%。 展开更多
关键词 交流接触器 音频特征 梅尔频率谱系 神经网络 电寿命预测
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基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法 被引量:4
15
作者 陈晓 曾昭优 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-126,共8页
为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。... 为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。利用黑寡妇算法通过测试集对支持向量机模型的核参数和损失值进行优化得到B-SVM模型。利用Xeno-canto鸟鸣声数据集对本文算法进行了测试,结果表明该方法的识别准确率为93.23%。算法维度参数的大小和融合特征维度的高低是影响算法识别效果的重要因素。在相同条件下,文中所提的基于特征融合和B-SVM模型的鸟鸣声识别算法相较于其他特征参数和模型,识别的准确率更高,为野外鸟类识别提供了参考。 展开更多
关键词 鸟鸣声识别 梅尔频率谱系 线性判别算法 黑寡妇优化算法 支持向量机
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试验环境水下声信号的特征提取方法 被引量:1
16
作者 王红滨 王永乐 +1 位作者 何鸣 薛垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期489-495,共7页
水下试验环境参数的反演是水声学研究领域的重要内容。而当前研究的关键是通过对水下声信号做特征提取从而获取参数信息。针对特征提取较难、模型很难拟合等问题。本文提出了一种试验环境水下声信号的特征提取方法。将水下声信号同时用... 水下试验环境参数的反演是水声学研究领域的重要内容。而当前研究的关键是通过对水下声信号做特征提取从而获取参数信息。针对特征提取较难、模型很难拟合等问题。本文提出了一种试验环境水下声信号的特征提取方法。将水下声信号同时用梅尔频谱倒谱系数及线性预测系数处理,两者运用特征加权组合方法得到新的特征矩阵;再应用映射插值算法对特征矩阵进行处理,获得适应神经网络输入的三通道矩阵。本文选取的网络模型为残差神经网络。利用实验室所录制的对河口水库数据集测试表明,本文提出的特征提取方法普遍优于仅利用梅尔频谱倒谱系数或线性预测系数的特征处理方法。利用单频矩形脉冲信号对环境进行深度5分类,准确率平均提升2%。利用线性调频信号对环境进行深度5分类,准确率平均提升2.03%。本文提出的特征提取方法对线性调频信号在深度分类任务下处理的结果要优于单频矩形脉冲信号处理的结果。 展开更多
关键词 环境反演 特征提取 梅尔频谱谱系 线性预测 特征加权组合方法 残差神经网络 神经网络 水下声信号
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基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别 被引量:5
17
作者 曾毓敏 吴镇扬 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期935-941,共7页
提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系... 提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率. 展开更多
关键词 说话人识别 频谱重建 感知线性预测倒谱系数 噪声补偿 谱平坦度测度
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一种基于MFCC和LPCC的文本相关说话人识别方法 被引量:14
18
作者 于明 袁玉倩 +1 位作者 董浩 王哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第4期883-885,共3页
在说话人识别的建模过程中,为传统矢量量化模型的码字增加了方差分量,形成了一种新的连续码字分布的矢量量化模型。同时采用美尔倒谱系数及其差分和线性预测倒谱系数及其差分相结合作为识别的特征参数,来进行与文本有关的说话人识别。... 在说话人识别的建模过程中,为传统矢量量化模型的码字增加了方差分量,形成了一种新的连续码字分布的矢量量化模型。同时采用美尔倒谱系数及其差分和线性预测倒谱系数及其差分相结合作为识别的特征参数,来进行与文本有关的说话人识别。通过与动态时间规整算法和传统的矢量量化方法进行比较表明,在系统响应时间并未明显增加的基础上,该模型识别率有一定提高。 展开更多
关键词 说话人识别 线性预测谱系 美尔谱系 矢量量化 动态时间规整
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基于切削声LPCC的刀具磨损监测 被引量:6
19
作者 艾长胜 何光伟 +1 位作者 董全成 昃向博 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第17期2045-2048,共4页
提出了基于切削声线性预测倒谱系数(LPCC)的刀具磨损状态监测方法。采用LPCC对可听阈内的切削声信号进行表征,分析了LPCC的分量与刀具磨损的关系。利用LPCC相关分量加权和反映刀具的磨损状态,并进行了验证。研究结果表明,切削声信号的L... 提出了基于切削声线性预测倒谱系数(LPCC)的刀具磨损状态监测方法。采用LPCC对可听阈内的切削声信号进行表征,分析了LPCC的分量与刀具磨损的关系。利用LPCC相关分量加权和反映刀具的磨损状态,并进行了验证。研究结果表明,切削声信号的LPCC相关分量加权和可以有效地反映刀具的磨损状态。 展开更多
关键词 刀具磨损 在线监测 切削声 线性预测谱系 相关分析
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MFCC特征改进算法在语音识别中的应用 被引量:15
20
作者 俸云 景新幸 叶懋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第12期146-148,共3页
本文的目的是阐明一种Mel频率倒谱参数特征的改进算法。该算法是通过线性预测的方法从语音信号中提取出残差相位,同时将残差相位与传统的MFCC相结合,并应用到语音识别系统中。该改进算法比传统的MFCC算法具有更好的识别率。
关键词 语音识别 MEL谱系 残差相位 线性预测
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