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交互式语音对话系统中的负载平衡技术: 1; 作者王珩杜利民《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第1期33-34,71,共3页; 动态负载平衡技术是指在网络通信中将负载动态分配到一组服务器群上的一种机制 ,包括如何实时获取网络上各主机状态 ,如何将负载分配到当前最为空闲的主机上 ,以及服务器的可扩展性。本文主要讨论在设计交互式语音声讯系统时 ,如何利用... 展开更多; 关键词交互式语音对话系统负载平衡网络通信局域网; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法被引量：8: 2; 作者罗宇杜利民《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期722-726,共5页; 该文提出了基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建(LOPDI)算法。该算法假设语音特征矢量是一个L状态隐马尔可夫模型的输出序列,基于局部最优状态路径估计产生语音特征矢量的次最优状态序列,并按最大后验概率准则(MAP)重建出“... 展开更多; 关键词隐马尔可夫模型局部最优状态路径数据重建 LOPDI 语音特征矢量; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于多尺度边缘特征提取的基音检测算法被引量：12: 3; 作者李香春杜利民《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期1500-1502,共3页; 目前很多的基音检测算法抗噪性较差 ,针对这一问题 ,本文提出了一种基于多尺度边缘特征提取的基音检测算法 (加权求和法 ) .该算法与传统的小波变换算法相比减少了局部极值的搜索次数 ,提高了检测精度 ,具有很好的抗噪性 .; 关键词基音检测小波变换语音信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法被引量：2: 4; 作者罗宇杜利民《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1654-1657,共4页; 本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建 (SGMDI)方法 ,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用 .实验结果表明 :SGMDI方法能够明显提高语音识别系统对各类音子尤其是容易被加性噪声破坏的清辅音音子... 展开更多; 关键词语音识别系统子带加性噪声鲁棒性重建算法实验结果正确率单高斯模型集汉语美子带特征重建缺失特征方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法被引量：1: 5; 作者罗宇杜利民《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1738-1741,共4页; 本文提出基于概率加权平均的Mel子带特征数据重建算法 .该算法选择K个最优重建结果的概率加权平均作为被加性噪声掩蔽的语音特征分量的估计 .实验结果表明 ,基于概率加权平均的语音特征数据重建算法降低了重建误差 ,减少了帧间突变现象 ... 展开更多; 关键词子带加性噪声语音特征数据重建语音识别系统加权平均掩蔽概率重建算法分量缺失特征方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交互式语音对话系统中的负载平衡技术: 1; 作者王珩杜利民; 机构中科院声学所语音交互技术研究中心; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第1期33-34,71,共3页; 文摘动态负载平衡技术是指在网络通信中将负载动态分配到一组服务器群上的一种机制 ,包括如何实时获取网络上各主机状态 ,如何将负载分配到当前最为空闲的主机上 ,以及服务器的可扩展性。本文主要讨论在设计交互式语音声讯系统时 ,如何利用多播技术实现了服务器和客户端之间的动态负载分配。; 关键词交互式语音对话系统负载平衡网络通信局域网; Keywords Human-machine interaction Multicasting technology Dynamic load balancing; 分类号 TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法被引量：8: 2; 作者罗宇杜利民; 机构中科院声学所语音交互技术研究中心; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期722-726,共5页; 基金国家973重点基础研究发展项目资助课题(G1998030505); 文摘该文提出了基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建(LOPDI)算法。该算法假设语音特征矢量是一个L状态隐马尔可夫模型的输出序列,基于局部最优状态路径估计产生语音特征矢量的次最优状态序列,并按最大后验概率准则(MAP)重建出“缺失矢量”。实验表明,LOPDI算法能够显著提高语音识别系统对加性噪声的鲁棒性。; 关键词隐马尔可夫模型局部最优状态路径数据重建 LOPDI 语音特征矢量; Keywords LOPDI Missing feature method Data imputation HMM; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于多尺度边缘特征提取的基音检测算法被引量：12: 3; 作者李香春杜利民; 机构中科院声学所语音交互技术研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期1500-1502,共3页; 文摘目前很多的基音检测算法抗噪性较差 ,针对这一问题 ,本文提出了一种基于多尺度边缘特征提取的基音检测算法 (加权求和法 ) .该算法与传统的小波变换算法相比减少了局部极值的搜索次数 ,提高了检测精度 ,具有很好的抗噪性 .; 关键词基音检测小波变换语音信号处理; Keywords pitch detection wavelet transform speech signal processing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法被引量：2: 4; 作者罗宇杜利民; 机构中科院声学所语音交互技术研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1654-1657,共4页; 基金国家 973重点基础研究发展项目"图像语音自然语言理解和知识挖掘 -汉语自然口语对话的理论和实验平台研究"(G 1 9980 30 50 5); 文摘本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建 (SGMDI)方法 ,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用 .实验结果表明 :SGMDI方法能够明显提高语音识别系统对各类音子尤其是容易被加性噪声破坏的清辅音音子的识别正确率 ,从而显著增强了语音识别系统的噪声鲁棒性 .; 关键词语音识别系统子带加性噪声鲁棒性重建算法实验结果正确率单高斯模型集汉语美子带特征重建缺失特征方法; Keywords Algorithms Mathematical models Robustness (control systems) Spurious signal noise Vectors; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统] TN919.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法被引量：1: 5; 作者罗宇杜利民; 机构中科院声学所语音交互技术研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1738-1741,共4页; 基金国家 973重点基础研究发展项目 (No .G1 9980 30 50 5); 文摘本文提出基于概率加权平均的Mel子带特征数据重建算法 .该算法选择K个最优重建结果的概率加权平均作为被加性噪声掩蔽的语音特征分量的估计 .实验结果表明 ,基于概率加权平均的语音特征数据重建算法降低了重建误差 ,减少了帧间突变现象 ,增强了Mel子带特征的帧间连续性 ,从而显著提高了语音识别系统对加性噪声的鲁棒性能 .; 关键词子带加性噪声语音特征数据重建语音识别系统加权平均掩蔽概率重建算法分量缺失特征方法; Keywords Algorithms Data processing Estimation Probability Spurious signal noise Vectors; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统] TN919.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	交互式语音对话系统中的负载平衡技术	王珩杜利民	《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法	罗宇杜利民	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2004	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于多尺度边缘特征提取的基音检测算法	李香春杜利民	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法	罗宇杜利民	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法	罗宇杜利民	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料