基于一阶有限差分商的带噪语音端点检测方法

语音识别中的端点检测技术是语音识别的基础,低信噪比环境下的端点检测很大程度决定语音识别工作的有效进行.提出了一种利用一阶有限差分商结合折半查找来判定语音端点检测的方法,提高了端点检测的准确率.仿真实验表明,在噪声环境下该方法较好地实现了语音端点检测.     

一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法

网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结构和表达上表现出的篇幅短、结构不完整、文字口语化等特性,将该类文本表示成基于向量空间模型的文本矩阵,并根据网络敏感话题具有先验知识和态度倾向性等特点,提出了基于倾向性词典的特征提取方法,可有效提高网络敏感话题识别的正确率,最后通过实验验证了这一改进的有效性,证实了本文的研究价值。     

一种基于非线性特征提取的被动声纳目标识别方法研究

目标噪声特征提取是被动声纳目标识别系统的关键技术。首先提出了一种利用从噪声极限环中提取的非线性特征来分析舰船噪声信号的新方法,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络对提取的特征进行分类。实验结果表明,该系统具有较好的分类效果。     

一种语音端点检测算法在DSP上的实现

介绍了一种对背景噪音进行动态估计的汉语语音端点检测算法,较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法,具有更高的精度和鲁棒性．并用TI的TMS320VC5410 DSP来实现一个带端点检测的语音识别系统．通过进行汉语孤立词语音识别实验,表明这种算法是有效的,能得到较高的识别率．     

妈妈的“雷声”

我的妈妈对我要求很严,经常冲着我“打雷”。 早上,我睡得正香,突然从我身后传来一个惊雷：“怏起床,该上学了,你再不起来就要迟到了!”你看嘛,这就是我的妈妈,我只好从暖和的被窝里慢吞吞地起床。匆匆吃过早点,便走在上学的路上。真别说,有了这“雷声”不断响起来,我还从来没有迟到过!     

一种语音信号端点检测法的FPGA实现

对语音信号进行端点检测是语音识别的前提,这类芯片当前大多采用以DSP为核心的结构,费用高、设计缺乏灵活性。而FPGA具有功耗低、体积小等优点,是进行端点检测的理想平台。介绍了一种FPGA实现语音端点检测的方法。     

关于雷声的不同解读

傍晚,在公园里散步时,忽然天空中传来轰隆隆的雷声,乌云并没有密布天空,那雷声也略显遥远。显然,这样的雷声并没有多少影响力,除了吸引公园的人们抬头仰望之外,并没有催生人们急于回家的心情。     

一种基于MFCC和SVM的语音识别方法

提出了以Mel频率倒谱系数(MelFrequencyCepstrumCoefficients,MFCC)作为特征提取技术,以支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为分类器的语音识别方法,实验结果表明,对于容易混淆的英文单词,该方法语音识别准确率较高。     

远方传来的雷声

二郎站在田边看到,那些撒在田里的各种蔬菜种子,在一阵雨后,从黑油油的土里露出可爱的芽来。     

轰隆隆，轰隆隆的雷声

火炉上的水沸腾了,黄小博赶忙提起来灌满暖水瓶,忽然想起一个有趣的问题。只见他提起水壶向地面倒了一点,只听开水落地,发出低沉的“噗噗”声。黄小博接着又将玻璃杯中的冷水倒向地面,却是清脆的“噼啪”声。     

一种应用于物体识别的多算法融合方法

物体识别是对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级的计算机视觉范畴.本文提出了一种基于多算法融合技术的物体识别方法,并在Matlab环境中模拟验证了该算法的有效性.实验分析得出,该算法识别精度高,受外部环境因素的影响较小.     

茄子采摘机器人目标识别与测距方法

采用基于亮度的阈值分割算法对G-B灰度图像进行分割,采用4连通像素标记法对果实目标进行标记,提取质心、面积、外接矩形、切断点等特征。采用平面标定方法,建立摄像机矫正数学模型,利用Matlab多次标定计算完成双目视觉系统进行自标定。根据图像分割结果,选取质心为匹配基元,采用极线约束、视差梯度约束的算法来实现果实目标的匹配。根据相似三角形原理,计算茄子果实深度信息。结果表明,测量距离300~600 mm范围内,茄子深度信息的误差基本上在±15mm以内,平均用时0.26 s。基于双目视觉的茄子采摘机器人识别与定位方法原理简单,智能性好,适应面广,能够满足采摘机器人目标识别和定位的要求。     

一种面向人眼探测识别的图像伪彩色局部优化方法

人眼分辨灰度能力有限,灰度图像伪彩色优化能使图像内原本感知不到的景物信息显现出来。现有的伪彩色方法缺少合理明确的量化指标。以人眼最有利于从伪彩色图像感知原灰度图像景物信息为优化目标,提出了局部快速伪彩色优化方法。实验表明,本方法相较已有方法优化效果最佳。     

于无声处听惊雷──读《吴宓先生给邹名璋侄的信》

本文分析了《吴宓先生给邹名璋侄的信》的内容及吴宓写这封信时的心情和时代背景。     

基于实时语言的多视点形式化实时开发模式

实时编程语言提供了运行时实时约束支持机制,而形式化方法的精化及推理机制可以最大限度地保证分析设计阶段系统的正确性和一致性,多视点软件开发思想则改进了软件开发过程的复杂性.本文提出了一种基于多视点方法,利用了PEARL语言的特征和RT-Z的语法、语义和结构特点的方法.该方法将RT-Z和PEARL独立于硬件和应用环境,同时对实时约束灵活的分解降低了系统开发的难度.     

一种基于直方图的实时自适应阈值分割方法

在视频序列图像中,视频图像分割的主要目的是要在视频序列中分割出运动实体,背景差法能够在实时性要求很高的情况下从一段视频中将当前帧图像跟背景图像作差,然后提取出运动目标,而对差图像进行二值化是关键,自适应阈值方法通过对差图像的直方图进行分析寻找直方图上的一个点,该点到直方图最高点与最低点之间的线段的距离最大,为求该点,本文提出了一种快速算法,以该点对应的灰度值作为阈值,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

利用WinSock实现实时通信的新方法

通过Winsock编程技术，实现了时基于TCPAP协议的面向连接的流方式套接字网络通信程序的设计，阐述了在线实时通信的技术支持，给出了利用VB中的Winsock控件编写服务器端、客户端通信程序的基本思路。     

一种新的BP神经网络人脸识别方法研究

BP神经网络在人脸识别方面的研究中,原始样本数据不进行预处理与特征提取,不仅使识别结果准确降低,而且使BP神经的结构复杂化.主成分分析法能提取代替样本的少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求.在BioID人脸数据库实验表明,将主成分分析与BP神经网络相结合,与传统单一的BP神经网络识别相比,能够提高识别的正确率,减少训练时间,同时简化网络结构,减少很大的计算量.     

实时全息测量中干涉条纹的检测方法

针对实时全息干涉条纹的特点,结合视频运动检测技术,提出了一种具有一定抗干扰能力的干涉条纹检测技术及其实现算法.     

实时仿真器的PWM逆变器实验方法

提出了基于实时仿真器的PWM逆变器实验方法,以此加强学生对电力电子技术中逆变器相关理论知识的理解与强化,提升学生的实际操作能力、创新能力以及对问题思考的深度。同时,该方法使实验的有效性和落实性得到提升,充分体现了理论到实践的完美过渡。结果表明,该实验方法能够满足当今学生在本科教育阶段对理论知识学习与实践创新能力培养的需求。