语音信息中的基音参数检测算法分析

给出了加窗语音的新倒谱模型，提出了基于语音LPC预测残差的倒谱基音周期检测算法(LP—CEP法)，该算法在倒谱计算中采取高频分量置零的新措施。仿真研究结果表明，该算法相对于传统倒谱基音检测算法(CEP法)，无论是对不同的干净语音还是对不同信噪比的含噪语音，其基音检测结果都有明显的改善。     

LPC误差传输函数的倒谱特征

本文从语音信号的线性预测码模型出发,分析了其误差传输函数方程的根与其系数之间的关系,得到了线性预测系数与根幂和之间的关系式,从而得到了误差传输函数的倒谱系数的递推公式。     

几种基音周期算法性能比较

通过比较自相关函数法、平均幅度差法、倒谱法,明确了常用基音周期检测算法的性能和适用环境。实验证明：自相关函数方法适合于噪声环境下,但单独使用经常发生基频估计结果为其实际基音频率的二次倍频或二次分频的情况;平均幅度差法、倒谱法在静音环境下或噪声较小时可以取得较好的检测结果,但在语音环境较恶劣、信噪比较低时,检测的结果下降较快。     

基于小波分解重构的基音周期检测算法

在语音信号处理中,基音周期是一个非常重要的参数。语音合成的TD-PSOLA算法需要准确的在每个基音周期点处进行基音标注,而传统的基音周期检测算法只能求出平均周期。实验证明:小波变换的分解重构算法可以把一帧语音信号内所有准周期的基音周期都准确的检测出来,能反映微小的周期变化,具有跟踪基音周期变化的能力。仿真部分分别用haar小波、db10小波、sym10小波对信号进行分解重构,证明sym10小波是比较合适的小波基。     

基桩完整性检测的倒谱分析法

为检测基桩的完整性,利用倒谱系数变化特征,可提高数据分析处理的质量以及桩基检测的分辨率和准确率。模拟算例与工程实例表明,倒频谱分析是一种定性判断基桩完整性的有效方法。     

改进的基于均值移动的基音检测

研究了使用均值移动算法进行基音检测的基本原理,分析了原始伪码中基音错误传播的原因,通过选择一合适的基音初始值F00解决了这一问题.理论上推导了在一有声段内基音初始值的选取原则,即使实际基音F0满足F00/2＜F0＜3F00/2.然后通过实验验证了初始基音选取原则的正确性.同时将这一算法推广到噪声情形下的基音检测,并将其与子谐波谐波比(subharmonic-to-harmonic ratio,SHR)方法进行了对比,各种信噪比下的实验结果表明该方法与SHR方法可比而且运行速度更快.     

用于语音转换的有效基音频率转换算法(英文)

为了改善语音转换的性能,对基音频率转换方法进行了研究,并提出了一种有效的转换算法. 首先,不同于传统的线性变换方法,对基音频率和频谱特征的内在关系进行了分析,在 GMM 中的每一分量,基音频率通过 SVR 方法从转换后的频谱特征预测得到. 然后,为了缓解 GMM 统计平均带来的过平滑问题,将传统的均值-方差转换方法和 SVR 方法相结合. 同时,引入广泛应用于图像处理的自适应中值滤波来解决由基于帧转换引起的不连续问题. 通过主客观评价方法对转换后的语音质量进行了测试,结果表明: 该方法无论在语音的相似度还是转换语音的质量上,都取得了比传统方法更好的效果.     

基于LPC的语音信号特征参数提取算法研究

提出了一种基于LPC的语音信号特征参数提取的算法思想,对原始的语音信号进行线性预测建模,估计预算模型参数,提取LPC系数,分析LPC倒谱并计算预测误差。实验结果表明,该算法能较好的提取语音信号的特征参数,且预测重构的语音信号误差较小,易于建模的实现,为语音信号处理提供了一种特征参数提取的方法。     

一种基于LPCC的天然地震和人工爆破识别算法

线性预测倒谱系数（LPCC ）可以反映时间信号频率响应和谱包络。本文提出了一种基于LPCC来提取地震信号特征,并且采用高斯混合模型（GMM ）来判断震源类型是天然地震还是人工爆破的算法。实验结果表明LPCC在天然地震和人工爆破识别中的具有明显的可行性和有效性。最后,以同一次事件3个台站记录波形数据来识别天然地震和人工爆破类型,分析了LPCC在识别时的稳定性,并且有较高的识别率。     

基于听觉特性的声纹识别系统的研究

声纹识别技术,形象的说法就是说话人识别技术。它是根据人在说话时产生的波形,以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征,得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。本实验系统的识别率达到了90%,验证了HMM模型识别的准确性。     

一种改进的基于小波变换的语音基频检测

传统的小波变换基频检测通过比较相邻尺度上的小波系数极值点来进行检测．该方法往往存在着伪极值点的误判,降低了检测的精确度,而且增加了运算量．针对小波系数的伪极值点误判情况做了分析,进行了最佳尺度的判定,以及极值点搜索方法的改进,提出了一种基于最佳尺度的小波变换基频检测算法,提高了算法的实时性和准确性,并通过实验证明了该算法的有效性．     

用GPC算法实现对一阶惯性加纯滞后对象的预测控制

预测控制是近年发展起来的一类新型计算机控制算法。本文应用GPC(广义预测控制)算法实现对一阶惯性加纯滞后对象的控制。被控对象数学模型的参数采用递推最小二乘方法辨识得到。仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于级联特征分类器的行人检测算法

为进一步提升方向梯度直方图-局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的行人算法在检测精度以及加快融合后的算法检测速度,提出了一种基于级联特征分类器的行人检测算法.计算样本集的方向梯度共生直方图(CoHOG)特征和鲁棒局部二值模式(RLBP)特征,使用这两种特征训练两种特征弱分类器,并将两种特征融合训练CoHOG-RLBP...     

基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制

过热蒸汽温度具有时变、大迟延、大惯性的特点,使用传统的PID控制器很难取得满意的效果。针对这一问题,提出了基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制系统。采用Elman网络作为被控对象的预测模型,在求解最优控制增量时直接辩识控制器的参数,使得对象的建模方便而且控制系统的在线计算量小。仿真结果表明,此控制系统具有优良的控制性能。     

一种基于聚类与关联规则算法的DDoS攻击检测模型

分布式拒绝服务（Distribute Denial of Service）攻击是当前主要的网络安全威胁之一．本文分析了DDoS攻击的本质特征,提出了一种基于数据挖掘算法的DDoS攻击检测模型．该模型使用聚类算法与关联规则对网络流量与网络数据包连接状态分别建立特征模型,并确定DDoS攻击的检测阈值．实验表明,该检测模型能够实时有效的检测DDoS攻击．     

基于残差分析的双彩色变量在地图制图中的应用

对相互关联的空间现象进行回归分析,在求出经验回归方程后,计算残差（估计误差）,将残差按间距量表分级,用双彩色变量在地图上表达估计误差偏离程度的空间分布。残差分布图反映了实际值与经验估计值的偏离程度和空间分布规律,可进一步用于残差成因的分析,为相关领域的决策判断提供依据。     

Predictive control of a class of bilinear systems based on global off-line models

INTRODUCTION Bilinear systems are a kind of important nonlinear systems with relatively simple structure, and many industrial processes can be described as a bilinear system. Thus research on the control of this kind of systems is very important. On the other hand, model predictive control (MPC) (Clarke et al., 1987) has been widely used in industrial applications and many predictive control methods focusing on bilinear systems are emerging (Bloemen et al., 2001; Fontes et al., 2004; He…     

残余应力应变释放系数修正公式的应用

为了探讨了残余应力应变释放系数修正公式的应用及其可靠性,通过用有限元分析软件建立分析模型。首先推导出材料的应变释放系数随形状改变比能参量S变化的塑性修正公式,然后用此公式进行高应力状态下残余应力的模拟修正,以确定修正公式在实际应用中的可靠性。经过对单向应力和复杂应力状态下的残余应力进行塑性修正,用反算应力法得到修正应力,修正应力和施加应力之间的偏差较未修正前的应力引起的偏差大幅减少,修正应力非常接近真实的施加应力值。结果表明,用推导出来的残余应力应变释放系数修正公式计算残余应力具有精度高、修正效果较好的特点。