国家自然科学基金(60172016)
- 作品数：28 被引量：398H指数：11
- 相关作者：赵鹤鸣陈小平陈雪勤吕岗陶智更多>>
- 相关机构：苏州大学中国矿业大学西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学更多>>
- FIR滤波器设计:基于免疫算法的频率抽样技术被引量：7
- 2002年
- 该文介绍了免疫算法在数字滤波器设计—频率抽样技术中的应用,结合FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明,采用免疫算法确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的FIR滤波器的频率特性优于查表法。文中还把免疫算法与遗传算法在频率抽样技术中的应用作了比较,其收敛速度较遗传算法明显加快。
- 陈小平赵鹤鸣
- 关键词：免疫算法FIR滤波器
- Bark子波变换在语音增强中的应用
- 提出了一种Bark子波变换进行语音增强的方法。在感知特性中,Bark子波变换与人耳的听觉系统是直接吻合的;在数学上,它是一种非正交的但却是超完备的,可逆且是自反演的予波变换。实验结果证明本方法有较好的语音去噪、增强效果。
- 陶智赵鹤鸣
- 关键词：语音增强减谱法
- 文献传递
- 一种适于计算声场景分析的混叠语音基音检测方法被引量：6
- 2003年
- 本文提出了一种在混叠语音信号中检测各自语音分量基音信息的方法 .该方法采用小波变换作为基音检测模型中的滤波处理 ,并用广义自相关运算突出基音信息 ,用增强自相关累和消除冗余信息 ,并提出了用基音概率函数来预测并跟踪不同基音的变化以提高基音检测的准确性 .本文提出的方法可应用于计算声场景分析中 .实验结果表明 ,该方法对于混叠语音的基音检测是非常有效的 .
- 赵鹤鸣朱美虹俞一彪陈雪勤
- 关键词：混叠语音基音检测小波变换
- 基于改进Kohonen网络训练算法的说话人识别系统
- 2005年
- 与文本无关的说话人识别方法是当前说话人识别技术的研究重点.本文将自组织特征映射(SOFM)网络用于矢量量化中码书的形成,改进了训练算法,并基于改进算法进行了与文本无关的说话人识别.经实验结果证明,本文的方法改善了码本的性能,提高了说话人识别的识别率.
- 张庆芳赵鹤鸣苏秦
- 关键词：说话人识别
- 基于免疫算法的前馈神经网络权值设计被引量：19
- 2002年
- 提出了一种基于免疫算法的前馈神经网络设计方法(ImmuneFeed-forwardNeuralNetwork,INN),用于实现前馈神经网络权值空间的搜索。初步实验结果显示免疫算法具有快速学习网络权值的和脱离局部极小点的能力。
- 吕岗谭得健赵鹤鸣
- 关键词：免疫算法前馈神经网络人工神经网络进化计算
- 基于改进BP算法的英文字母识别被引量：7
- 2006年
- 提出了一种基于人工神经网络的英文字母识别方法。以改进的人工神经网络BP算法为基础,设计了一个英文字母识别系统,对大小写英文字母进行识别。实验结果表明,改进的BP算法降低了网络训练次数,有效地对由多种字体组成的英文大小写字母样本集进行训练,实现了对多种字体的英文字母的识别。
- 吴迪赵鹤鸣陶智
- 关键词：BP算法神经网络英文字母识别
- 基于多频带谱减法的语音增强算法的研究被引量：6
- 2007年
- 提出了一种改进的基于多频带的语音增强算法。详细地分析了按照不同的线性比例、按照非线性的Bark频率和按照共振峰的一般分布规律三种方法划分频带后,算法性能的改善情况。采用板仓-斋藤距离、波形图、语谱图对算法进行客观测试,仿真实验表明:经过增强后的语音,得到了改善,在主观听觉上也提高了人耳的舒适度;特别是在非平稳环境下,比传统的谱减法有较大的改进。
- 程正赵鹤鸣
- 关键词：语音增强谱减法多频带
- 基于改进VQ算法的文本无关的说话人识别被引量：11
- 2006年
- 基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在文本无关的说话人识别领域有着广泛的应用。论文根据说话人识别中训练语音的特点并结合快速搜索算法,对矢量量化的码书形成算法进行了改进,提出了一种基于改进算法的与文本无关的说话人识别方法。经实验结果证明,论文的方法加快了码书的形成,减少了码书形成的计算量,改善了码本的性能,提高了说话人识别的识别率。
- 张庆芳赵鹤鸣
- 关键词：说话人识别快速搜索
- 基于计算听觉场景分析的强噪声背景下基音检测方法被引量：7
- 2003年
- 本文针对强噪声背景下语音基音检测这一既具实际应用,又相当困难的问题,提出了一种基于计算听觉场景分析的基音检测方法。该方法利用了人的听觉感知特性,适用于低信噪比和存在其它语音干扰下基音信息的提取。实验结果证明,本文提出的方法是非常有效的。
- 陈雪勤赵鹤鸣陈小平
- 关键词：基音检测强噪声混叠语音
- 基于模糊进程因子的改进自适应遗传算法被引量：1
- 2003年
- 首先提出了一种改进自适应遗传算法,在本算法中引入模糊进程因子,设置了最佳样本保留数、最佳基因保留数等五个可调参数,使它们随着模糊进程因子的变化而变化,从而实现算法自适应;然后给出了新算法的步骤,并用标准测试函数对该算法进行了测试,测试结果表明:该算法具有较好的在线性能,提高了收敛速度;最后,用该新算法进行了功率谱估计,该算法比LS法具有更好的谱分辨率和适应性。
- 刘学观郭辉萍赵鹤鸣
- 关键词：遗传算法功率谱估计
