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1.
深度神经网络是近年来非常流行的一种语音识别声学建模技术，其性能比之前主流的高斯混合模型有显著提高，但是深度神经网络的说话人自适应技术一直没有很好地解决。利用身份认证向量对深度神经网络进行自适应，并研究身份认证向量归一化对系统的影响，提出一种新的max-min线性归一化技术。实验表明在TIMIT数据集上该技术可使字错误率比传统方法相对下降5.10%。 相似文献
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混合语音信号的分离是盲分离的重要内容,也是信号处理领域的一个难题。独立分量分析是一种无需知道信号的先验信号而实现信号分离的盲源分离技术,本文介绍了独立分量分析的基本理论和算法,探讨了独立分量分析在混合语音信号分离中的应用,给出了信息最大化盲源分离算法并对瞬时混合语音信号进行了盲分离仿真。实验结果表明,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果。 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(3)
以数字识别为应用背景构建RBF神经网络结构,首先把最近邻聚类算法与k-均值聚类算法应用于RBF神经网络隐层中心个数及中心值的确定中,实现了隐层中心个数与中心值的自适应获取;然后将遗传算法与伪逆法相结合来确定隐层中心宽度及输出权值;最后对混合优化的神经网络与传统的基于中心自组织学习算法优化的网络进行仿真实验.实验中使用未加噪声和添加噪声的数字样本对网络进行测试,与传统优化方法对比结果表明,应用该混合学习算法构建的神经网络具有识别能力强、计算量小的优点. 相似文献
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语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的OpenKWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低. 相似文献
5.
在说话人识别中,有效语音数据的选择是一个重要的预处理环节.常用的数据选择方法根据能量信息的强弱对有效数据进行提取,但在实际情况中能量的高低与语音数据并无必然联系.本文在对传统方法进行分析比较的同时引入语言学知识,提出基于辅音信息的有效数据选择方法.该方法通过对活动语音检测结果中音素识别结果进行分析,保留所有元音,对辅音进行筛选,去除无益于说话人识别的干扰辅音音素,从而实现对有效语 音数据的选取.实验表明,应用该方法得到的说话人识别结果,明显优于传统的基于能量的数据选择算法,如基于G.723.1标准的活动语音检测算法和近期提出的基于交叉熵顺序统计滤波的端点检测算法. 相似文献
6.
独立分量分析 (ICA)通过对非高斯分布数据进行有效表示,获得在统计学上独立的各个分量。这种表示可以获取数据的基本结构,包括特征提取和信号分离。简述ICA基本理论和快速算法,对照主分量分析 (PCA)的Karhunen Loeve(K L)变换,提出独立分量变换 (ICT)概念。在分析地震信号特点的基础上,对模拟和实际含噪地震道进行独立分量变换、信噪分离和去噪处理初步探索,重建获得令人满意的去噪结果。研究表明,ICA在勘探地震信号处理中具有应用前景. 相似文献
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介绍了利用小波神经网络作为分类器的说话人识别系统.实际测试试验表明,基于小波神经网络的识别系统的网络训练速度快,识别率高,是说话人识别的一种有效可行的新方法. 相似文献
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针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高. 相似文献
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对基于高斯混合模型(GMM)的法庭自动说话人识别系统进行改进.通过参考人群数据库降低了对嫌疑人语音样本数量的需求.以小规模背景人群数据库建立改进的基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的法庭自动说话人识别系统.以固定电话信道和移动手机信道的数据库进行了系统的测试. 相似文献
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称呼语是言语交际的重要组成部分,也是说话人传达给听话人的第一信息。在日常生活中,说话人必然经常提及或招呼到桌人,这时就要用到称呼语。虽然称呼语的使用受到社会规约的限制,但并非固定不变的,它具有高度的动态性,人们会根据实际的语言环境做出灵活的变换来顺应当时的语境。在双方身份、角色不变的条件下,说话人对同一对象采用了不同的称呼,即所谓称呼语的转换。本文以钱钟书先生的《围城》为例,从语用学角度分析了言语交际过程中称呼语的转换模式及其语用功能。 相似文献
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研究RBF神经网络在个人信用评级中的应用.针对传统的RBF神经网络无法处理非数值型数据和对初始中心的选取及异常值十分敏感等问题,提出一种基于模糊K-Prototypes算法的RBF神经网络,提高了处理分类型数据及混合型数据的能力,并且改进的模糊K-Prototypes算法有助于降低模型对初始中心选取和异常值的敏感性.将改进前后的模型分别应用于商业银行的个人信贷评级中,结果表明,改进后的模型预测精度和稳健性都优于传统的RBF模型. 相似文献
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针对常规非线性自抗扰控制（nonlinear active disturbance rejection control,NLADRC）技术在船舶航迹控制中存在的参数整定难、抗干扰能力差的问题，搭建船舶三自由度MMG数学模型，设计船舶航迹NLADRC系统。利用径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络对系统进行辨识，使网络输出逼近系统输出。根据辨识信息自适应整定对系统整体控制效果影响较大的两个参数，提出基于RBF神经网络的船舶航迹NLADRC系统。仿真结果表明，参数的自适应整定能加快系统收敛速度，大幅减小超调量，对外界环境具有更强的鲁棒性。神经网络对NLADRC的优化，使其控制性能得到提升。 相似文献
13.
刘昌华 《扬州教育学院学报》2012,30(4):14-17
语言的主观性客观地存在于说话人的话语之中。在言语交际中,使用让步复句也会体现说话者不同的主观性。在具体考察让步复句的主观性时,可以从说话人的视角、说话人的情感、说话人的认识等三方面展开,选择不同的句式会体现出不同的主观性。 相似文献
14.
针对海上风浪环境对船舶航行的干扰，利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法（distributed genetic algorithm,DGA）并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近，并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律，实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越，系统达到稳定的时间短，平均超调量小。 相似文献
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陈华 《济宁师范专科学校学报》2006,27(6):20-22
神经网络图像识别技术是一种新型图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。神经网络用于图像识别一般都要提取图像特征，然后把提取好的图像特征送入神经网络识别器进行识别。BP神经网络图像识别方法不对图像作特征提取，直接把图像数据作为神经网络识别器的输入。通过用MATLAB完成的网络的训练与测试表明，不作特征提取的神经网络图像识别系统具有很强的抗干扰能力。 相似文献
16.
链球运动员身体素质与专项成绩相关关系的神经网络模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用人工神经网络强大的函数映射能力，提出了反映链球运动员身体素质与专项成绩相关关系的神经网络模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型的缺点，在不需要事先确定模型数学表达形式的条件下，更为准确地映射出运动员素质训练水平与专项成绩之间的函数关系、并且运用建立起的神经网络模型，绘制了素质训练水平与专项成绩之间的关系曲线。从而为运动员进行科学训练提供了理论依据。 相似文献
17.
基于RBF神经网络和遗传算法的建模与优化研究 总被引：6，自引：0，他引：6
首先用RBF神经网络建立数据样本间的函数关系,然后用遗传算法求解由函数作为目标函数的优化问题,最后用一个实例进行了测试,结果令人满意. 相似文献
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袁磊 《北京体育大学学报》2008,31(2):202-204
借助递归神经网络强大的动态映射能力,提出了反映世界优秀男子跳高运动员身体素质与专项成绩相关关系的递归神经网络模型.该模型克服了多元回归模型和灰色模型的缺点,在不需要事先确定模型数学表达形式的条件下,更为准确地映射出运动员身体素质训练水平与专项成绩之间的函数关系.并且运用建立起的神经网络模型,绘制了素质训练水平与专项成绩之间的关系曲线.从而为跳高运动员进行科学训练提供了理论依据. 相似文献
19.
在层次分类诊断推理理论的基础上,构造出一种多重结构神经网络模型,以降低系统的复杂性,实现系统分层次构造、知识分系统学习和故障全局并行推理。 相似文献