线性预测系数相关论文
为了提高英语语音识别性能,采用深度机器学习算法用于语音识别。设置合理的帧采样频率获得英语语音信号,然后通过线性预测系数(LPC......
说话人识别作为生物识别的一种,应用范围非常的广泛,是依据语音波形中所反映的说话人生理及行为的语音特征参数,以此来自动鉴别说......
本论文主要的研究内容是基于噪音环境下的语音识别性能的改进研究。语音识别是指利用计算机通过识别和理解把人类的语音信号转变为......
当前生物电信号处理已经成为计算机应用领域的一大研究热点。基于生物电信号的人机交互(Human-Computer Interaction, HCI)系统是......
本文通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，提出了以线性预测倒谱为特征，通过动态时间规整算法来识别的文本相关的......
汉语语音变换技术的目的是将汉语语音中的源说话人的语音特征转换为目标说话人的语音特征。文中提出的适用于汉语讲话人变换算法分......
为了降低神经网络求解线形预测系数时的复杂度,本文在改变神经网络输入矢量移位个数的基础上,通过改进网络结构和改变作用函数,给......
本文研究了线性预测系数(LPC)及其导出的几种语音特征集,定义了分类误差指标,并设计出相应的分类实验衡量这些特征集的性能.在......
本文力析了提取履带车辆目标声学特征存在的困难,提出将 LPC (线性预测系数)方法应用于履带车辆目标的声识别。对 LPC 以及由它衍......
该文所进行的语音识别技术研究,旨在提高识别系统的识别精度和鲁棒性.基于统计模型的方法是当前语音识别领域占主导地位的技术.它......
语音通信在煤矿开采过程中发挥着十分重要的作用，无论是指挥调度、日常作业乃至抢险救援中，都是必不可少的。保证通畅的地面与井下通......
实际中,语音信号不可避免地受到各种噪声的干扰,噪声降低了语音质量和可懂度,还可能导致语音处理系统性能的急剧恶化,甚至使整个系......
随着信息技术的高速发展,人类对计算机的依赖性不断增强,因此,人机的交互能力越来越受到研究者的重视。语音是众多信息载体中具有......
作为一门综合学科,语音识别自二十世纪五十年代以来逐渐引起了众多世人的关注。越来越多的研究人员开始从事语音识别的研究或者与......
提出了一种基于灰关联分析的声目标识别算法.该算法提取坦克声信号的线性预测系数特征作为关联参数,通过比较声信号的灰关联值实现......
采用预测神经元作为语音信号线性预测模型的一种实现形式，可将线性预测系数的求解问题转化为预测神经元的训练问题，并运用BP算法得到......
为了提高说话人识别的性能,提出一种基于GMM模型自适应说话人识别方法。该方法能自动根据不同的说话人选取不同时长的语音进行识别......
为提高说话人识别的性能，提出将CCA与PCA联合用于说话人特征降维的方法：先用CCA融合基于声道模型的LPC特征和基于听觉模型的MFCC特征......
研究语音识别技术在康复机器人控制系统中的运用,通过对语音信号进行分析，提取线性预测系数（LPc）作为特征参数．然后采用隐马尔可夫模型......
提出一种基于独立分量分析的混叠振动目标盲分离和混合高斯模型识别相结合的混合模型振动识别方法。建立已知振动目标的GMM,然后实......
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......
提出了一种基于灰关联分析的坦克声目标识别算法。该算法提取坦克声信号线性预测系数特征作为关联参数,通过比较坦克声信号的灰关......
为提高通话环境中的回波抑制效果,提出了基于高斯混合模型下的残留回波抑制方法。首先以线性预测系数为特征提取近端用户语音的特......
语音识别技术作为信息社会朝着智能化和自动化方向发展的关键技术之一，具有重要的研究意义和使用意义。本文基于语音信号的数字信号......
提出一种隐马尔可夫模型和K-均值聚类混合模型的声目标识别方法。在该方法中,建立声信号的HMM,提取了声信号的线性预测系数(LPC)作......
语音编码按照编码方式大致分波形编码、参数编码和混合编码3种。参数编码又称声码器编码,它是先在频域或者其他变换域提取信源信号......
为识别战场混叠声目标,提出一种基于独立分量分析(ICA)的声目标盲分离和隐马尔可夫(HMM)识别的混合声识别方法.建立已知声目标的HM......
提出了一种计算语音信号线谱对（LSP）参数的新算法．LSP参数可以通过求解一个与线性预测系数（LPC）相关的非线性N阶方程得到．首先利用埃特金......
多数说话人识别方法采用的都是基于对语音信号的静态特征进行分析，忽略了语音信号动态特征对识别性能的影响。而Delta特征是反映语......
说话人识别是语音识别的一种特殊方式，对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势。以线性预测系数（Linear Predielion Coefficients......
为提高语音端点检测系统在低信噪比下检测的准确性，提出了一种基于倒谱特征和谱熵的端点检测算法。首先，根据分析得到待测语音帧的倒......
水下目标识别是潜艇在海战中,先敌发现并有效进行水声对抗的关键技术。然而,如何根据声纳接收到的舰船辐射噪声对三类目标进行分类......
语音信号的线性预测分析是语音压缩中的一个重要环节，占据语音压缩计算中的大部分时间，为提高语音压缩的速度，在C54x系列DSP上用汇编......
提出了一种基于灰关联分析的声目标识别算法。该算法提取坦克、直升机和汽车声信号的线性预测系数特征作为关联参数，通过比较声信号......
描述了ITU—T G．723．1算法的编码结构原理及实现，介绍了基于该算法的芯片设计。重点对线性预测编码技术LPC（Linear Prediction Coding）......
支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的机器学习中显示出优异的性能.......
针对说话人识别中线性预测系数（LPC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）的直接组合会增加特征参数的维数和出现运算量大的问题,提出了将LPC参数......
为了提高说话人识别的准确率,可以同时采用多个特征参数,针对综合特征参数中各维分量对识别结果的影响可能不一样,同等对待并不一......
首先根据切比雪夫多项式求根法对LPC系数到LSF系数转换过程进行分析与推导,并给出了根据已知的LSF系数进行逆推求LPC系数迭代算法......
提出噪声背景下基于多模板矢量量化的声目标识别方法。加性背景噪声中，提取了声信号的线性预测系数（LPC）作为目标识别的参数，对不同类......
随着移动互联网应用的普及,身份认证已经是信息安全性的基本要求。生物特征识别以其安全、快捷、方便的优点越来越受到重视。声纹......
为了更简单地判决语音信号的清浊音,笔者提出了一种将自相关函数值分别与线性预测及偏相关系数相结合的判决方法,并阐述了各自的特......
提出一种基于独立分量分析的混叠声目标盲分离和支持矢量机-高斯混合模型(SVM-GMM)识别相结合的声识别方法。建立已知声目标的SVM-......
说话人识别是语音识别的一种特殊方式,对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势.以线性预测系数（Linear Prediction Coefficients......
针对传统语音认证算法不适用于资源受限的移动通信终端语音通信的实时性要求,提出了一种高效的基于线性预测分析的语音认证算法。......
藏语作为藏族人民的基本日常语言,具有很好的应用市场,同时也有越来越多的人们愿意学习藏语,更深入的了解藏族人民的生活及藏族的......
在压缩感知研究中,信号在不同变换下的稀疏域好坏是影响信号重构性能的重要因素。该文基于语音信号的线性预测分析(LPC),提出一种......
