基于AMBE算法的多通道语音压缩卡设计

多通道语音记录系统在需要大量记录语音信息的各个领域有着广泛的应用,本文介绍了一种采用AMBE语音压缩算法设计的多通道语音压缩卡,对AMBE算法的性能做了分析比较,详细介绍了多通道语音压缩卡的总体结构及语音、通道接口设计．     

智能家居场景下改进的中文字符串匹配算法

近年,随着智能家居行业的火热,智能家居应用的开发也愈发重要。在智能家居应用智能化的软件需求下,该文旨在解决开发客户端语音控制功能时遇到的中文字符串识别精度问题。在智能家居场景下,语音控制指令字符串往往具有动词+关键词+家居名词的三段式结构,针对这一个特性,在对比分析了以往的中文字符串匹配算法之后,利用正向最大匹配算法进行分词,并结合汉字拼音码和汉字字形结构对编辑距离算法进行改进。最终提出了一种适合智能家居语音控制场景下的中文字符串匹配算法。研究结果表明该算法是有效,可行的。     

采用非线性网络实现清浊音判决

语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题，可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ，Ｚｃ，ＲＣ１，Ｑｓ，ＲＣ２）表示语音的清浊音特性，用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了计算机模拟等内容，计算机模拟结果显示，这种方法的清浊音判决准确率达９７．８％，优于传统的清浊音判决算法。     

G.723.1语音编解码算法的ARM实现

阐述G．723．1语音编解码算法的ARM实现，主要分析系统的硬件结构和软件结构。     

SPEECH ENHANCEMENT METHOD FOR LPC AUTOREGRESSIVE MODEL AND SYSTEM IMPLEMENTATION OF COMMAND WORD RECOGNITION USED IN NOISY ENVIRONMENT

目前几乎所有的语音识别系统和商品在实际应用中都要求环境比较安静，当背景噪声比较高时，系统的性能就急剧下降，甚至不能使用。本文对语音和噪声的特点进行了分析，提出了基于ＬＰＣ全极点模型的语音增强算法，将其应用于高噪声命令词语音识别中，并进行了系统实现。在不同背景噪声下，采用不同的话筒，分别进行了有关信噪比、基本精度、抗噪能力以及系统对环境改变的适应性等实验。实验结果表明，系统在较高噪声背景下，有很好的识别效果。系统可抗多种噪声，基本可满足军事、交通、商场、工厂等应用领域的需要     

一种新PSO混合算法在直升机配平中的应用

直升机配平计算是动力学分析的基础，其实质是求解高维复杂的非线性方程组。针对经典算法与智能算法的特点与不足，提出了一种求解非线性方程组的新粒子群方法。在粒子群(Particle swarm optimization, PSO)算法的基础上，根据模拟退火(Simulated annealing, SA)思想，引入了嵌入式LM (Levenberg-marquardt)优化 算子。该方法充分发挥了3种算法的优势，克服了LM算法初值敏感性，PSO算法易陷入局部极值等问题。通过UH-60A直升机实例配平计算，验证了本文算例模型的准确性。在此基础 上，针对某一前飞状态下的配平算例，在收敛可靠性和计算效率上通过与其他算法进行对比，表明该算法具有可靠的收敛性和较高的计算效率，进一步验证了该算法在配平问题上的可信度与实用性，为直升机飞行动力学问题的处理提供了一种新的有效方法。     

一种基于特征融合的耳语音向正常音的转换方法

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征，这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足，在合成语音自然度方面存在着明显欠缺，有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法，通过双向长短期记忆（Bi-long short-term memory， BLSTM）深度网络来逐帧预测正常音基频。首先，使用STRAIGHT模型和相关代码，分别对耳语音和正常音语料进行预处理，提取耳语音的梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficient，MFCC）、韵律及谱包络特征，正常音的基频与谱包络特征。然后使用BLSTM深度网络，分别建立耳语音和正常音谱包络特征之间映射关系，以及耳语音MFCC、韵律及谱包络特征对正常音基频F₀的映射关系。最后根据耳语音的MFCC、韵律及谱包络特征获得对应的正常音基频和谱包络，使用STRAIGHT模型合成正常音。实验结果表明，相较于仅使用谱包络估计基频，采用此种方法引入语音韵律和MFCC的融合特征是对基频特征的良好补充，解决了音调失常的现象，转换后的语音在韵律上更加接近正常发音。     

中介命题扩张系统MP^＊推理规则集的简化

中介系统是以中介原则为基础，以中介逻辑演算为工具的一种新的数学理论系统。狭义的中介系统仅指中介逻辑ML，它由中介命题系统MP及其扩张系统MP^*、中介谓词演算系统MF及其扩张系统MF^*，以及带等词的中介谓词演算系统ME^*组成。本文讨论中介命题扩张系统MP^*推理规则集SA的简化。对于一个形式系统的推理规则而言，在保证其相容性、完备性和独立性的前提下，形式系统的推理规则集越简洁，使用越方便。本文对规则集SA进行了简化，方法是：如果SA中某条规则可由SA中其余规则推导出来，并且推导过程所用形式定理的证明未用到此规则，则此规则可被简化而不影响SA的效力。作者简化了SA中8条规则并且证明简化后的规则集与原规则集SA等价。     

一维与二维信号的快速内插算法

一维信号的快速内插在语音处理、数字波束形成、雷达实时仿真等方面有重要应用。图象处理中则常需对二维信号进行内插。文中首先提出了一种利用ＦＦＴ的一维信号内插的子序列算法。去除了Ａｄａｍｓ算法的额外补偿项ｅｒ（ｍ）与其他冗余运算，所需实乘数只有Ａｄａｍｓ算法的２０％左右，实加数约为Ａｄａｍｓ算法的３０％。然后本文又提出了一种基于子序列ＦＦＴ的二维信号快速内插算法。该算法不仅解决了Ｓａｔｈｙａｎａｒａｙａ     

飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能

飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的.目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号的缺点.本文提出采用基于高效快速的独立分量分析(Efficient variant of fastI-CA,EFICA)算法和可调整权值的二阶盲分离(Weight-adjusted variant second-order blind identification,WA-SOBI)的混合算法对舱音信号进行分离实验.采用不同算法的仿真结果比较表明,混合盲处理算法具有更为优越的分离性能.     

多脉冲激励线性预测编码语音合成器

与传统的线性预测编码相比,多脉冲激励线性预测编码(MPLPC)的合成语音质量有显著的改善,能在中等或低速率下合成出高质量的语音。本文介绍了用单片TMS32010组成的MPLPC语音合成器,数码率为9.6kbPS,激励脉冲的幅度和位置用最大互相关搜索算法确定。该系统结构简单,操作简便,通用性强,合成语音清晰、自然易懂,可广泛用于各种系统。文中给出了某些应用实例,经用户试用,效果良好,对合成语音质量感到满意。     

基于隐条件随机场的声调建模及区分性模型权重训练

为提高声调识别率,利用隐条件随机场对汉语声调进行建模,通过加入音节内动态特征、音节间动态特征以及段长特征来进一步提高声词识别性能。提出了将声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的区分性方法,根据最小音子错误准则区分性训练模型相关的概率权重,对声学模型及声调模型概率进行加权;给出了两种权重组合策略并通过一种平滑方法来克服权重训练过拟合的问题。实验结果表明,基于隐条件随机场声调模型能够显著提高声词识别率以及大词汇量语音识别的识别率,同时与全局模型权重方法比较,区分性的模型权重训练能够在声调模型加入连续语音识别系统之后,进一步提高系统的识别性能。     

基于动态时轴弯曲的汉语连呼数字识别算法

模板匹配是计算机语音识别的重要手段之一。本文以孤立数字的线性预测编码(LPC)参数为模板,针对当汉语连呼数字发音速度较快时一字分割较困难这一特点,研究了不需预分割的汉语连呼数字识别问题。算法通过把复合距离的端点搜索与端点无约束的动态时轴弯曲(DTW)技术相结合,在保证一定识别率的前提下,使计算量较二级或多级动态规划算法有了大幅度下降即接近孤立数字发音识别水平。同时,简化的树状决策方法使识别性能进一步得到提高。初步实验结果表明,此方案可较有效地克服连呼数字识别中的连读效应。     

LPC倒谱参数的说话人特征分析

通过对多个说话人与文本无关的发音材料进行统计分析，比较了ＬＰＣ倒谱的不同分量对说话人特征区分所作的贡献，研究了ＬＰＣ倒谱所体现的说话人共性及个性特性，同时使用了Ｆｉｓｈｅｒ判据，最近邻错误率，超球错误率、类内，类间平均距离等量度方法，从不同角度探讨了ＬＰＣ倒谱参数的说话人统计特征，并考查了它在正交变换，最大可分变换下的变化及以不同距离作为测量手段所产生的不同效果，这些工作是对ＬＰＣ倒谱参数用于说话     

非线性脉码调制技术及应用

本文介绍了用NLPCM(Nonlinear Pulse Code Modulation,非线性脉码调制)进行语音合成的原理。采用基于NLPCM原理制成的单片语音处理器MC14403,用MCS-51单片机进行控制,实现了飞机座舱告警系统中所需语音的合成。该系统结构简单,通用性强,成本低,修改灵活。合成语音清晰、自然可懂。     

语音合成遥控指令回报系统

本文介绍了用于无人机的语音合成回报系统,代替传统的信号盘灯光显示,向地面指挥监测人员回报遥控指令接收情况。语音合成系统由基于LPC原理制成的单片语音合成处理器TMS5220组成,用Z-80 CPU实现控制。系统结构简单,通用性强,合成语音清晰、自然可懂。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用，但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题。开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法，其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构，在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点，应用蚁群粒子跟踪测速技术进行多相机间相同特征点的匹配。经实验测试，相较于传统基于小孔成像模型进行标定与基于核线约束或互相关算法进行匹配的立体视觉测量系统，所提出的方法可适配具有大光学畸变的场景，能有效提高测量的空间分辨率，深度方向的测量误差在1.0%～2.0%的水平。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别，本文面向快速响应应用需求，首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究，总结出狭义和广义两种模式，其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理，并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路，最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

英语修辞中常见“喻”的中文译称刍议

英语修辞中有明喻、暗喻、转喻、提喻这四种常见的"喻"。它们和汉语中的明喻、暗喻、借喻、借代之间存在着相互交错的对应关系,这是导致修辞学习者时常混淆英语中"喻"的原因所在。从英语的几种常见"喻"的词源和辞格构成中可以发现,有的"喻"译称涵义偏窄,有些"喻"并非真正的比喻,其中文译称应该不含"喻"字更为合理。