改进的RBF神经网络非线性预测模型在语音编码中的应用

用一种改进的径向基函数(RBF)神经网络建立非线性预测模型来对语音信号进行处理,在提高预测精度的同时不影响传输码率。这种改进的RBF神经网络具有计算量小,学习速度快,不易陷入局部极小等优点。将此模型应用在ADPCM语音编码系统中进行验证,其恢复的语音质量优于CCITT建议G.721中的ADPCM编码,表明该非线性预测模型具有较高的预测精度,且在语音编码系统中有着很大的实用性。     

数字语音编码技术的发展

由于数字语音编码技术能在保持高语音质量的同时提高传输效率而显得日益重要。本文是对过去二十年数字语音编码技术发展的简要回顾。休斯网络系统股份有限公司积极参与并／或监督了几个地区性和国际性语音编码标准化工作，因此具有特许多其特有的想法与地区性以及国际性标准结合到一起的优势。     

用谱斜率决定的加权法作变异语音特征理论方法及实验研究

变异语音识别技术是飞机座舱中语音识别系统必需解决的关建技术之一。一些成熟的民用语音识别技术难以解决此问题，因此，需找出适于变异语音的特征参数，用谱斜率决定的加权法作变异语音特征，又是本文在这方面的有益学试。     

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。     

使用E&M信令传输甚高频(VHF)信号详析

引言 语音、数据集成与语音／分组技术结合的飞速发展迎来了一个新的通信网络,这个新环境为信号传输提供了低成本、高灵活性、高效率等特点。语音技术在硬件、软件和协议设计等方面的提高和发展,也为民航VHF话音通信的传输提供了广阔的平台。本文通过介绍话音信号的传输以及E＆M信令的特点,分析了使用E＆M信令传输VHF话音信号的原理,并详析了在Vanguard路由器中的具体实现,希望能为VHF话音传输在其他具有语音功能的传输设备中的应用提供一些参考。     

基于UML—OOPN的可重构制造单元建模

以可重构制造单元为研究对象，以实现其可重组性为研究目标。提出了一种集成标准建模语言UML和面向对象Petri网的建模方法－UML－OOPN，该方法同时具备了标准建模语言UML和Petri网的优点，不仅能够提供了支持需求分析，模型描述和设计，模型分析和仿真，直至模型实现的一块化框架，而且所建立的系统模型具有较好的可重用性和可扩展性。     

“斯托瑞克”轮式战车系大检阅

2000年GM.GDLS合作的LAV Ⅲ雀屏中选，击败了其他各厂的轮式或履带装甲车，成为中期旅级战斗部队的主要车辆。原先LAV Ⅲ就是以瑞士“锯脂锂”8&;#215;8轮式装甲车发展而来，而“斯托瑞克”装甲车系是再以LAV Ⅲ为基础加以改进而成。“斯托瑞克”亦为8&;#215;8轮式装甲车，该装甲车系采用共同车体，可以降低成本并大幅简化后勤支援的负担、基本上分为两     

以SSU—800为核心的VHF地空通信系统

本文介绍以民航二所SSU-800为核心交换单元、英国PAE公司VHF电台为收发信机所组成的甚高频地空通信系统，供同行参考交流。     

噪声环境下鲁棒性语音特征提取的新方法

在本文中，我们提出一种噪声环境下具有鲁棒性的语音特征提取的新方法。首先介绍了在高噪声环境下语音识别所遇到的特殊问题，随后对现有的特征提取的方法做了比较，提出了基于线性预测的ＭＦＣＣ特征提取方法，通过实验比较证明该方法具有较好的鲁棒性