广东省自然科学基金(06105776)
- 作品数：3 被引量：10H指数：1
- 相关作者：徐晨张维强陈文胜潘彬彬李飞鹏更多>>
- 相关机构：深圳大学更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于能零积的综合去噪方法(英文)
- 2007年
- 基于短时能零积提出一种改进的语音综合去噪方法.通过短时能零积实现噪音阈值选择和噪音功率谱的自适应调整,得到较理想的语音起止点和噪音的功率谱估计.根据噪音在语音段和无音段不同的分布特征,噪音功率在不同阶段设置不同的权重,实现更好的谱减去噪.对每连续三帧进行残留噪音处理,可进一步除去残留噪音.实验表明,本法去噪效果优于使用固定噪音功率谱估计的传统谱减去噪方法.
- 冯纪强徐晨张维强
- 关键词：语音信号谱减法去噪
- 基于小波变换和自相关函数的基音频率检测算法被引量：1
- 2009年
- 根据语音的基音频率较低这一特点,利用小波变换的滤波特性剔除了语音的高频部分,然后再利用计算速度较快的自相关函数法检测语音的基音频率,有效剔除了高频共振峰和噪音的影响,其估计基音频率准确性高,稳定性好,运算速度较快。实验结果表明,此方法是一种有效的基音频率检测算法。
- 李飞鹏张维强徐晨
- 关键词：小波变换自相关函数基音频率
- 基于分块非负矩阵分解人脸识别增量学习被引量：9
- 2009年
- 非负矩阵分解(NMF)算法可以提取图像的局部特征,然而NMF算法有两个主要缺点:a)当矩阵维数较大时,NMF算法非常耗时;b)当增加新的训练样本或类别时,NMF算法必须进行重复学习。为克服NMF算法这些缺点,提出了一种新的分块NMF算法(BNMF)。特别地,该方法还可用于增量学习。通过在FERET和CMUPIE人脸数据库上进行实验,结果表明该算法均优于NMF和PCA算法。
- 潘彬彬陈文胜徐晨
- 关键词：非负矩阵分解局部特征提取人脸识别
