国家自然科学基金(60672163)
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
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- 相关机构：哈尔滨工业大学哈尔滨理工大学哈尔滨工程大学更多>>
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- 不互溶液体交互的快速模拟
- 2010年
- 为模拟不互溶液体之间的交互现象,提出了一种基于粒子的模拟方法.通过建立一个简单有效的液体间界面张力计算模型,并利用光滑粒子流体动力学的基本方法进行求解,实现了对多种不互溶液体间交互的快速模拟.通过2组实验分别模拟2种液体间和3种液体间的交互,并与传统SPH方法和Müller等人的方法进行了对比,验证了算法的优越性.计算界面张力所需的计算量非常小,能够快速真实地模拟多种液体交互的不互溶现象,可适用于多种图形、动画的具体应用.
- 孙洪全韩纪庆
- 关键词：光滑粒子流体动力学流体模拟
- 基于谐波结构信息的自动音乐标注方法被引量：4
- 2006年
- 根据同类乐器音色相似的特点,提出了一种基于谐波结构信息的自动音乐标注方法·该方法事先提取一类乐器中某一件乐器的谐波结构信息·根据输入信号选择合适的不谐和系数、频率误差系数,结合谐波结构信息构造同类未知乐器的响度谱,然后采用截断完全最小二乘法实现对同类未知乐器音乐的标注·对钢琴音乐的实验证明,该方法不仅能对未知乐器的音乐进行标注,取得较好的性能,还可辨别音符的响度强弱·
- 郑贵滨韩纪庆
- 关键词：响度
- 说话人识别中基于最大后验概率的通道补偿方法被引量：2
- 2009年
- 为了解决通道变化对说话人识别系统性能的影响,将最大后验概率方法应用到具体的通道补偿中。首先设置标准通道,然后利用其他通道和标准通道偏差的分布作为先验知识,通过少量自适应数据获得当前通道的偏差对特征进行调整,达到补偿的目的。实验结果表明,在1s自适应数据时,该方法的识别率达到89.1%,和倒谱平均减方法相比识别率提高4.2%,随着自适应数据的增加,采用该方法的系统性能可进一步提高。
- 高荣春韩纪庆张磊
- 关键词：说话人识别
- 基于两级神经网络的连续哼唱特征提取被引量：2
- 2008年
- 针对用户以任意字词连续哼唱的情况下,哼唱特征提取中音符分割、音符识别难度大的问题,提出了一种基于两级神经网络的哼唱特征提取方法。第一级采用BP神经网络实现哼唱音符分割,得到独立音符;第二级采用RBF神经网络识别分割出的各个音符,获得音符的MIDI音高值。实验结果表明,该方法能较好地完成哼唱特征的提取,适合于实际哼唱检索系统对连续哼唱的要求。
- 郑贵滨刘艳刘胜韩纪庆
- 关键词：BP神经网络RBF神经网络
- 基于Lattice分段的高质量混淆网络快速生成方法被引量：1
- 2010年
- 针对现有混淆网络生成方法难以兼顾速度和质量的问题,研究了基于横断一致性的Lattice分段方法和基于最大置信度的Lattice分段方法,研究了用这两种Lattice分段方法来减少对混淆网络质量的影响。提出了一种基于Lattice分段的高质量混淆网络快速生成方法。该方法把原始大规模Lattice分割成小尺寸的Lattice,分别生成混淆网络,从而可减小计算规模,提高网络生成速度。同时通过分段数目来调节速度和质量之间的平衡。实验结果显示,与词聚类算法相比,所提方法显著提高了混淆网络的生成速度,而对混淆网络质量影响很小。从解码性能看,在相同速度下所提方法获得了比采用剪枝的词聚类算法更低的错误率。
- 王欢良韩纪庆
- 关键词：LATTICE语音识别
