张浩
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：江苏师范大学物理与电子工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 噪声环境下语音增强的算法分析与研究
- 2015年
- 文章首先在谱减法的基础上提出了一种改进的加权幅度谱估计多带谱减法,改进的算法能够更好地抑制"音乐噪声",减少了语音谱的波动并提高了语音质量;其次从噪声类型、信噪比大小等方面分析比较改进的加权幅度谱估计多带谱减法(Mband)、最小均方误差对数幅度谱估计(MMSELSA)、维纳滤波法(Wiener)和最小值控制的递归平均算法(MCRA)4种语音增强效果。实验结果表明:在处理类语音噪声且在低信噪比环境下,有效性由高到低依次为:Mband、MMSE-LSA、Wiener、MCRA;在高信噪比条件下,MMSE-LSA增强效果较好。在处理低频带噪声时,有效性由高到低依次为:MMSE-LSA、Wiener、Mband、MCRA。MCRA对噪声的能量大小非常敏感,因此在处理非平稳噪声时增强效果相对较差。
- 程嫚嫚顾明亮张浩
- 关键词：语音增强信噪比
- 基于联合多样性密度的汉语方言辨识被引量：6
- 2016年
- 为了解决汉语方言模型设计较为单一的问题,提高方言辨识的效率,提出了一种基于联合多样性密度的汉语方言辨识方法。多样性密度算法是多示例学习中的一种经典算法,联合多样性密度算法是对其的改进应用。该方法首先将方言进行预分类为多个小类,然后将各小类方言进行多示例包生成,并通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到的多个多样性密度点作为方言的多示例模型,最后提出平均最近距离算法进行模式分类。该方法在训练模型时得到的方言模型更为全面、完整,在模式分类时考虑了未知包中每个示例的影响,提高了辨识系统的效率。
- 顾明亮张世形张浩张宁
- 关键词：汉语方言辨识多示例学习K近邻
