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在综合分析声音端点检测技术的基础上,针对公共场所异常声音的特点,提出一种综合短时优化过零率和短时TEO对数能量自适应端点检测方法,以及特征数据的模糊归一化方法,在此基础上引入背景噪声动态建模、前后端延时确认、阈值动态更新机制,进行异常声音端点检测。Matlab仿真实验表明,该方法能较好地适应低信噪比背景噪声变化的公共场所环境,具有较好的检出率和较低的误报率。 相似文献
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对语音信号进行端点检测是语音识别的前提,这类芯片当前大多采用以DSP为核心的结构,费用高、设计缺乏灵活性。而FPGA具有功耗低、体积小等优点,是进行端点检测的理想平台。介绍了一种FPGA实现语音端点检测的方法。 相似文献
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给出了一种基于LPQ特征向量的帘子布疵点识别方法。首先给出了局部相位量化(LPQ)的定义,,然后计算帘子布样本图像的LPQ特征向量,使用PCA降维处理,再利用降维后的LPQ特征向量对预先设置的BP神经网络参数进行最优选择,最后利用最优的BP神经网络作为帘子布疵点分类器。此识别算法能对断经、浆斑、劈缝、稀经和经线粘连等帘子布疵点进行有效识别。 相似文献
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机械加工发出的声音可用于制造过程智能化监控。加工时参数不同,发出的声音也不相同。对不同转速下切削声音加以识别,可为进一步综合考虑其它切削加工参数和条件下的声音识别打下基础。为识别不同转速下的切削加工声音,设计了一个三层BP神经网络,且先对采集声音进行小波包分解,求出分解后各频率段成分的能量,归一化处理后构成特征向量,再将处理后的信号分为训练样本集和测试样本集,对网络进行训练和测试。测试结果表明该网络具有训练速度快和识别准确率高的特点。 相似文献
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随着汽车流动量的增大,运用汽车管理系统来进行车型识别、自动收费以及交通事故认定工作愈来愈重要。单纯的视频识别受环境因素影响较大,雨雾等天气状况都会严重影响识别结果。采用针对发动机声音的识别方法,可以有效降低环境因素的影响,完成汽车类型的识别。采用MP稀疏分解方法,用Gabor原子进行信号的分解及重构,重构后的信号能较好反映原信号的特征。发动机声音信号相对平稳,信号分解后频域相对稳定,采用单帧进行识别,可满足实时性要求。识别采用BP神经网络作为识别机,效果较好,对于交通系统中的车辆类型识别具有较高的参考价值。 相似文献
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为了改善传统脑电情绪识别方法需要对脑电信号进行深入了解,且需要人工提取相关特征的缺点,基于深度森林的表征学习能力对脑电样本的时域与频域数据进行自动特征提取,并融合32通道脑电信号的时域特征向量和频域特征向量,通过级联森林对特征作进一步学习。实验结果表明,该方法对效价二分类预测的准确率达到68.4%,查准率达到66.3%,查全率达到89.9%,F1分数达到76.3%;对唤醒度二分类预测的准确率达到68.2%,查准率达到65.8%,查全率达到91.2%,F1分数达到76.4%。通过与DEAP数据集使用EEG信号给出的二分类实验结果进行对比,基于深度森林的脑电情绪识别方法对未知样本的识别准确率高于DEAP的结果。 相似文献
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胡钢 《鞍山师范学院学报》2009,11(6):44-47
介绍了一种对背景噪音进行动态估计的汉语语音端点检测算法,较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法,具有更高的精度和鲁棒性．并用TI的TMS320VC5410 DSP来实现一个带端点检测的语音识别系统．通过进行汉语孤立词语音识别实验,表明这种算法是有效的,能得到较高的识别率． 相似文献
9.
李雪艳 《北京工业职业技术学院学报》2014,13(1):62-64
基于数字图像的车牌识别技术,是一种智能的无源型车牌识别方法,在车牌没有任何信号传输设备的情况下,能够对车辆进行非接触式的固定的车辆信息采集以及实时智能识别运动状态的车牌号码.通过对多幅车牌图像的检测识别表明该技术是有效的. 相似文献
10.
语音识别中的端点检测技术是语音识别的基础,低信噪比环境下的端点检测很大程度决定语音识别工作的有效进行.提出了一种利用一阶有限差分商结合折半查找来判定语音端点检测的方法,提高了端点检测的准确率.仿真实验表明,在噪声环境下该方法较好地实现了语音端点检测. 相似文献