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对14位正常听力者开展了环境声的人工耳蜗仿真声识别实验,比较了两类声码器仿真(正弦载波和噪声载波)条件下的环境声识别效果差异,然后对9位讲普通话的成年人工耳蜗植入者开展了环境声识别实验。实验材料是从互联网上搜集,并经过12位正常听力者主观测试验证后,筛选出的67种环境声。结果显示,载波类型没有对67种环境声的平均识别效果产生显著影响,但是声学特征的差异会导致单个环境声的识别效果对载波类型有依赖。另外,人工耳蜗植入者的环境声识别效果较差,有待通过信号处理策略、神经接口和康复手段的改进而得到提高。本研究中开发的环境声材料可以用于评估人工耳蜗环境声识别效果。 相似文献
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针对城市中汽车违法鸣笛声之间识别分类较难的问题,为了快速准确的识别鸣笛声并将不同种鸣笛声之间进行分类,在鸣笛声识别分类中提出了应用子频带能量提取鸣笛声的特征,并利用BP神经网络对提取的子频带能量特征值矩阵进行学习训练,且在神经网络学习过程中利用可变学习速度的方法,减小了神经网络的迭代次数。实验表明利用此种子频带能量特征提取法使鸣笛声与非鸣笛声的平均识别率达到了94.889%;使不同鸣笛声之间的分类正确率最大达到了93.75%,实现了不同鸣笛声之间的分类。 相似文献
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针对轨道交通闸机检票中存在的尾随逃票现象,研究了基于多红外传感器的闸机人体识别技术;该技术采用多个红外传感器采集乘客通行信息,在对闸机系统分析的基础上,设计了红外传感器的结构布局;将传感器区域分析和事件识别标志分析相结合,提取人体特征识别乘客通行事件;研制了闸机门人体识别实验系统,对4种常见的闸机通行事件进行了分析,并开展了实验研究;实验结果表明,实验系统能够有效识别闸机通行的多种事件,实时性好,具有较好的工程应用前景。 相似文献
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本文基于人耳听觉模型提出了一种鲁棒性的话者特征参数提取方法。该种方法中,首先由Gamma tone听觉滤波器组和Meddis内耳毛细胞发放模型获得表征听觉神经活动特性的听觉相关图。由听觉神经脉冲发放的锁相特性和双声抑制特性,我们将听觉相关图每个频带中的幅值最大频率分量作为表征当前频带特性的特征参量,于是所有频带的特征参量便构成了表征当前语音段特性的特征矢量;我们采用DCT交换进一步消除各个特征参量之间的相关性,压缩特征矢量的维数。有效性试验表明,该种特征矢量基本上反映了输入语音的谱包络特性;抗噪声性能实验表明,在高斯白噪声和汽车噪声干扰下,这种特征参数比LPCC和MFCC有较小的相对失真;基于矢量量化的文本无关话者辨识表明,对于三种类型的噪声干扰该种特征参数在低信噪比下都获得了较好的识别结果。 相似文献
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系统地研究了人工耳蜗植入者的电刺激听觉部位音调感知,全面地探讨了部位音调感知与人工耳蜗植入者言语识别和音乐感知的关系。4位成人语后聋人工耳蜗植入者参与了该研究。通过电极音调排序测试度量植入者的部位音调感知能力。言语能力测试和音乐音高分辨测试分别用米考察植入者的言语识别和音乐感知能力。结果显示,随着电极刺激部位从蜗尖移向蜗底,所有受试者均可获得从"低"到"高"的音调感知变化,但个体差异较大。受试者的言语识别结果与其电刺激听觉部位音调感知能力相关,但受到天花板效应影响,对应关系并不明显。受试者的音乐音高分辨成绩与其电刺激听觉部位音调感知能力呈较好的对应关系。结果表明,当前人工耳蜗声音编码策略所传递的声信号特征已可使植入者获得良好的言语识别效果;且安静环境下言语识别对植入者的部位音调感知能力要求不高。但当前的声音编码策略并未能有效对音乐信号进行编码;植入者在理解音乐这类复杂声信号时,其电刺激听觉部位音调感知能力一定程度决定了其听音效果。 相似文献
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通过分析复杂环境中不同频带声信号时延估计的差异,提出多频带期望值最大时延估计方法。为了使各频带之间无重叠,该方法采用独立分带划分声信号不同频带,然后计算各频带广义互相关函数,并对子带广义互相关函数建立最大似然模型,最后利用期望值最大算法将多维优化转为一维优化的迭代式,获得最优子带广义互相关函数,在此基础上估计声信号的时延信息。数据仿真和实际实验结果表明,多频带期望值最大化时延估计相较常规时延估计有效估计值的百分比提升了10%,并将最优频带互相关函数应用到该定位算法中,在网格间距为0.3 m时,得到的峰值区域汇聚更明显,定位效果更好。 相似文献
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结合立体视频帧左右视图的灰度图,采用鲁棒性算法与软剪刀算法相结合的"画笔"方案来提取立体视频帧的前景区域,合成视差图并提取水平视差,计算深度视差;根据主观评价结果建立视差深度-视觉舒适度模型,再结合亮度对视觉舒适度的评价模型进行优化,使模型的评分更接近人类视觉系统的评分;结合人类主观评价实验的结果,用逆向代入法求出模型的系数确定模型,最终实现基于人类视觉系统特性的对立体视频视觉舒适度的评价。实验结果表明:通过视觉舒适度模型计算得到的结果与人类主观评价结果之间的误差率不超过5%,其中大部分视频误差率不超过1%。说明评价模型更符合人类主观感知结果的立体视频视觉舒适度,模型评分更接近人类视觉系统特性的主观实验评分,这为立体视频舒适度的评价提供了参考。 相似文献
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基于局部方向编码的遥感影像平行边缘识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高分辨率遥感图像中道路、建筑物和水域等的特征识别难题,提出了一种基于边缘局部方向信息的平行边缘自动识别算法。该算法首先定义平行边缘由一系列相互平行的短直线组成;然后提出了交叉点共线约束的8-邻域边界追踪和9-像素滑动窗口内直线检测算法,实现了边缘连续线条局部方向信息编码;最后通过分析连续线条结构及方向编码规律,提出了主元分析及方向一致性判别准则进行平行特征识别。实验结果表明,该算法能够有效提取高分辨率遥感图像中具有最近邻关系的平行直线和曲线特征,平均识别准确率在95%以上,但算法执行速度有待提高。 相似文献
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为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980 nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数:i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。 相似文献
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车辆牌照自动识别是实现交通管理智能化的重要环节,设计中利用图像采集卡对经过的车辆车牌进行图像采集并传送至计算机,采用美国NI公司LabVIEW软件,实现图像预处理、图像去噪以及图像增强等功能;然后根据车牌颜色特征对其准确定位,采用阈值法分割车牌字符;最后由OCR函数来识别字符,识别结果保存至相应数据中,可以进行相应的违章、违规智能交通管理,经实验该系统成功实现车牌识别识别率达99%。 相似文献
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高光谱图像包含了大量的光谱信息和图像信息,采用高光谱成像技术对牛肉品种进行识别。获取可见-近红外(400~1000 nm)光谱范围内的安格斯牛、利木赞牛、秦川牛、西门塔尔牛、荷斯坦奶牛五个品种共252个牛肉样本的高光谱图像。在ENVI软件中对高光谱图像进行阈值分割并构建掩膜图像,获取样本的感兴趣区域(ROI),并结合伪彩色图对牛肉样本的反射率指数进行可视化表达;采用Kennard-Stone(KS)法对样本集进行划分以提高模型的预测性能;对原始光谱采用卷积平滑(SG)、区域归一化(Area normalize)、基线校正(Baseline)、一阶导数(FD)、标准正态变量变换(SNV)及多元散射校正(MSC)等6种方法进行预处理;采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长。然后利用颜色矩对不同牛肉样本的颜色特征进行提取;对原始光谱图像进行主成分分析,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法,提取主要纹理特征。最后结合偏最小二乘判别(PLS-DA)算法建立牛肉样本基于特征波长、颜色特征以及纹理特征的识别模型。KS法将牛肉样本划分为校正集190个,预测集62个;将未经预处理的光谱数据与经过6种不用预处理的光谱数据进行建模分析,结果发现经FD法处理后的光谱数据所建模型的识别率最高;结合CARS法对经FD法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,共提取出22个波长;利用颜色矩和GLCM算法分别提取出每个牛肉样本的9个颜色特征、48个纹理特征。将特征波长数据与颜色、纹理特征信息进行融合建模,结果表明,基于特征光谱+纹理特征的模型识别效果最佳,其校正集与预测集识别率分别为98.42%和93.55%,均高于特征光谱数据模型识别率,说明融合纹理特征后使样本分类信息的表达更加全面;融合颜色特征后模型的校正集识别率均有所增加,但预测集识别率稍逊,颜色特征虽携带了部分有效信息,但这些信息与牛肉样本的相关性不大。因此,寻找与牛肉样本相关性更大的颜色特征是提高模型识别率的重要途径之一。该研究结果为牛肉品种的快速无损识别提供了一定的参考。 相似文献
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空化检测对于保障离心泵运行的安全性和可靠性具有重要意义,已有研究侧重于信号采集和特征提取,对于空化诱发的振动噪声形成机理研究不够深入。为了实现离心泵空化状态的准确表征和有效识别,本文建立了基于信号调制理论的流体机械振动噪声信号模型,将流体激振信号和调制信号视为空化表征的有效信息成分,在此基础上提出了一种基于频带能量和峭度的主导频带时频分析方法,并结合卷积神经网络实现空化状态智能识别.最后,仿真信号和实际数据的分析结果验证了流体机械信号模型的合理性,也证明了所提出的主导频带时频分析方法的有效性。 相似文献