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本文在深入研究语音个人特征信息有效表示的基础上,从信息分离角度,提出一种新的利用个人特征信息分离和替换实现语音转换的方法。该方法主要利用语音的稀疏性和K -均值奇异值分解(K-SVD)来实现。由于这种基于K-SVD的字典训练方法可以较好地保存语音信号中的个人特征信息,因此可以利用K-SVD的字典训练方法把语音个人特征信息进行分离并替换,再和语言内容等信息重构出目标语音。相对于传统方法,本方法能够更好地利用语音的稀疏性保存语音个人特征信息,从而可以克服参数映射带来的转换后语音个人特征相似度不高和语音质量下降的问题。实验仿真及主观评价结果表明,与基于高斯混合模型、人工神经网络的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度以及抗噪性。 相似文献
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针对非对称语音库情况下的语音转换,提出了一种有效的基于模型自适应的语音转换方法。首先,通过最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)方法从背景模型分别自适应训练得到源说话人和目标说话人的模型;然后,通过说话人模型中的均值向量训练得到频谱特征的转换函数;并进一步与传统的INCA转换方法相结合,提出了基于模型自适应的INCA语音转换方法,有效实现了源说话人频谱特征向目标说话人频谱特征的转换。通过客观测试和主观测听实验对提出的方法进行评价,实验结果表明,与INCA语音转换方法相比,本文提出的方法可以取得更低的倒谱失真、更高的语音感知质量和目标倾向度;同时更接近传统基于对称语音库的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的语音转换方法的效果。 相似文献
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本文针对问题一建立了基于连续隐马尔科夫模型的语音识别系统的模型。该语音识别系统包括预处理,特征提取以及声学模型三个部分。问题二要求以一个实际的例子则对问题一中建立的模型进行验证。我们选择了话费查询这个功能进行测试。待测语音信号依次经过预处理、特征提取、训练与识别。 相似文献
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语音转换是近年来随着语音识别与语音合成技术的发展而诞生的,属于语音信号处理领域的一个新方向.语音转换技术不仅能够为很多行业提供便利,还能为语音研究领域提供理论和技术支持.本文首先对语音转换的基本原理和系统进行相应的分析,最后研究通过GMM模型进行语音的转换来合成语音. 相似文献
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本文从实用角度出发,以可编程的TMS320LF2407型DSP芯片为核心,搭建了一个异步电动机全数字交流速系统实验平台:用DSP实现控制部分,智能功率模块(IPM)实现主电路的逆变部分。具体给出了IPM驱动控制电路和人机接口等硬件电路的连接方法。在此基础上完成了V/F的开环实验,并且给出了系统的实验波形。 相似文献
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一种基于Dirichelt过程隐变量支撑向量机模型的目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在目标识别中,对于样本数较多且分布复杂的数据,若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器,会增加分类器的训练复杂度,且容易忽视样本的内在结构,不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME),即将训练样本集划分为多个训练样本子集,并在每个子集上单独训练分类器。但是传统ME系统需要人为确定专家个数,并且每个子集的学习独立于后端的任务,如分类。该文提出一种基于Dirichlet过程(DP)混合隐变量(LV)支持向量机(SVM)模型(DPLVSVM)的目标识别算法,采用DP混合模型自动确定样本聚类个数,同时每个聚类中使用线性隐变量SVM(LVSVM)进行分类。不同于以往算法,DPLVSVM 将聚类过程和分类器的训练过程联合优化,保证了各个子集中样本的分布上的一致性和可分性,而且可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行简便有效的估计。基于人工数据集、公共数据集以及雷达实测数据的实验验证了该文方法的有效性。 相似文献
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随着Internet的迅速发展,网络蠕虫已严重威胁着网络信息安全。现有的网络蠕虫传播模型仅仅考虑了网络蠕虫传播的初始阶段和达到稳定状态时的网络特性.不能刻画网络蠕虫快速传播阶段的网络特性。文章运用系统动力学的理论和方法.建立一种基于潜伏期的网络蠕虫传播模型,能够从定性和定量两方面分析和预测网络蠕虫传播趋势。模拟结果表明网络蠕虫潜伏期与免疫措施强度是影响网络蠕虫传播过程的重要因素。 相似文献
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针对传统谱算法在人脸识别中的局限,该文提出一种基于改进高斯过程隐变量模型(GP-LVM)的多角度人脸识别算法。首先,通过高斯过程(GP)对人脸流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM);其次,分析GP-LVM得到共有信息(shared information)和独有信息(private information),利用概率最大化与拉格朗日乘子法得到参照矩阵和参照值;最后,实现多角度人脸识别。选取Yale, JAFFE, FERET, CMU-PIE 4类数据集进行对比实验,实验结果表明:该文提出的算法可以有效地识别多角度人脸,针对无角度人脸识别也具有良好的效果。 相似文献