基于修正Fukunaga-koontz变换的说话人识别方法

研究了修正Fukunaga-koontz变换在说话人识别中的应用方法。通过修正Fukunaga-koontz变换对说人语音特征空间进行了降维,并通过高斯混合模型进行说话人建模。采用NIST 2006年测试的1conv4w-1conv4w作为实验,对比了LDA方法与修正Fukunaga-koontz变换在说话人识别中的识别性能。结果证实,将修正Fukunaga-koontz变换用于说话人识别获得了理想的效果,与传统的LDA降维方法相比,识别性能得到了较大的提升。     

采用差异度的多参数声带疾病嗓音识别方法

为了提高声带疾病嗓音识别率,提出了一种基于差异度的多参数识别方法。研究声学参数之间的相关性,定义两类嗓音间参数的差异度;根据差异度对参数进行权重分配,并剔除相关性较大的参数,然后对参数加权组合为新的特征向量。以DSP芯片TMS320VC5502为核心实现识别系统,识别实验表明,新的参数在声带疾病嗓音与正常嗓音识别中识别率有4.35%的提升,在声带疾病嗓音与非声带疾病嗓音识别中有9.27%的识别率提升。     

多跳认知水声通信中的分布式稀疏频谱检测算法

水声信道常表现为严重的频率选择性衰落、低的声波传播速度和严重的多径效应等。这些特性使得认知水声通信中的频谱检测变得非常困难。除此之外,水声通信网络通常为自组织网络,缺少融合中心,而基于融合中心的频谱检测算法需要将各个认知用户的感知数据传送到融合中心,因此该方法在认知水声通信中是不可行的。与认知无线电类似,由于低的频谱使用率,认知水声通信中的频谱也是稀疏的。考虑到水声信道的特殊性,基于压缩感知理论,该文对认知无线电中的压缩频谱检测算法进行了改进,提出了两种不同情况下(已知水声信道状态信息和未知水声信道状态信息)的适用于认知水声通信的分布式稀疏频谱检测算法。通过近邻认知用户之间的合作,这两种算法利用空间分集增益和联合稀疏特性来提高算法的频谱检测性能。通过分布式计算和局部优化,新算法使得认知用户与其近邻认知用户之间只需进行少量的数据交互。仿真实验结果证明了该文提出的算法在检测认知水声通信系统中频谱空洞的有效性。     

等离子显示器的新进展

等离子体平板显示器（Plasma Display Panel，简称PDP）是利用气体放电发光进行显示的平面显示板，其优点有厚度薄、重量轻、大平面、大视角、响应快、具存储特性、受磁场影响小、不需磁屏蔽等。PDP可应用在从30～70英寸的各个显示领域，特别是可作为壁挂式高清晰电视进入家庭，因此已成为全球各大公司竞争的重点。中国成功申办2008年奥运会，数字转播成为必然趋势，     

光反射材料对飞行时间探测器性能的影响

在北京正负电子对撞机直线加速器试验束上测试TOF闪烁体在不同光反射材料下(tyvek, teflon, millipore, ESR及镀铝薄膜)的性能, 包括时间分辨率, 衰减长度及光在闪烁体中的有效传播速度. 就时间分辨率来说镀铝薄膜较好达到95.6±2ps, 就衰减长度来说ESR最好, 对于光在闪烁体中的有效传播速度几种光反射材料大致相同.     

基于TMS320C54XDSP的语音识别装置的研究与实践

运用TMS320C5416实现了语音自动识别装置。该装置利用一种新的语音信号r阶的倒谱线性回归系数等参数构成识别的特征矢量集，运用模糊矢量量化技术实现了特定人的语音识别。实验结果表明该系统具有识别精度高、识别速度快等特点．是一种语音自动识别装置的有效的硬件实现方案。     

电子票据认证中的抗压缩水印研究

本文研究了一种基于混沌映射的电子票据认证算法。首先,分析了JPEG图像压缩及其对小波子带系数的影响。其次,提出了一种相对差值关系矩阵,以扩展已有的水印嵌入算法。再次,使用Tent混沌映射生成密钥并对数字水印加密,将加密后的水印嵌入到小波子带系数中。实验结果显示,本文所提出的算法能够有效的对抗JPEG压缩攻击,并且能提高电子票据认证的安全性。     

采用云采集技术的市电互补光伏控制系统设计

针对家用光伏控制系统的使用需求,设计了一款采用云采集技术的市电互补光伏控制系统。该系统主要由太阳能电池、市电互补充电器、蓄电池组、MPPT主控制器和WIFI模块组成。其中前级采用电导增量法MPPT控制器和市电充电器互补对蓄电池组进行充电,后级可接上单向高频逆变器完成逆变直接供家用电器使用。主控制器可根据人机界面的输入和检测是否接入市电来选择光伏优先、市电优先和自动三种发电模式。此外,该发电系统还可通过WIFI连入家用无线路由器,将控制器实时检测的发电信息传送到云端服务器并在手机APP上进行光伏发电的监控。经实际测试,该系统发电信息数据采集可靠,发电效率维持在89%左右。     

基于贝叶斯压缩感知的说话人识别方法

说话人识别技术广泛地被应用于互联网和通信领域,近几年,压缩感知理论受到国内外的广泛关注,该理论突破了奈奎斯特采样速率的限制,对可压缩信号在采样的同时也进行压缩,将压缩感知这一新理论与说话人识别这一亟需突破的领域相结合,为说话人识别系统性能的提升带来希望。本文针对与文本无关的说话人识别技术,深入研究了贝叶斯框架下的压缩感知算法,率先提出了基于贝叶斯压缩感知的说话人识别算法;然后针对基于压缩感知的说话人识别算法中的稀疏系数的特点,引入半高斯先验,详细分析基于该先验的贝叶斯压缩感知后,提出基于近似贝叶斯压缩感知的说话人识别算法。     

实时声源定位算法研究与实现

声源定位技术是语音增强、语音识别技术的前提和基础。基于麦克风阵列的声源定位技术已经成为一大研究热点,其广阔的应用前景得到了广泛的关注。本文提出基于变步长标准最小均方差（variable step size least mean square,VLMS）的声源定位算法。该算法利用VLMS算法自适应估计声源到麦克风的脉冲响应系数,进而估计出各麦克风之间时延,并利用几何方法定位声源在3D空间的位置。此外,本文设计了基于Cortex-A8嵌入式平台的声源定位系统,并进行了相应的硬件选型与调试及算法移植工作。实时实验显示,本系统的方案合理有效,能够较好的实现声源定位。