非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强

传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的音乐噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法对传统谱减法的功率谱估计算法进行改进,根据最小均方误差原则和语音信号的听觉掩蔽阈值调整功率谱估计的参数,并引入了基于最小值统计特性的噪声估计算法,使估计的噪声更好地跟踪噪声的变化。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都得到较好的增强效果,且较好地抑制了音乐噪声。     

基于VQ的说话人自动识别系统的实现

文中以语音信号的LPC倒谱系数、△倒谱系数、基音周期和△基音周期的混合特征参数作为识别说话人的特征，运用VQ技术实现了说话人自动识别。在10个说话人，1800个汉语数字和单词语音的语音库上进行了系统的识别实验，其中单音节语音的平均识别率达到了92％，双音节语音达到了96．67％，四音节语音达到了97．67％。     

TOPO化学修饰碳糊电极阴极伏安法测定金

本文研究了TOPO—化学修饰碳糊电极测定金。在不加电压情况下于0.1～1.0mol·L-~1HCl介质中进行化学富集,+0.6V～-0.1V范围阴极扫描,+0.20V出现的还原峰高与金浓度0.4～1000ng.ml~(-1)范围内成线性关系。改换底液溶出时,铁允许量可达10000倍而不干扰金的测定。用于合金样品中金的测定,结果满意。并讨论了电极反应的机理。     

基于极大似然线性回归的模型合成和特征映射进行说话人确认

提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLLR调整指定通用信道背景模型参数间的线性变换;特征映射时,MLLR调整指定Root GMM-UBM与通用信道背景模型参数间的线性变换。通过对模型参数进行分组调整,可以在训练数据和参数数目间达成平衡。实验结果表明,合适选取MLLR回归类,可以取得比相应MAP调整方法更好的识别效果。     

一种基于并行次梯度投影技术的加速声回波抵消算法

该文在并行次梯度投影技术(Parallel Subgradient Projection,PSP)的基础上,提出一种加速回波抵消算法。加速算法通过一种角度寻优策略,对由分属不同状态下的输入信号组成的空间进行寻优,从而找到一对最优投影空间。然后向这一对最优半空间的交集投影,实现对自适应算法的加速。实验仿真表明,加速算法相比传统方法收敛速率更快,无论是用均方误差还是自适应滤波器失准(Echo Path Misalignment)指标衡量加速算法在性能上都有一定程度的提升。     

中国数字电视地面广播系统中的LDPC译码器的设计

对中国数字电视地面广播系统中的LDPC码的译码方式进行了研究,分析了和积算法及其改进算法的思想,研究了噪声估计失配对和积算法译码性能的影响.在此基础上,将NSA算法和NBF算法结合起来,提出了CNN算法.仿真表明,CNN算法能有效地改善接收端译码的性能.     

具有荧光开关特性的喹啉衍生物用于高效选择性标记细胞脂滴

脂滴是一种重要的细胞器，与细胞中多种生理活动密切相关。为了观察脂滴并研究其多种多样的功能，共聚焦荧光成像技术是最有力的工具之一。然而，细胞脂滴荧光成像所需的具有高荧光亮度和高标记选择性的脂滴荧光探针却十分有限，这严重限制了脂滴的深入研究。研制了一种具有荧光开关特性的喹啉衍生物脂滴荧光探针（Lipi-QL）。该探针因其敏感的极性淬灭荧光特性，展现出了很高的脂滴标记选择性。Lipi-QL能靶向脂滴是因为其脂溶性，进入脂滴后，荧光增强是脂滴内的较低极性引起的。给受体型分子结构还赋予了该探针高的荧光亮度以及大的斯托克斯位移。将该探针用于细胞脂滴共聚焦荧光成像，在不同浓度下都实现了显著优于脂滴商用探针BODIPY 493/503的标记选择性。此外，使用该荧光探针实现了固定细胞的三维共聚焦成像和活细胞的四色共聚焦成像。该荧光探针的研制一方面为脂滴生理功能的研究提供了强有力的工具，另一方面也为新型高标记选择性荧光探针的设计提供了新的思路。     

基于大数据的电力企业经营管理模式分析

阐述数据在传输期间会最大程度发挥其价值，在数据处理平台中产生重要信息，探讨为确保电力集体企业能够稳定发展，转变传统发展观念，充分融合大数据技术，最大程度提高决策的效率。