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基于相对相关序列MFCC特征的模型补偿技术 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC特征的模型补偿技术,并给出其理论推导及分析。实验结果表明,本文提出的补偿技术可以在不同信噪比下提高RAS-MFCC的性能,使基于RAS-MFCC的识别系统在低信噪比时仍能保持较高的识别率,并且在低信噪比时其性能明显优于经过相同补偿处理的MFCC识别系统。 相似文献
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无线通信环境中信道信息(ChannelStateInformation,CSI)随时间变化明显,需要不断地更新自适应比特装载和功率控制的策略。现有的OFDM自适应比特装载方法需要大量的信令来传递当前比特装载的策略,不适用于无线通信的应用环境。为此,本文针对OFDM系统的特征提出了一种利用插入梳状导频的信道估计得到的带有误差的信道信息,来完成自适应比特装载的算法。首先把OFDM子载波进行分组,然后利用基于梳状导频的信道估计对信道时变进行跟踪,使用即时获得的CS完成自适应比特装载算法。仿真实验证明,在保证算法简单、实用及保证要求的误码率(BER)性能的情况下,信道信令的开销低于传统算法的10%。 相似文献
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一种新的移动IP与GPRS的融合方案 总被引:1,自引:0,他引:1
IETF制定的移动IPV4标准是一种在基于IP的网络上提供通用移动功能的方案,它可以使终端在不改变其IP地址的前提下,通过不同的接入网接入基于IP的网络。为了使GPRS系统也支持移动IPV4功能,3GPP提出了一种解决方案。该方案的主要缺陷是对现有GPRS规范改动较大,且改变了GGSN的功能定位,不利于系统的平滑升级,本文提出了一种新的实用的移动IPV4与GPRS的融合方案,特点是在不改变GPRS体系结构和移动IP结构框架的基础上,通过改进GPRS相关参数的配置以及SGSN选择GGSN的算法,实现移动IPV4与GPRS的融合,测试表明,通过该方案,使GPRS不仅可以支持标准IP业务,而且也支持移动IP业务。 相似文献
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一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法 总被引:6,自引:0,他引:6
汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题。该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表明该模型和算法具有较高的查准率和查全率。 相似文献
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噪声下差分复合子带语音识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文根据子带特征反映语音信号局部特性和全带特征反映语音信号整体特性的事实,提出了 一种差分复合子带语音识别新方法。先用频谱差分减少噪声的干扰,再将多子带特征识别概率与全带特征识别概率相结合进行综合判决,以得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据包0-9十个英文数字和E-Set在NoiseX92的白噪声和F16战机噪声下的识别实验。实验结果表明新方法比传统方法识别性能有很大提高。 相似文献
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为解决传统无绳电话保密性差、抗干扰能力弱的固有缺陷,本文结合无绳电话的应用背景和室内语音通信的无线信道条件,提出并设计了一种基于直接序列扩频(DSSP)的数字无绳电话方案。该方案采用了以能用DSP芯片为处理核心的思路,使得用软件端处理替代硬件模块得以实现,从而提高了系统的集成度和可伸缩性,且有较好的经济性。 相似文献