改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率（Dice similarity coefficient, DSC）平均值为0.9808,错误分割率（ratio of segmentation error, RSE）平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。     

一种改进的DNN-HMM的语音识别方法*

针对深度神经网络与隐马尔可夫模型(DNN-HMM)结合的声学模型在语音识别过程中建模能力有限等问题,提出了一种改进的DNN-HMM模型语音识别算法。首先根据深度置信网络(DBN)结合深度玻尔兹曼机(DBM),建立深度神经网络声学模型,然后提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)和对数域的Mel滤波器组系数(Fbank)作为声学特征参数,通过TIMIT语音数据集进行实验。实验结果表明:结合了DBM的DNN-HMM模型相比DNN-HMM模型更具优势,其中,使用MFCC声学特征在词错误率与句错误率方面分别下降了1.26%和0.20%。此外,使用默认滤波器组的Fbank特征在词错误率与句错误率方面分别下降了0.48%和0.82%,并且适量增加滤波器组可以降低错误率。总之,研究取得句错误率与词错误率分别降低到21.06%和3.12%的好成绩。