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国家科技重大专项(2010ZX03004-003-01)

作品数:5 被引量:38H指数:4
相关作者:唐慧明杨果王晶尹辉谢湘更多>>
相关机构:北京理工大学浙江大学浙江省综合信息网技术重点实验室更多>>
发文基金:国家科技重大专项国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇自适
  • 3篇自适应
  • 2篇动目标
  • 2篇动目标检测
  • 2篇运动目标检测
  • 2篇视频
  • 2篇目标检测
  • 2篇基于视频
  • 1篇信号
  • 1篇行人
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇智能监控
  • 1篇声学特征
  • 1篇速率
  • 1篇听觉模型
  • 1篇自适应步长
  • 1篇自适应滤波
  • 1篇自适应算术编...
  • 1篇目标跟踪

机构

  • 3篇北京理工大学
  • 2篇浙江大学
  • 1篇浙江省综合信...

作者

  • 2篇王晶
  • 2篇唐慧明
  • 2篇杨果
  • 1篇匡镜明
  • 1篇支晨蛟
  • 1篇谢湘
  • 1篇尹辉
  • 1篇杨阳
  • 1篇王亚洁
  • 1篇解廷福

传媒

  • 2篇电声技术
  • 2篇计算机工程
  • 1篇声学学报

年份

  • 1篇2014
  • 3篇2013
  • 1篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于听觉模型与自适应分数阶Fourier变换的声学特征在语音识别中的应用被引量:14
2012年
分数阶Fourier变换在处理非平稳信号尤其是chirp信号方面有着独特的优势,而人耳听觉系统具有自动语音识别系统难以比拟的优良性能。本文采用Gammatone听觉滤波器组对语音信号进行前端时域滤波,然后对输出的各个子带信号用分数阶Fourer变换方法提取声学特征。分数阶Fourier变换的阶数对其性能有着重要影响,本文针对子带时域信号提出了采用瞬时频率曲线拟合求取阶数的方法,并将其与采用模糊函数的方法作了比较。在干净与含噪汉语孤立数字库上的语音识别结果表明,采用新提出的声学特征得到的识别正确率相对MFCC基线系统有了显著提高;根据瞬时频率曲线搜索阶数的算法与模糊函数方法相比,计算量大大减少,并且根据该方法提取的声学特征得到了最高的平均识别正确率。
尹辉谢湘匡镜明
关键词:分数阶FOURIER变换声学特征听觉模型CHIRP信号自适应
Speex编码器中回声消除算法的分析与评估被引量:5
2013年
随着VoIP技术在近年来的快速发展,互联网语音通信得到了越来越多的应用,IP电话的语音通信质量成为制约其发展的重要因素,VoIP系统中远端信号会返回传递给说话人端从而引起回声,严重影响通话质量。所研究的Speex编码器中的频域MDF回声消除算法是通过估计最佳的LMS算法自适应变步长,同时结合NLMS滤波器消除远端信号的回声,达到提高语音通话舒适度的目的,给出了Speex中回声消除算法的原理和参数分析,并进行实际系统测试和性能评估。
杨果王亚洁王晶
关键词:回声消除自适应步长自适应滤波
基于视频角点特征匹配的车速检测方法被引量:8
2013年
针对传统特征匹配车速检测方法实时性较差的问题,提出一种改进的角点特征匹配车速检测方法。基于视频图像,采用混合高斯模型检测方法提取运动车辆目标,利用Harris算法检测车辆目标的角点特征,将运动估计和NCC匹配相结合,优化匹配区域搜索方法,对车辆目标角点进行角点粗匹配,再通过RANSAC算法进行角点精匹配和单视测量坐标转换以实现车速检测。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的角点粗匹配速度提高400%,角点精匹配速度提高200%,车速准确性达到90%以上,能有效提高车速检测的实时性和准确性,满足实际车速检测的要求。
支晨蛟唐慧明
关键词:车速检测运动目标检测角点检测
基于算术编码的AMR-WB参数变速率压缩被引量:2
2013年
提出了一种新颖的利用自适应算术编码对AMR-WB自适应多速率宽带语音编码标准中的ISP(Immit-tance Spectral Pairs)即导抗谱对系数、自适应码本索引、固定码本索引、码本增益进行压缩的方法。基于该方法进一步去除了AMR-WB编码标准中量化后参数的冗余,提高了压缩效率,并且得到了一种可变速率的编码算法。通过对大量语音和音频信号的测试,此方法在保证语音和音频效果及原始编码相同的情况下,在压缩效果上平均能节省5.97%的比特率。
解廷福杨果王晶
关键词:自适应算术编码可变速率
基于视频的行人车辆检测与分类被引量:9
2014年
针对传统智能监控中行人车辆检测与分类算法存在目标分割不完整、分类准确率低等问题,提出一种基于视频的行人车辆检测与分类算法。利用领域信息动态调整置信区间构造混合高斯模型,采用卡尔曼滤波预测目标下一帧的位置。通过自适应EM聚类方法提取目标长宽比和面积作为特征,将目标分为行人和车辆。在模型估计过程中假设相邻帧目标做匀速直线运动,推导出目标面积变化满足线性关系,并对目标跟踪和分类进行修正,进一步提高检测准确性。实验结果表明,该算法的人车检测准确率达到90%以上,分类准确率达到80%以上。
杨阳唐慧明
关键词:智能监控运动目标检测目标跟踪
共1页<1>
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