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张海云

作品数:4 被引量:1H指数:1
供职机构:中国科学院声学研究所更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇语音
  • 3篇语音增强
  • 2篇语音增强算法
  • 2篇粒子滤波
  • 2篇滤波
  • 1篇遗忘因子
  • 1篇语音增强方法
  • 1篇语音浏览器
  • 1篇重采样
  • 1篇状态空间模型
  • 1篇浏览
  • 1篇浏览器
  • 1篇卡尔曼
  • 1篇卡尔曼滤波
  • 1篇口语对话系统
  • 1篇VOICEX...
  • 1篇采样

机构

  • 3篇中国科学院

作者

  • 4篇张海云
  • 3篇杜利民
  • 2篇汪志鸿
  • 1篇陈柯

传媒

  • 2篇微计算机应用
  • 1篇微计算机信息

年份

  • 2篇2007
  • 1篇2006
  • 1篇2005
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
语音浏览器的概念、框架和应用
2007年
分析了语音浏览器的概念和框架,以及语音输入、对话管理和响应生成整个口语对话过程的标记规范,重点说明了语音浏览器的核心标准VoiceXML的原理和工作特性,并描述了应用语音浏览器创建口语对话系统的整体方案。以此为基础,本文给出了语音浏览器在股票交易系统中的具体应用实例。通过语音浏览器平台,可以创建灵活性很强的混合主导对话模式的口语对话系统。
汪志鸿张海云陈柯杜利民
关键词:语音浏览器VOICEXML口语对话系统
基于序贯蒙特卡罗统计的语音增强算法
实际环境中的语音信号经常受到其它信号或者噪声的污染,降低人或机器对语音的感知和识别的效能。因此,语音增强作为语音信号处理的一种特殊功能,成为国际上研究的热点。该文以信号处理的状态空间模型理论为基础,结合序贯蒙特卡罗方法,...
张海云
关键词:语音增强
文献传递
基于TVAR模型和粒子滤波的语音增强方法
2007年
实际的语音以及语音中掺杂的噪声一般都是非平稳的。本文详细分析了TVAR(时变自回归模型)语音系统模型,把利用TVAR模型增强语音分解成卡尔曼滤波和粒子滤波两步,以减小运算量。同时在粒子滤波中,为克服粒子退化效应,引入了粒子重采样技术提高粒子滤波精度。实验证明,这种增强语音方法无需对语音分帧处理,无需要求噪声是否平稳,能很好地跟踪语音信号的非平稳性,对系统初始值设置不敏感,增强后的语音信号信噪比得到明显改善。
张海云杜利民
关键词:卡尔曼滤波粒子滤波重采样
基于清浊音状态空间模型语音增强算法被引量:1
2006年
基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后,将得到两个语音模型:时变AR模型、时变双AR模型。但是利用这些模型增强语音时,都没有考虑到语音的清音、浊音区别。为此本文引入了语音清浊音状态空间模型,这种模型在描述语音方面比时变AR模型、时变双AR模型要强,而且物理含义明显。同时在用含噪语音信号预测纯净语音信号时,引入遗忘因子和粒子滤波算法以降低计算复杂性,减小运算量。实验证明,增强后的语音信号信噪比有一定提高,且优于传统的LPC模型。
张海云汪志鸿杜利民
关键词:语音增强遗忘因子粒子滤波
共1页<1>
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