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滕秋霞

作品数:7 被引量:24H指数:3
供职机构:上海大学机电工程与自动化学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 2篇语音
  • 2篇人脸
  • 2篇人脸检测
  • 1篇调整方法
  • 1篇音乐噪声
  • 1篇音量
  • 1篇音量调整
  • 1篇音频
  • 1篇语音去噪
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音识别系统
  • 1篇语音特征
  • 1篇语音特征参数
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声消除
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇矢量
  • 1篇矢量量化
  • 1篇数模

机构

  • 7篇上海大学

作者

  • 7篇滕秋霞
  • 4篇沈天飞
  • 2篇张贺

传媒

  • 4篇工业控制计算...
  • 3篇电子测量技术

年份

  • 2篇2016
  • 4篇2015
  • 1篇2014
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于投票混合模型的中文地址分词研究被引量:1
2015年
针对现有的中文分词算法在特殊领域的分词性能并不理想的问题,在基于CRF分词器的基础上,结合传统的基于字典的分词方法,以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分词工具,实现了一种基于投票混合模型的地址分词方法,并使用非标准地址数据对该模型进行训练与测试。实验结果表明,在对中文地址数据的分词中,该分词器比几种常用的分词工具具有更好的分词性能,为基于分词的地址数据清洗做了一个重要的基础。
滕秋霞杨金霄方永佳
关键词:CRF模型支持向量机
基于级联式改进型谱减算法的语音去噪技术研究被引量:2
2014年
在研究基本谱相减法的基础之上,提出了一种级联式改进型谱减算法。通过适当调整三个基本谱减系数值的大小和多次级联谱相减的处理方式,该方法有效的去处了含噪语音中的环境噪声和由谱减法引起的"音乐噪声",从而取得了良好的语音去噪效果,同时也为语音增强技术的研究提供了重要参考。
张贺沈天飞滕秋霞
关键词:噪声消除音乐噪声
基于PCM1794的音频解码器设计被引量:1
2015年
音频解码器主要是指用于Hi-Fi听音系统的一种设备,主要作用是把读取的数字音频信息转换成模拟音频信号输出。设计一种基于高品质数模转换芯片PCM1794的便携式音频解码器,支持USB音频输入。详细介绍了音频数据接收模块、DAC转换模块、模拟信号调理模块的设计原理。测试发现此解码器作为电脑的外置声卡使用能得到更强的解析力和更宽的动态范围。
田其树滕秋霞
关键词:数模转换器滤波器
多种头部姿态下的人脸检测系统研究被引量:1
2016年
提出了一种多种头部姿态下非正面人脸检测的方法。首先采用基于YCb Cr颜色空间的单高斯肤色模型法和最大类间方差法相结合来检测出肤色区域,然后进行形态学处理,最后提出一种针对多种姿态下剔除脖子区域的方法,主要运用了水平积分图和几何特征来判定。实验结果表明,该方法可以很好地检测正向、向左、向右、向上、向下这五种姿态下的非正面人脸,并有效剔除了脖子区域。
滕秋霞杨金霄方永佳
关键词:人脸检测
基于多肤色模型的人脸检测系统研究被引量:9
2015年
对用于人脸检测系统的多种肤色模型进行了研究,详细分析了固定阈值分割法、高斯肤色模型法和最大类间方差法,并分别在加州理工大学彩色人脸库上进行了仿真实验。实验结果表明,在不同的光照条件和背景环境下,3种肤色模型分割效果并不一致,而主要影响因素就是光照条件。通过大量数据分析,统计出3种模型能达到最好分割效果时的光照条件。结合Y通道信息,提出根据光照条件自动切换3种肤色模型的人脸检测算法。相对于过去单一肤色模型的人脸检测系统,本系统更稳定,更能适应环境。
滕秋霞沈天飞杨金霄
关键词:人脸检测高斯肤色模型OTSU
基于声门激励的语音语速、音量调整方法被引量:3
2016年
在小词汇量孤立词语音识别的研究中,录入的语音指令语速过快(慢)或音量过大(小)都会影响语音识别系统对于这些指令的识别率。为此,需要对这些语音指令进行调整。本文提出一种基于线性预测分析技术的语音语速和音量调整方法,该方法由已知语音信号反解出声门激励信号,对反解出的声门激励信号进行语速和音量的调整,将调整后的声门激励信号再次激励声道系统输出语音信号,得到调整后的语音信号。仿真研究结果表明,该方法具有实际可行性并且可以显著改善语音识别系统对于语速过快(慢)、音量过大(小)指令的识别率。
杨金霄沈天飞滕秋霞
关键词:音量调整
小词汇量孤立词语音识别系统多种特征组合参数的选择方法研究被引量:7
2015年
针对语音识别系统的多种语音特征参数进行了阐述,详细分析了语音特征参数中反映语音特性和说话人特征的美尔倒谱参数(MFCC)、差分美尔倒谱参数(ΔMFCC,Δ2 MFCC)、语音短时能量(Eg)以及语音基音周期参数(Ts)。在不同特征参数阶数下,将多种特征参数进行组合并将组合特征参数分别通过基于矢量量化(VQ)算法的语音识别系统进行验证,实验结果表明,在小词汇量孤立词语音识别系统中,基于MFCC、ΔMFCC、Eg和Ts的组合特征参数既能够较好的反应语音的动静态特性又对不同说话人的语音具有良好的区分度,为语音特征参数的研究提供了重要参考。
张贺沈天飞滕秋霞
关键词:语音特征参数MFCC基音周期矢量量化
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