李杰
- 作品数:7 被引量:18H指数:3
- 供职机构:北京科技大学自动化学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金北京市教委重点学科共建项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信矿业工程金属学及工艺更多>>
- 金相图像均衡化和多尺度模板二值降噪方法研究被引量:2
- 2018年
- 金相图像是金属材料微观形貌的体现,对金相图像进行分析是研究金属材料的重要手段。针对金相图像噪声强、晶界弱、光照不均匀等特点,结合数字图像处理方法,提出了一种金相图像二值降噪方法。首先,采用一种预处理综合方案对图像进行均衡处理。然后采取自适应阈值的方法得到金相二值图像,但仍存在较多噪声。对此,提出一种基于多尺度模板的降噪方法,该方法能有效去除大部分噪声。结果表明,该方法能够得到较好的图像预处理结果和清晰且较为准确的二值化结果,这将有利于后续金相定量分析工作的开展。
- 李杰付冬梅
- 关键词:均衡化二值图像降噪
- 一种基于临界带宽的新小波包变换算法被引量:2
- 2012年
- 针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法,该算法借鉴传统倒谱特征参数(MFCC)提取的过程并在该过程中引入临界带宽(Critical Bandwidth)的概念。在基于高斯混合模型的说话人识别系统中进行实验,结果表明在选取不同小波包函数的情况下,该算法所取得的识别率较MFCC参数均有提高。
- 李杰刘贺平
- 关键词:特征提取小波包变换临界频带
- 基于临界小波参数和新序列核支持向量机的说话人识别被引量:1
- 2012年
- 在研究可再生希尔伯特空间框架的基础之上,构建出一个新的序列核来对语音序列间的相似性进行度量.特征提取部分针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法.用美国国家标准与技术研究所(NIST)2004年评测数据集进行实验,结果表明该方法可以大幅度提高识别率.
- 李鉴李杰
- 关键词:小波包变换临界频带支持向量机说话人识别
- 用于说话人识别的基于可变因子整合的高斯混合模型
- 2012年
- 针对传统高斯混合模型在噪声环境下识别率明显下降的问题,在借鉴随机概率分布模型间的α因子融合机制基础上,提出基于可变因子α整合的高斯混合模型.该模型通过引入可变因子使得混合模型中不同成分所占的比重又得到一次调整.实验结果表明,通过对该模型参数进行重估计,在TIMIT/NTIMIT两种不同语料库和不同样本集的情况下识别率较传统高斯模型均有提高.尤其在噪声环境和α因子取最优值时,识别率可提高8%,在NIST评测数据集上与GMM-UBM系统对比,识别率也有提高.
- 李杰刘贺平
- 关键词:高斯混合模型说话人识别
- 一种跳频图案同步方法被引量:3
- 2007年
- 针对战术跳频电台通信同步问题,在分析若干跳频同步方法的基础上提出了一种组合同步方法,并将收发双方维护的同步头频率组从一维扩展至二维,增强了同步头频率的抗干扰性。性能分析表明,此方法同步时间短、同步概率高,适用于战术跳频电台。
- 李杰
- 关键词:跳频图案
- 矿井无线传感器网络路由机制研究被引量:5
- 2012年
- 针对矿井巷道结构狭长而造成无线传感器网络节点能耗不均的问题,提出了一种新的矿井无线传感器路由机制,即矿井非均匀分簇LBUC-M协议:构造一个新的阈值公式以一定周期选举候选簇首,以非均匀半径确定最终簇首,使得远离汇聚节点的簇数量少、簇内节点多,靠近汇聚节点的簇数量多、簇内节点少,从而减轻靠近汇聚节点的簇首节点转发数据的负担,达到负载均衡的目的。仿真结果表明,LBUC-M协议有效减小了节点能耗,延长了网络生命周期。
- 李鉴刘贺平李杰
- 关键词:无线传感器网络路由机制节点能耗非均匀分簇LEACH协议
- 高斯序列核支持向量机用于说话人识别被引量:5
- 2010年
- 说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义,在研究支持向量机核方法理论的基础上,将其与传统高斯混合模型(GMM)相结合构建成基于高斯序列核的支持向量机(SVM)。SVM的灵活性和强大分类能力主要在于可以根据要处理的问题来相应的选取核函数。在识别的过程中引入特征空间归正技术NAP(Nuisance Attribute Projection)对同一说话人在不同信道和环境所带来的特征差异进行弥补。用美国国家标准与技术研究所(NIST)2004年评测数据集进行实验,结果表明该方法可以大幅度提高识别率。
- 李杰刘贺平
- 关键词:支持向量机说话人识别