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声学模型

  • 关于心理声学以及心理声学模型在数字水印算法设计中的一些算法应用

    关于心理声学以及心理声学模型在数字水印算法设计中的一些算法应用

    标签: 心理声学 模型 数字水印 算法设计

    上传时间: 2013-12-27

    上传用户:hj_18

  • 基于隐而马可夫的连续语音识别中声学模型的建立及其实现

    基于隐而马可夫的连续语音识别中声学模型的建立及其实现

    标签: 语音识别 声学 模型

    上传时间: 2014-12-08

    上传用户:lx9076

  • MATLAB制作的心理声学模型源码

    MATLAB制作的心理声学模型源码,用于音频编码的研究。

    标签: MATLAB 心理声学 模型 源码

    上传时间: 2017-01-11

    上传用户:dancnc

  • 语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上

    语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上,研究两种基于模型 的自适应算法:最大似然线性回归(州压LR)和最大后验概率(MAp)。 实验结果表明,不论采用哪种自适应都能使识别率有一定的提升。两 种算法之间的差异性在于MAP具有良好的渐进性,但收敛性较差, 而MLLR在很大程度上改善了收敛特性,但其渐进特性却不如MAP。 文章讨论了在侧汰P自适应中,初始模型参数的先验知识对自适 应效果的影响,以及在MLLR中,回归类对自适应效果的影响。文 章还进一步研究了采用两种算法的累加自适应效果,从结果看MAP 和MLLR结合的方法比单独使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 还对包括基于特征层的归一化算法和用于基于声学模型的MLLR算 法等效性进行讨论,并给出了统一的算法框架。

    标签: MLLR MAP nh 语音识别

    上传时间: 2014-01-09

    上传用户:bakdesec

  • 最优噪声整形滤波器的设计

    在需要对信号进行再量化的场合,可以通过加入dither来避免小信号再量化所产生的谐波失真,但同时会使噪声功率增加。这种情况下,可以利用人耳的心理声学特性,通过噪声整形来降低噪声的可闻性,提高实际的信噪比,改善音质。本文提出了两种新的设计最优噪声整形滤波器的方法-遗传算法和非线性优化算法,并分别实现了原采样率下和过采样率下基于心理声学模型的最优噪声整形滤波的设计。结果证明,该方法灵活方便、实现效果良好。

    标签: 整形滤波器

    上传时间: 2014-01-05

    上传用户:testAPP

  • 用于篡改检测及认证的脆弱音频水印算法

    该文提出一种新的用于确保音频作品可信性的脆弱水印算法。心理声学模型控制音频信号的小波包分解和小波包域内水印的嵌入量, 增强了水印嵌入的透明度和灵活性。与现有算法不同, 该算法在单一系数上嵌入多位水印, 可以更加准确地反映篡改的程度。

    标签: 检测 音频 水印算法

    上传时间: 2013-10-09

    上传用户:7891

  • 智能语音触发器资料

    智能语音触发器资料,“Hey Siri”功能允许用户启动Siri。一个很小的语音识别器一直在运行并监听这两个单词。当它检测到“Hey Siri”时,Siri将余下的语音作为命令或查询进行解析。“Hey Siri”探测器使用深度神经网络(DNN)将每个时刻的声音的声学模式转换为语音声音的概率分布。然后,它计算你所说的短语是“Hey Siri”的可能性分数。如果得分足够高,Siri会被唤醒。 整个系统有几个部分。Siri的大部分实现都是“在云端”,包括主要的自动语音识别,自然语言解释和各种信息服务。还有一些服务器可以提供检测器使用的声学模型的更新。我们主要关注探测器:一个专门的语音识别器,它只关注“Hey Siri”

    标签: 智能语音触发器

    上传时间: 2022-07-26

    上传用户:

  • 双极子模型

    本程序代码用于求解双极子模型,主要应用于气动声学领域

    标签: 双极子;MATLAB

    上传时间: 2015-12-22

    上传用户:QC虫仔

  • 0067、同步电机模型的MATLAB仿真论文资料

    0067、同步电机模型的MATLAB仿真论文资料

    标签: MATLAB 0067 同步电机 仿真

    上传时间: 2013-05-15

    上传用户:eeworm

  • 超声学

    超声学

    标签: 声学

    上传时间: 2013-06-21

    上传用户:eeworm