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基于双耳语音分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法
被引量：
11
1
作者
周琳
赵一良
+1 位作者
朱竑谕
汤一彬
《声学技术》
CSCD
北大核心
2019年第5期545-553,共9页
鲁棒语音识别技术在人机交互、智能家居、语音翻译系统等方面有重要应用。为了提高在噪声和语音干扰等复杂声学环境下的语音识别性能,基于人耳听觉系统的掩蔽效应和鸡尾酒效应,利用不同声源的空间方位,提出了基于双耳声源分离和丢失数...
鲁棒语音识别技术在人机交互、智能家居、语音翻译系统等方面有重要应用。为了提高在噪声和语音干扰等复杂声学环境下的语音识别性能,基于人耳听觉系统的掩蔽效应和鸡尾酒效应,利用不同声源的空间方位,提出了基于双耳声源分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法。该算法首先根据目标语音的空间方位信息,在双耳声信号的等效矩形带宽(EquivalentRectangularBandwidth,ERB)子带内进行混合语音信号的分离,从而得到目标语音的数据流。针对分离后目标语音在频域存在频谱数据丢失的问题,利用丢失数据技术修正基于隐马尔科夫模型的概率计算,再进行语音识别。仿真实验表明,由于双耳声源分离方法得到的目标语音数据去除了噪声和干扰的影响,所提出的算法显著提高了复杂声学环境下的语音识别性能。
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关键词
空间听觉
双耳声源分离
丢失数据技术
误识率
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职称材料
基于相对自相关序列MFCC特征的丢失数据带噪语音识别方法
被引量：
1
2
作者
张军
韦岗
熊燕
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2005年第1期45-49,共5页
提出了一种基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC(Mel-Frequency Ceps-tral Coefficient)特征的丢失数据带噪语音识别新方法。首先分析了环境噪声对RAS-MFCC的影响,提出了一种基于掩盖原理的不可靠分量检测...
提出了一种基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC(Mel-Frequency Ceps-tral Coefficient)特征的丢失数据带噪语音识别新方法。首先分析了环境噪声对RAS-MFCC的影响,提出了一种基于掩盖原理的不可靠分量检测方法;然后采用丢失数据(Missing data,MD)技术来消除畸变分量对识别过程的影响,实验结果表明,本文所提的识别方法可以在不同类型和信噪比的噪声环境中有效提高RAS-MFCC的识别率,并且其性能优于典型的基于滤波器组(Filter bank)语音特征的丢失数据语音识别方法。
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关键词
语音识别
鲁棒语音特征
丢失数据技术
原文传递
一种基于模糊规则的鲁棒语音识别方法
3
作者
张军
章熙春
+1 位作者
曹燕
韦岗
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2006年第5期96-100,共5页
本文在丢失数据技术与声学后退技术的基础上,提出了一种基于模糊规则的鲁棒语音识别方法,首先根据先验知识或假定建立特征分量的可靠程度与其概率分布之间的模糊规则,识别时观察矢量的输出概率由一个基于规则的模糊逻辑系统来得到,并针...
本文在丢失数据技术与声学后退技术的基础上,提出了一种基于模糊规则的鲁棒语音识别方法,首先根据先验知识或假定建立特征分量的可靠程度与其概率分布之间的模糊规则,识别时观察矢量的输出概率由一个基于规则的模糊逻辑系统来得到,并针对倒谱识别系统给出了一种具体的实现方法。实验结果表明,所提识别方法的性能显著优于丢失数据技术和声学后退技术。
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关键词
语音识别
鲁棒性
模糊
丢失数据技术
声学后退
技术
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职称材料
变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断
被引量：
8
4
作者
马航宇
周笛
+2 位作者
卫宇杰
吴伟
潘尔顺
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1368-1378,共11页
机械设备服役过程中,工作环境和运转状态的动态变化直接影响设备故障诊断正确率,导致时间成本和经济效益的损失.优化深度置信网络结构,结合固定学习步长的信号分解技术,保留传感器数据原始特征,逐层反复提取信号的深层关键信息,并集成...
机械设备服役过程中,工作环境和运转状态的动态变化直接影响设备故障诊断正确率,导致时间成本和经济效益的损失.优化深度置信网络结构,结合固定学习步长的信号分解技术,保留传感器数据原始特征,逐层反复提取信号的深层关键信息,并集成数据丢失技术优化网络结构,可以规避过拟合问题.进一步,结合迁移学习中的领域自适应方法,固化不同层级深度置信网络的记忆特征,形成考虑平移不变特征的自适应深度置信网络,识别变工况下同类故障信号特征信息,提升轴承智能故障诊断的准确性和泛化性.基于滚动轴承公开数据集,不同工况下该方法平均正确率高达95.65%,与其他5种方法相比较,证实了本文方法的有效性与准确性.
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关键词
变工况
故障诊断
深度置信网络
领域自适应
数据
丢失
技术
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职称材料
题名
基于双耳语音分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法
被引量：
11
1
作者
周琳
赵一良
朱竑谕
汤一彬
机构
东南大学信息与工程学院水声信号处理教育部重点实验室
河海大学物联网学院
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2019年第5期545-553,共9页
基金
国家自然科学基金(61571106、61501169、61201345)
中央高校基本科研业务费专项资金(2242013K30010)
文摘
鲁棒语音识别技术在人机交互、智能家居、语音翻译系统等方面有重要应用。为了提高在噪声和语音干扰等复杂声学环境下的语音识别性能,基于人耳听觉系统的掩蔽效应和鸡尾酒效应,利用不同声源的空间方位,提出了基于双耳声源分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法。该算法首先根据目标语音的空间方位信息,在双耳声信号的等效矩形带宽(EquivalentRectangularBandwidth,ERB)子带内进行混合语音信号的分离,从而得到目标语音的数据流。针对分离后目标语音在频域存在频谱数据丢失的问题,利用丢失数据技术修正基于隐马尔科夫模型的概率计算,再进行语音识别。仿真实验表明,由于双耳声源分离方法得到的目标语音数据去除了噪声和干扰的影响,所提出的算法显著提高了复杂声学环境下的语音识别性能。
关键词
空间听觉
双耳声源分离
丢失数据技术
误识率
Keywords
spatial hearing
binaural speech separation
missing data technique.
speech recognition
word error rate (WER)
分类号
H107 [语言文字—汉语]
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职称材料
题名
基于相对自相关序列MFCC特征的丢失数据带噪语音识别方法
被引量：
1
2
作者
张军
韦岗
熊燕
机构
华南理工大学电子与信息学院
中山大学电子与通信工程系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2005年第1期45-49,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60172048)
华南理工大学自然科学青年基金(No.303E5041230)
文摘
提出了一种基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC(Mel-Frequency Ceps-tral Coefficient)特征的丢失数据带噪语音识别新方法。首先分析了环境噪声对RAS-MFCC的影响,提出了一种基于掩盖原理的不可靠分量检测方法;然后采用丢失数据(Missing data,MD)技术来消除畸变分量对识别过程的影响,实验结果表明,本文所提的识别方法可以在不同类型和信噪比的噪声环境中有效提高RAS-MFCC的识别率,并且其性能优于典型的基于滤波器组(Filter bank)语音特征的丢失数据语音识别方法。
关键词
语音识别
鲁棒语音特征
丢失数据技术
Keywords
Speech Recognition
Robust Speech Feature
Missing Data
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
一种基于模糊规则的鲁棒语音识别方法
3
作者
张军
章熙春
曹燕
韦岗
机构
华南理工大学电信学院
出处
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2006年第5期96-100,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60502041)
华南理工大学自然科学青年基金资助项目
文摘
本文在丢失数据技术与声学后退技术的基础上,提出了一种基于模糊规则的鲁棒语音识别方法,首先根据先验知识或假定建立特征分量的可靠程度与其概率分布之间的模糊规则,识别时观察矢量的输出概率由一个基于规则的模糊逻辑系统来得到,并针对倒谱识别系统给出了一种具体的实现方法。实验结果表明,所提识别方法的性能显著优于丢失数据技术和声学后退技术。
关键词
语音识别
鲁棒性
模糊
丢失数据技术
声学后退
技术
Keywords
speech recognition
robustness
fuzzy
missing data technique
acoustic backing-off technique
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断
被引量：
8
4
作者
马航宇
周笛
卫宇杰
吴伟
潘尔顺
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
上海电机学院凯撒斯劳滕智能制造学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1368-1378,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB1711100)
国家自然科学基金(52005327,72001138,72071127)。
文摘
机械设备服役过程中,工作环境和运转状态的动态变化直接影响设备故障诊断正确率,导致时间成本和经济效益的损失.优化深度置信网络结构,结合固定学习步长的信号分解技术,保留传感器数据原始特征,逐层反复提取信号的深层关键信息,并集成数据丢失技术优化网络结构,可以规避过拟合问题.进一步,结合迁移学习中的领域自适应方法,固化不同层级深度置信网络的记忆特征,形成考虑平移不变特征的自适应深度置信网络,识别变工况下同类故障信号特征信息,提升轴承智能故障诊断的准确性和泛化性.基于滚动轴承公开数据集,不同工况下该方法平均正确率高达95.65%,与其他5种方法相比较,证实了本文方法的有效性与准确性.
关键词
变工况
故障诊断
深度置信网络
领域自适应
数据
丢失
技术
Keywords
variable working conditions
fault diagnosis
deep belief network
domain adaptation
dropout
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双耳语音分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法
周琳
赵一良
朱竑谕
汤一彬
《声学技术》
CSCD
北大核心
2019
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于相对自相关序列MFCC特征的丢失数据带噪语音识别方法
张军
韦岗
熊燕
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2005
1
原文传递
3
一种基于模糊规则的鲁棒语音识别方法
张军
章熙春
曹燕
韦岗
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断
马航宇
周笛
卫宇杰
吴伟
潘尔顺
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
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职称材料
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