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基于压缩感知技术的旋转机械碰摩声发射信号压缩

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中国电机工程学报 2013年第S1期33卷 160-165页

作者：秦康邓艾东张红星唐标颜喜东南大学火电机组振动国家工程研究中心江苏省南京市210096 江苏苏美达集团公司江苏省南京市210018

针对进行旋转机械碰摩故障诊断时由于声发射信号数据量过大而导致节点数据传输速率低下的问题,引入压缩感知技术对碰摩声发射信号进行压缩。根据压缩感知理论,该文运用高斯随机矩阵作为测量矩阵对碰摩声发射信号进行压缩,并用正交匹配... 详细信息

针对进行旋转机械碰摩故障诊断时由于声发射信号数据量过大而导致节点数据传输速率低下的问题,引入压缩感知技术对碰摩声发射信号进行压缩。根据压缩感知理论,该文运用高斯随机矩阵作为测量矩阵对碰摩声发射信号进行压缩,并用正交匹配追踪算法作为重构算法对压缩结果进行重构,同时与原信号相比较得到重构误差。选取测量矩阵(M?N维)中不同的M值,分别对信号进行压缩和重构,通过分别比较压缩和重构的结果,研究M值的选取对于运用该技术时压缩和重构效果的影响。实验结果表明,该技术可以有效地对碰摩声发射信号进行压缩,并能以较小的误差对信号进行重构。同时,在选取测量矩阵的M值时,必须对压缩的效率和重构的精度进行综合考虑,以达到最好的效果。

关键词：声发射碰摩信号压缩压缩感知正交匹配追踪算法

一种改进的最小方差自适应时延估计算法在碰摩声发射定位中的应用

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东南大学学报（自然科学版） 2012年第A2期42卷 320-325页

作者：邓艾东童航秦康曹浩颜喜东南大学火电机组振动国家工程研究中心南京210096 华电电力科学研究院杭州300030 湖南省电力公司科学研究院长沙410007

针对转子碰摩声发射信号在传播过程中因衰减和噪声影响而难以定位的问题,引入最小方差自适应时延估计(LMSTDE)算法.对传统的LMSTDE算法进行了改进,提出了将衰减系数与时间延迟同步迭代估计的LMSTDE算法.该算法增加了一个衰减系数估计器... 详细信息

针对转子碰摩声发射信号在传播过程中因衰减和噪声影响而难以定位的问题,引入最小方差自适应时延估计(LMSTDE)算法.对传统的LMSTDE算法进行了改进,提出了将衰减系数与时间延迟同步迭代估计的LMSTDE算法.该算法增加了一个衰减系数估计器,利用估计值与参考值的误差将时延与衰减系数同时进行迭代估计.为了加快算法的收敛速度,对该算法还进行了变步长处理,提出了当估计值与参考值的误差较大时利用误差的梯度来调整步长,当误差较小时引入遗忘因子对误差信号进行加权从而确定新步长的方法.理论分析及实验结果表明,改进的LMSTDE算法能够收敛到真实值处,与传统LMSTDE算法相比,能显著提高算法在低信噪比时的性能,具有更快的收敛速度.

关键词：声发射碰摩定位最小方差自适应时延估计变步长

基于极大似然线性回归的模型合成和特征映射进行说话人确认

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声学学报 2011年第1期36卷 81-87页

作者：陈存宝赵力邹采荣东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096 东南大学信息科学与工程学院南京210096

提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLL... 详细信息

提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLLR调整指定通用信道背景模型参数间的线性变换;特征映射时,MLLR调整指定Root GMM-UBM与通用信道背景模型参数间的线性变换。通过对模型参数进行分组调整,可以在训练数据和参数数目间达成平衡。实验结果表明,合适选取MLLR回归类,可以取得比相应MAP调整方法更好的识别效果。

关键词：模型参数说话人确认特征映射线性回归极大似然合成 MLLR 线性关系

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实用语音情感的特征分析与识别的研究

电子与信息学报 2011年第1期33卷 112-116页

作者：黄程韦赵艳金赟于寅骅赵力东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096 徐州师范大学物理与电子工程学院徐州221116

该文针对语音情感识别在实际中的应用,研究了烦躁等实用语音情感的分析与识别。通过计算机游戏诱发的方式采集了高自然度的语音情感数据,提取了74种情感特征,分析了韵律特征、音质特征与情感维度之间的关系,对烦躁等实用语音情感的声学... 详细信息

该文针对语音情感识别在实际中的应用,研究了烦躁等实用语音情感的分析与识别。通过计算机游戏诱发的方式采集了高自然度的语音情感数据,提取了74种情感特征,分析了韵律特征、音质特征与情感维度之间的关系,对烦躁等实用语音情感的声学特征进行了评价与选择,提出了针对实际应用环境的可拒判的实用语音情感识别方法。实验结果表明,文中采用的语音情感特征,能较好识别烦躁等实用语音情感,平均识别率达到75%以上。可拒判的实用语音情感识别方法,对模糊的和未知的情感类别的分类进行了合理的决策,在语音情感的实际应用中具有重要的意义。

关键词：语音识别实用语音情感韵律特征音质特征拒判方法

基于人脸检测和多线索融合的实时人脸跟踪系统

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电子器件 2013年第3期36卷 304-308页

作者：杨彦盐城纺织职业技术学院江苏盐城650500

在分析和总结国内外对人脸检测与跟踪的相关研究成果的基础上,研究提出了在Viola-Jones人脸检测算法中引入运动区域检测和人脸肤色检测以缩小人脸检测的搜索区域,有效地提高了人脸检测的帧处理速度,并降低了人脸检测的误检率。对基于Mea... 详细信息

在分析和总结国内外对人脸检测与跟踪的相关研究成果的基础上,研究提出了在Viola-Jones人脸检测算法中引入运动区域检测和人脸肤色检测以缩小人脸检测的搜索区域,有效地提高了人脸检测的帧处理速度,并降低了人脸检测的误检率。对基于Meanshift算法和基于光流法的人脸跟踪方法进行了研究与分析,分析了各算法的优缺点,利用各算法之间性能上的互补性,通过各模块之间的协同合作设计并实现了一个实时人脸检测与跟踪系统,并设定了相应的评价参数,通过实验室录制视频和NRC-IIT视频人脸数据库对系统进行了性能测试。

关键词：人脸跟踪人脸检测 Viola-Jones算法 Meanshift算法 Lucas-Kanade

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基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法

数据采集与处理 2012年第3期27卷 327-332页

作者：张潇丹胡峰赵力邹采荣东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096

针对基本的混合蛙跳算法(Shuffled frog leaping algorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(Molecular dynamics,MD)模拟的思想,提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒... 详细信息

针对基本的混合蛙跳算法(Shuffled frog leaping algorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(Molecular dynamics,MD)模拟的思想,提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒子等效成分子,并提出一种新的分子间作用力计算方法来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力计算方法,利用Velocity-Verlet算法和高斯变异算子代替基本混合蛙跳算法的更新策略,有效地平衡了种群的多样性和搜索的高效性。高维多峰函数测试的结果表明,基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法能提高算法后期跳出局部极值的能力,全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。

关键词：分子动力学混合蛙跳算法分子间作用力 Velocity—Verlet算法高斯变异

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

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南京理工大学学报 2011年第5期35卷 659-663页

作者：余华黄程韦张潇丹金赟赵力东南大学水声信号处理教育部重点实验室江苏南京210096 南京信息职业技术学院电子信息学院江苏南京210013

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了... 详细信息

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。

关键词：混合蛙跳算法神经网络语音情感识别辨识率

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用于语音降噪的级联滤波器的设计与实现

电子器件 2013年第6期36卷 810-813页

作者：包永强南京工程学院通信工程学院南京210096

将ETSI ES 202 050 V.1.1.3版本规定的Mel域上的两级维纳滤波结构推广到分数Mel域上,基于3周期的离散分数余弦变换,提出了分数Mel域上的两级维纳滤波结构,获得了性能的提高;针对以上两种方法的计算量较大和引入了时域截断噪声等缺点,提... 详细信息

将ETSI ES 202 050 V.1.1.3版本规定的Mel域上的两级维纳滤波结构推广到分数Mel域上,基于3周期的离散分数余弦变换,提出了分数Mel域上的两级维纳滤波结构,获得了性能的提高;针对以上两种方法的计算量较大和引入了时域截断噪声等缺点,提出了分数余弦变换域上的两级最佳线性滤波。理论分析和实验结果表明,该算法具有明显的降噪作用,能够应用于语音识别系统前端处理中。

关键词：语音信号降噪分数余弦变换

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应用改进混合蛙跳算法的实用语音情感识别

声学学报 2014年第2期39卷 271-280页

作者：张潇丹黄程韦赵力邹采荣东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力。首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,IV)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络法等进行对比。实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8%,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和BP神经网络法各1.7%,2.7%,3.4%,4.7%,7.8%,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率。

关键词：语音情感识别高斯混合模型算法性能 BP神经网络法 SVM方法优化问题蛙应用