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计算机工程与科学 2010年第4期32卷 136-138页

作者：姜占才孙燕王得芳青海师范大学物理系青海西宁810008 青海民族学院计算机科学与技术系青海西宁810007

针对低信噪比的加性噪声,本文提出了一种新的语音断点检测算法。采用Teager能量对短时能量的加权归一化——复合能量作特征参数,用噪声的归一化复合能量的均值作初始阈值,引入阈值调整系数,使阈值对噪声能量具有良好的跟踪性能。实验结... 详细信息

针对低信噪比的加性噪声,本文提出了一种新的语音断点检测算法。采用Teager能量对短时能量的加权归一化——复合能量作特征参数,用噪声的归一化复合能量的均值作初始阈值,引入阈值调整系数,使阈值对噪声能量具有良好的跟踪性能。实验结果表明,对计算机模拟噪声,在低信噪比(10dB～3dB)下仍能保证较高的检测准确率。

关键词： Teager能量复合能量语音端点检测自适应阈值信噪比

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岩爆的复合能量动力学机理

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金属矿山 2008年第11期37卷 16-19,24页

作者：苗金丽中国矿业大学(北京)

发生岩爆受多种复杂因素控制。如何从其现场实录出发,寻找其本质,是一个极其困难的工作。通过对各种岩爆能量机理分析,提出了基于复合能量为根本的岩体快速破裂后能量叠加引起工程围岩体动力破坏的岩爆发生机理。依据岩体裂纹快速起裂... 详细信息

发生岩爆受多种复杂因素控制。如何从其现场实录出发,寻找其本质,是一个极其困难的工作。通过对各种岩爆能量机理分析,提出了基于复合能量为根本的岩体快速破裂后能量叠加引起工程围岩体动力破坏的岩爆发生机理。依据岩体裂纹快速起裂的能量判据,分析了裂纹开裂、扩展、贯通到煤岩运动的准静态到动态的过程。从岩体卸荷、流变的特性出发,阐述了基于复合能量条件下的止裂技术在应用于防治岩爆时的理论基础。

关键词：岩爆复合能量动力响应裂纹扩展流变

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深部单一严重突出煤层煤巷掘进卸压防突技术

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煤炭科学技术 2016年第12期44卷 75-80页

作者：孟贤正王中华陈国红张永将瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室重庆400037 中煤科工集团重庆研究院有限公司瓦斯研究分院重庆400037

为消除深部单一严重突出煤层煤巷掘进的突出危险,理论分析了深部煤巷突出的复合能量及力学特点,提出了预掘底板岩巷卸压防突技术;结合丰城矿区实际,采用数值模拟方法确定了预掘底板卸压岩巷布置在待掘煤巷正下方8~12 m处。实践表明：预... 详细信息

为消除深部单一严重突出煤层煤巷掘进的突出危险,理论分析了深部煤巷突出的复合能量及力学特点,提出了预掘底板岩巷卸压防突技术;结合丰城矿区实际,采用数值模拟方法确定了预掘底板卸压岩巷布置在待掘煤巷正下方8~12 m处。实践表明：预掘底板岩巷卸压防突效果显著,围岩最大位移为4.1 cm,围岩出现分区破裂现象,破裂区一般为4个;每米钻孔瓦斯初始流量、煤层透气性系数可达原始煤层的14.39、55.70倍,瓦斯抽采浓度提高近5倍,单孔抽采量提高近10倍;煤巷效检指标无超标现象,煤巷掘进速度由40 m/月提高到100 m/月,实现了煤巷安全快速掘进,对类似条件矿井具有重要借鉴意义。

关键词：单一严重突出煤层深部煤巷突出复合能量预掘底板岩巷卸压防突

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经验模态分解及深度信念网络在语音识别中的应用研究

经验模态分解及深度信念网络在语音识别中的应用研究

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作者：陈蔚浙江理工大学

学位级别：硕士

随着智能化应用和互联网技术的快速发展，语音识别作为一种便捷有效的人机交互方式，其重要性显得愈发突出。但由于语音发声环境的复杂多变和人类语言的巨大口音差异，语音识别的准确率面临较大的困难，难以使相应的语音产品达到用户预... 详细信息

随着智能化应用和互联网技术的快速发展，语音识别作为一种便捷有效的人机交互方式，其重要性显得愈发突出。但由于语音发声环境的复杂多变和人类语言的巨大口音差异，语音识别的准确率面临较大的困难，难以使相应的语音产品达到用户预期的体验效果。若要使语音识别技术取得突破，必须在语音识别的基础理论上进行不断的完善和创新。由于语音信号是典型的非线性和非平稳信号，而传统的语音处理方法如傅立叶变换，小波变换等都是假设信号为短时平稳，故得到的诸多结论也势必破坏有用信息的分析和提取。本文以此为背景，在阐述了语音识别基础知识的前提下，着重研究了不同信噪比环境下的语音端点检测算法和基于深度信念网络的孤立词语音识别系统。本文的主要研究内容和创新成果如下：(1)在深入探讨了传统语音处理方法的局限性基础上，本文着重研究了经验模态分解这一新型信号处理方法，并对其适用于非线性非平稳信号的特点进行了算法验证。(2)针对传统语音端点检测算法存在对含噪语音信号检测准确率不高的问题，本文提出了一种基于经验模态分解和复合能量的语音端点检测新算法。该算法首先利用经验模态分解将语音信号分解成一组固有模态函数和一个剩余量，并滤除含有较多噪声的低阶固有模态函数，将剩余的固有模态函数重构成语音信号。然后利用Teager能量对噪声幅度的压缩作用，计算每帧重构语音信号的Teager能量，与短时能量加权，得到每帧信号的复合能量。最后将每帧信号的复合能量与自适应阈值进行比较，得到信号的起止点。通过仿真实验验证了算法的有效性，与传统的基于短时能量和短时过零率的双门限法相比，该算法体现了在低信噪比环境下的优越性。(3)针对传统神经网络在语音识别中存在训练速度慢，易陷入局部极小值的缺点，本文设计一种基于深度信念网络的孤立词语音识别系统。该系统首先对限制玻尔兹曼机模型(RBM)进行单独训练，并将第一个训练好的RBM模型的输出作为第二个RBM模型的输入，继而单独训练，直至训练完最高层的RBM。然后将所有训练好的RBM堆叠成深度信念网络，并利用反向传播算法对其进行优化，得到训练好的深度信念网络识别模型。最后将提取好的语音Mel倒谱特征参数输入到深度信念网络中进行孤立词的语音识别。通过仿真实验，与改进的BP神经网络相比，该算法取得了更高的识别率。

关键词：语音端点检测经验模态分解复合能量语音识别深度信念网络

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