论嵌入式语音识别系统的研究与实现

在介绍了语音识别技术的基础上,根据语音识别系统的构成模型,实现基于嵌入式系统的语音识别系统。本系统采用了能量过零率双门限法进行语音文件端点检测,采用线性预测倒谱系数作为语音信号特征矢量,另外,基于非特定人的嵌入式系统要求,为了达到减少计算量和存储量的目的,在特征参数提取完成之后,利用矢量量化方法进行数据压缩。语音识别模型采用(DHMM)离散隐马尔可夫模型,利用Baum-Welth重估算法、前向后向算法、viterbi算法来完成语音模板的训练和语音识别的任务。     

考虑内容复杂度的HEVC帧层码率控制优化

为了克服高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)的R-λ模型速率控制算法现使用的比特分配策略缺乏对图像内容的复杂性的参考的问题，提高标准码率控制算法的码率控制精度和编码器率失真性能，提出一种基于新的R-λ模型的帧层码率控制算法。首先引入一种新的图像复杂度的表示方法，改进帧层比特分配，然后采用重新计算的目标比特参与率失真模型参数更新，以提高参数精度，改善编码器率失真性能。实验结果显示，在恒定比特率的情况下，与参考算法相比，该算法的实际输出码率更接近目标码率，较标准算法相比峰值信噪比平均提高0.681 7 dB。在低延时的测试环境下，算法的BD-Rate值为-3.2%，率失真性能较好；对于具有更复杂纹理的视频，优化效果尤为明显，并且视频的编码质量得到显著提高。     

基于自适应重迭正交变换的音频信号编码

本文提出了一种基于自适应重迭正交变换的音频信号编码算法,讨论了变换系数的量化及自适应比特分配问题。实验结果表明该方法的编码质量优于传统的离散余弦变换,没有分块效应,而计算量则相当。     

改进的一比特量化压缩感知重建算法

传统的压缩感知理论考虑的测量值均是实值的,具有无限比特精度。然而在实际应用中,由于数据存储或传输需求,必须考虑测量值的量化问题。通过研究总结已有的一比特量化压缩感知(1-bit Quantized Compressive Sensing)重建算法,提出了一种改进的二进制迭代硬阀值(BIHT)算法。该算法通过引入回溯筛选的思想,在每一步迭代过程中优化了对原子的选择。实验仿真表明,在采样比特数较低时,基于回溯的二进制迭代硬阀值(BBIHT)算法比二进制迭代硬阀值算法重建精度高2~3 dB,且重建速度快。因此,BBIHT算法更有实际应用意义。     

AMR语音编码算法研究及复杂度剖析

作为 3GPPWCDMA的语音编码 (SpeechCoding)候选方案 ,自适应多速率 (AMR)语音编码是一种多模式集成的ACELP类语音编码方案。本文根据该编码方案的标准 ,分析了其方案实现中的关键算法 :高性能码本设计、高效码本搜索算法、多级矢量量化技术、预处理算法的简化等。最后 ,设计了定点ANSI -C程序对AMR语音编码算法各部分的复杂度进行了测算     

线性预测编码的矢量量化

语音的线性预测编码是获得低比特率数字语音的一种较好的方式.对预测滤波器模型参数采用矢量量化之后,将使这种方式更加完善,并在保证输出语音的质量下使比特率比一般线性预测进一步降低.本文在介绍了矢量量化的基本慨念之后,对采用矢量量化线性预测的几个主要问题如畸变测度的规定,产生码本的方法及搜索算法中的全搜索与二进位树搜索等作了扼要的阐述.本文最后介绍了一种较新的800bit/s矢量量化线性预测编码(LPC)声码器的主要结构.     

一种基于低比特率语音算法的芯片设计与分析

介绍了一种低比特率语音算法,它是在MBE编码算法的基础上,利用线性预测谱代替了MBE中的傅里叶变换谱对MBE编码算法进行了改进,从而在保持语音质量的情况下使比特率更低,达到2 kbit/s.同时阐述了基于该算法的系统芯片设计,并对该算法中的基音周期参数、V/U等参数的提取进行详细的推导分析.最后对本算法与常用的码激励线性预测编码(CELP)的算法进行比较,并分析其中的原因.     

基于数学形态学帧内压缩算法的研究与实现

常用视频压缩算法DCT在有效去除冗余信息同时却存在方块效应和“飞蚊噪声”。基于数学形态学帧内压缩算法采用了8比特面模型，先将最高层比特面分解出来进行编码，再分别对各个比特面按位数由高到低逐层分解，确定出对应的条件集，通过条件形态变换、条件形态骨架算法对图像进行编码．通过仿真，与常用算法比较，在相同压缩比下可提高视频质量，弥补了DCT算法在图像传输中的不足，在网络视频图像编解码及传镛中具有实用意义。     

基于感兴趣区域的HEVC压缩性能优化

根据人类视觉系统(HVS)对纹理复杂及运动区域具有较强感知度的特点,提出了一种基于感兴趣区域的高效率视频编码(HEVC)压缩性能优化算法。首先使用Sobel梯度检测算子和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动区域,把检测到的纹理复杂及运动区域定义为感兴趣区域;再对感兴趣区域分级,通过调整量化参数(QP),优化比特分配。实验结果表明,与HEVC标准算法相比,所提算法码率平均减少了15.29%,时间平均节省了11.38%。     

一种基于码本轮转的有限反馈量化方法

大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统中随着天线数目的增加，其反馈比特数将随之大幅度增加。为此，提出了一种基于码本轮转的有限反馈量化方法。该方法中，用户在前一时刻得到最佳码字之后，在码本中选取轮转区域构成虚拟码本，判断当前时刻的信道向量，满足轮转条件的用户将虚拟码本轮转到码本起始位置，在虚拟码本中进行量化；不满足轮转条件的用户在原始码本中进行量化，选出当前时刻的最优码字。反馈比特数分析与仿真结果表明，所提方法可轮转的虚拟码本减少了量化码字的数量，从而减少了反馈比特数，是系统性能与反馈比特数的一种折中。     

一种改进的星载AIS信号非相干解调算法

针对星载船舶自动识别系统(AIS)无法避免的信号混叠问题,研究了AIS系统中应用最广泛的1比特差分和2比特差分解调,提出了一种1、2、3比特联合差分反馈的AIS信号非相干解调算法。该算法基于贝叶斯线性模型建立了最大似然估计的1、2、3比特联合差分解调结构,验证了在加性高斯信道中该算法比传统非相干解调算法有更好的抗信号混叠能力。仿真实验表明：该算法的解调误码率与1、2比特联合差分及2、3比特联合差分相比,当误码率（BER）等于10-2时,在加性高斯信道(AWGN)下具有1.5 dB的性能优势,同道干扰信道(CCI)下具有1～2 dB的性能优势。     

MPEG-4 AAC音频编码中量化模块的改进

MPEG-4 AAC音频编码标准中的量化过程采用了Brandenburg提出的双循环模式,取得 了较好的编码质量和压缩比例。但在实际编码时,该方法由于迭代次数过多,会出现收敛速 度较慢,甚至死锁的情况。在深入分析MPEG-4 AAC量化算法的基础上,提出了一种快速 计算每个比例因子频带的改进算法。该算法通过有效减少外循环计算过程,并确保每个比例 因子频带的量化失真低于允许值,从而减少量化模块的计算量。实验结果表明,在不影响音 频编码质量的前提下,该算法能有效地提高编码效率。     

视频编码线性码率控制模型

为提高视频编码码率控制的性能,通过理论推导及实验验证提出了一种新的视频编码 码率控制模型。通过该模型,编码器可以直接确定量化参数(Quantization Parameter, QP) ,而不必计算量化步长(Quantization Step, Qstep),进而避免了由Qstep 确定QP 过程中的舍入误差,提高了码率控制的准确性。实验结果表明,与H.264/ AVC采用的码率控制方法相比,提出的模型可使跳帧发生的概率更低,恢复视频的质量更稳 定,实际码率与目标码率之间的偏差更小,同时,还能获得更高的峰值信噪比。     

关于汉语/英语AMR语音编码参数统计特性的研究

自适应多速率（AMR）算法是第三代移动通信系统中语音业务所采用的语音编码标准。为研究AMR算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异，本文针对ARM语音编码算法的特点，在处理分析了大量汉语语音数据的基础上，对算法中的线谱频率（LSF）、基音周期等关键编码参数进行了比较并给出相应结合。本文的研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化。     

基于网络编码的无线体域网多中继协作节能策略

针对无线体域网中传输链路存在中断情况从而消耗额外能量的问题,在多源多中继系统模型中引入网络编码,提出一种基于网络编码多中继协作算法,并分析了该算法下系统的网络能耗,推导出系统的每比特网络整体能耗公式。仿真结果表明：该算法与传统的多路径多中继转发算法相比,可以较大程度的减少网络的整体能耗,适当地增加信源节点或者减少中继节点的数目对降低网络的整体能耗也有一定的作用。该算法能减少多源多中继网络的整体能耗,延长网络的生命周期。     

基于决策树与随机森林的旅游保险需求预测分析

本文针对旅客旅游保险的需求分析问题,基于年龄、就业类型、毕业与否、年收入、家庭成员数、是否患有慢性病、是否为飞行常客、是否曾出国旅行八个维度,分析调查了购买旅游保险的情况,研究和探讨决策树（DT）和随机森林（RF）分类模型在旅客购买旅游保险需求预测中的应用。两种模型确定了旅客的关键信息参数及其量化值,包括年收入、年龄、家庭成员数等。建立的模型诊断准确率达到80%以上,采用94颗决策树集成随机森林算法,ROC曲线中AUC面积从决策树的78%提高到81%。为分析旅客的旅游保险需求的评估提供了科学决策。     

隐马尔可夫模型及其在语音识别中的应用

本文论述了马尔可夫链及隐马尔可夫模型的定义,分析了将隐马尔可夫模型用于语音识别时需要解决的三个重要问题,论述了连续语音识别系统的总体框架。     

语音处理技术在移动通信中的应用

为了节约频率资源，移动通信系统采取了多种行之有效的关键技术来提高系统抗衰落和抗干扰能力，语音编码技术即是其中一种。本文主要介绍了常见的移动通信系统中使用的不同语音编码技术。     

基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。     

一种低复杂度的多元LDPC译码算法

针对多元低密度奇偶校验（LDPC）码译码复杂度高、时延大等问题，提出了一种基于硬信息的低复杂度多元LDPC译码算法。来自信道的接收信号在初始化时，先进行非均匀量化预处理。在迭代过程中，校验节点端只需传输单个比特的二进制硬可靠度信息至变量节点。在变量节点端，可靠度信息按比特位进行简单的累加和更新，无需任何的系数修正操作。同时，变量节点使用了全信息的方式将信息传输至与其相邻的校验节点。仿真结果显示，与基于比特可靠度（BRB）的多元LDPC译码算法相比，提出的算法在较低量化比特情况下，能获得约0.3 dB的译码性能增益，且译码复杂度更低。