倒谱形状规整在噪声鲁棒性语音识别中的应用
基于小波阈值去噪法的智能音箱语音识别研究
基于小波阈值去噪法的智能音箱语音识别研究 智能语音，是实现人与机器之间的通信，主要有语音识别、语音合成技术。智能语音技术的研究是以语音识别技术为开端，随着信息技术的发展，智能语音技术成为人们日常生活中沟通与交流的有效、便捷手段。目前，智能音箱已成为智能语音技术深入人们日常生活的应用实例，如Amazon Echo、Google Home、天猫精灵等。为了更好的对智能音箱进行语音识别，需要对麦克风采集到的原始语音数据进行处理，以期送往语音识别引擎的数据，能有更高的识别率。 本文针对智能音箱的音频预处理问题，基于MATLAB软件，结合小波变换理论，设计了一种处理声音信号噪音的方法。通过MATLAB调取麦克采集到的原始语音数据，然后采用小波分解，设置信号阈值对声音信号中的噪声进行滤波处理，小波重构等过程，最后，画出处理前后的波形图，通过对比，可知处理后的声音信号滤除了高频噪声，显示的信号更清晰，有助于提高语音识别率。 一、智能音箱-音频预处理赛题简介 本次赛题中采用的智能音箱的语音信号由两个麦克采集得到，Mic1和Mic2 采集到的数据分别对应着chann1.pcm和chann2.pcm，数据为16bit、采样率16k 的pcm文件。现有智能音箱在家庭环境中得到的7组语音数据，其中含有一定的家庭背景噪声。根据每组数据中的1路或者2路声音信号，设计算法对其进行处理，以提高后台引擎的识别率。 二、智能音箱的音频信号导入 本文的语音识别程序主要在MATLAB软件上完成，MATLAB是一款功能强大的数学软件，可用于算法开发、数据可视化、数据分析等方面。MATLAB提供了许多函数处理声音信号，比如wavread、wavedec、waverec等等，可以利用这些函数方便的处理信号，还有诸如plot等绘图函数。 根据已有的7组智能音箱获取的数据，首先进行声音的读入，由于这里有7
提高控制系统的鲁棒性与适应性
提高控制系统的鲁棒性与适应性 1、含义 鲁棒性:控制器参数变化而保持控制性能的性质。 适应性:控制器能适应不同控制对象的性质。 控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性是英文robustness一词的音译，也可意译为稳健性。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必需考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性和不变性原理有着密切的联系，内模原理的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。 2、控制系统设计要求（指标） （1）、结构渐近稳定性 以渐近稳定为性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的，并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定的，则称此系统是结构渐近稳定的。结构渐近稳定的控制系统除了要满足一般控制系统设计的要求外，还必须满足另外一些附加的条件。这些条件称为结构渐近稳定性条件，可用代数的或几何的语言来表述，但都具有比较复杂的形式。结构渐近稳定性的一个常用的度量是稳定裕量，包括增益裕量和相角裕量，它们分别代表控制系统为渐近稳定的前提下其频率响应在增益和相角上所留有的储备。一个控制系统的稳定裕量越大，其特性或参数的允许摄动范围一般也越大，因此它的鲁棒性也越好。 （2）、结构无静差性 以准确地跟踪外部参考输入信号和完全消除扰动的影响为稳态性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的且可实现无静差控制（又称输出调节，即系统输出对参考输入的稳态跟踪误差等于零），并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定和可实现无静差控制的，那么称此控制系统是结构无静差的。使系统实现结构无静差的控制器通常称为鲁棒调节器。在采用其他形式的数学描述时，鲁棒调节器和结构无静差控制系统的这些条件的表述形式也不同。鲁棒调节器在结构上有两部分组成，一部分称为镇定补偿器，另一部分称为伺服补偿器。镇定补偿器的功能是使控制系统实现结构渐近稳定。伺服补偿器中包含有参考输入和扰动信号的一个共同的动力学模型，因此可实现对参考输入和扰动的无静差控制。对于呈阶跃变化的参考输入和扰动信号，它
数字水印技术及其应用综述3上课讲义
数字水印技术及其应 用综述3
数字水印技术及其应用综述 随着Internet 网络的快速发展, 越来越多的多媒体数字产品（包括图像、音频、视频等形式的产品）在网络上发布, 人们可以非常方便快捷地从网络上获取数字多媒体产品, 因此,数字多媒体的信息安全、版权保护和完整性认证问题就成为迫切需要解决的一个重要问题。数水印( digital watermarking)技术是目前信息安全技术领域的一个新方向, 是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及完整性的新型技术, 它在篡改鉴定、数据的分级访问、数据跟踪和检测、商业和视频广播、Internet 数字媒体的服务付费、电子商务认证鉴定等方面具有十分广阔的应用前景。自1993 年以来, 该技术己经引起人们的浓厚兴趣, 并日益成为国际上非常活跃的研究领域, 受到国际学术界和企业界的高度关注, 而且数字水印技术是一门新兴的多学科交叉的应用技术, 它涉及了不同学科领域的思想和理论, 如信号处理、信息论、编码理论、密码学、检测理论、随机理论、通信理论、对策论、计算机科学及网络技术、算法设计等技术。因此, 数字水印技术的研究无论是从理论上还是从应用上都具有重要意义。 1 数字水印的特点、分类及其应用 1.1 数字水印的基本特点 数字水印的基本思想是在数字图像、音频和视频等多媒体数字产品中嵌入秘密信息, 以保护数字产品的版权,证明产品的真实性, 跟踪盗版行为或提供产品的附加信息等。数字水印系统通常具有下列几方面的特点： （1）鲁棒性即图像水印抵抗常见图像处理操作的能力, 也就是说含水印图像经历无意修改而保留水印信息的能力。一般说来, 当含水印图像经过一些基本处理（如噪声滤波、平滑、增强、有损压缩, 平移、旋转、缩放和裁剪等）后, 仍可检测出水印。 （2）透明性即不可见性, 水印的存在不应明显干扰载体的图像数据, 数字水印的嵌入不应使得原始数据发生可感知的改变, 也不能使得载体数据在质量上发生可以感觉到的失真。 （3）安全性水印算法抵抗恶意攻击的能力。即它必须能承受一定程度的人为攻击, 而使水印信息不会被删除、破坏或窃取。应该保证非授权用户无法检测或破坏水印。数字水印应该难以被伪造或者加工,并且, 未经授权的个体不得阅读和修改水印, 理想情况是未经授权的客户将不能检测到产品中是否有水印存在。 （4）数据容量水印应该包含相当的数据容量,以满足多样化的需要。 （5）可证明性在实际的应用过程 1.2 数字水印的分类 （1）依据所嵌入的载体不同, 可分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印和网络水印等。
算 法 的 鲁 棒 性
[论文笔记]集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性 集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性一、多个弱防御的集成不能形成强防御1.攻击者2.防御策略3.对抗样本生成方法4.干扰大小的度量5.实验6.结论二、简单集成神经网络1.攻击方法2.集成模型3.计算梯度4.实验5.结论三、 ensemble of specialists1.利用FGSM 方法得到模型的混淆矩阵：2.伪代码如下：3.实验考虑三种模型4.实验结果四、随机自集成1.思想2.taget攻击与untarget攻击3.网络设计4.伪代码如下：5.理论分析6.结论五、集成对抗训练1.前言 2.对抗训练 3.集成对抗训练六、对抗训练贝叶斯神经网络(adv-BNN)1.前言2.PGD攻击3.BNN4.adv-BNN 一、多个弱防御的集成不能形成强防御 1.攻击者 假设攻击者知道模型的各种信息，包括模型架构、参数、以及模型的防御策略（白盒攻击）。 考虑两种白盒攻击者： （1）静态 不知道模型的防御策略，因此静态攻击者可以利用现有的方法生成对抗样本，但不针对特定的防御策略。 （2）动态 知道模型的防御策略，可以自适应地制定攻击方法，比静态攻击者更强大。
2.防御策略 （1）feature squeezing 包括两个检测组件：reducing the color depth to fewer bits 和spatially smoothing the pixels with a median filter （2）specialist-1 ensemble method 根据对抗混淆矩阵将数据集分成K+1个子集，形成由K+1个分类器组成的一个集成分类器 （3）多个检测器集成 包括Gong、Metzen、Feinman三个人提出的对抗样本检测器； 3.对抗样本生成方法 利用优化方法生成对抗样本，最小化如下损失函数： loss(x′)=∣∣x′?x∣∣22+cJ(Fθ(x′),y)loss(x#x27;)=||x #x27;-x||_{2}^{2}+cJ(F_{theta}(x#x27;),y)loss(x′)=∣∣x′? x∣∣22?+cJ(Fθ?(x′),y) 其中c为超参数，该方法也称为CW攻击方法。 4.干扰大小的度量 用下式度量对抗样本与干净样本之间差异： d(x?,x)=∑i(x?x)2d(x^{*},x)=sqrt{sum_i(x^{*}-x)^{2}}d(x? ,x)=i∑?(x?x)2? 其中样本点都被归一化[0,1]之间。 5.1 攻击 feature squeezing 结论：feature squeezing 不是一种有效的防御方法。首先单独
语音识别综述
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：语音识别综述 授课教师（职称）： 研究生姓名： 年级： 学号： 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
语音识别综述 摘要随着大数据、云时代的到来，我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进，作为人机交互的关键技术，语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展，在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程，国内外研究现状，具体阐述语音识别的概念，基本原理、方法，以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等，具体实际应用，以及当前面临的困境与未来的研究趋势。 关键词语音识别；隐马尔科夫模型；神经网络；中文信息处理 1.引言 语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式，自从计算机诞生以来，让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想，随着大数据、云时代的到来，信息社会正朝着智能化和自动化推进，我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚，取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象，通过对语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史 语音识别的研究工作起源与上世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字，开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代，计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是矢量量化（VQ）和隐马尔科夫（HMM）理论的提出，并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 80年代，实验室语音识别研究产生了巨大的突破，一方面各种连接词语音识别算法被开发，比如多级动态规划语音识别算法；另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术，研究从微观转向宏观，从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型（HMM）就是其典型代表，能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性，使大词汇量连
经济不确定性_产权性质与会计稳健性
经济不确定性、产权性质与会计稳健性 西南财经大学国际商学院张宇杰 摘要：本文以２００７－２０１３年所有Ａ股上市公司１０１３５个数据为样本，检验了宏观经济不确定性对微观企业会计稳健性的影响，研究表明，宏观经济不确定性降低了企业的会计稳健性；且相对于非国有企业，国有企业在经济不确定性时其会计稳健性更差。以期为从宏观层面理解经济环境对企业会计行为的影响提供参考。 关键词：经济不确定性会计稳健性产权性质 一、引言 近年来，学者们发现外部经济环境影响微观企业。行为这一话题逐渐成为学术界研究的热点。尤其是作为企业外部环境，宏观经济政策影响微观企业的投资、融资及会计政策选择，已有研究也发现宏观经济不确定性增加了企业的风险，减少了企业投资，使企业持有更多的现金流，那么宏观经济这一不确定性是否影响微观企业的会计政策选择呢？产权性质是否使企业的会计政策行为有所差异呢？已有会计稳健性的研究文献主要基于微观企业层面，如公司治理（ＡｌｔａｍｕｒｏａｎｄＢｅａｔｔｙ，２０１０；ＧｏｈａｎｄＬｉ，２０１１）、企业政治关联（杜兴强等，２００９；陈艳艳等，２０１３）、债权人视角（Ｃｈｅｎｅｔａｌ．，２０１０）。这些都肯定了微观因素对企业会计行为的影响，但却忽视了微观因素的实现环境，即微观因素需依赖于宏观环境。因而，从宏观经济环境入手研究会计稳健性能够有助于我们理解宏观经济环境对企业会计行为的影响。基于此，本文选择宏观经济不确定性这一外生变量，考察微观企业在面临宏观经济不确定性时，如何选择会计政策，是更保守还是更激进，不同产权性质的企业在面临这一外界环境时是否有所差异。本文研究发现，宏观经济确定性降低了企业的会计稳健性；且相对于非国有企业，国有企业在经济不确定性时其会计稳健性更差；采用ＫｈａｎａｎｄＷａｔｔｓ（２００９）计算的基于公司层面的会计稳健性指标来检验政治不确定性对会计稳健性的影响，结论与前述一致，经济不确定性确实了降低了企业的会计稳健性。本文研究丰富扩展了宏观经济不确定性与会计稳健性研究成果，有助于我们理解宏观经济环境对微观企业会计行为的影响。本文的可能的贡献是：本文拓展了会计稳健性的理论分析框架，丰富了相关研究成果。已有关于会计稳健性的文献主要从微观企业自身特征入手，针对企业所处的外界环境是否以及如何企业会计政策则鲜有涉及，本文结合宏观经济不确定性，将会计稳健性的研究从微观层面推进至宏观层面，有助于我们从宏观层面理解宏观经济对微观企业行为的影响。 二、理论分析与研究假设 根植于新兴市场加转轨时期的中国，外界宏观环境对微观企业行为的影响诚然不能忽视。一方面，政府作为资 源分配的主体，掌握着信贷资源、财政资源等分配权，因而使其对辖区企业保持着高度的影响力和控制力。另一方面，政府官员的政治升迁依赖辖区的经济发展水平，而辖区内的微观企业是辖区经济实现的基础，因而政府对辖区企业也具有较强的依赖性。因而，良好、稳定的政企、政商关系有助于政府和企业双方的互利互惠。然而，政府官员任期考核的存在，使得地方面临着官员的升迁和更替，政治权力的转移意味着现有的社会网络将重新构建，使经济充满不确定性，一方面，由于新上任官员以及新任领导班子的偏好与上届政府领班子的差异、政府关系网络变动使政府相关政策缺乏长期性和稳定性，导致政策上的不确定性。另一方面，由于领导班子的人事调整及权力结构变化使原有的政企、政商关系网络改变，对企业经营环境产生一定冲击。这些均说明政府官员更替导致的政治权力转移不仅将扰乱已有的政府内部关系网络，也将使政府与企业的政企、政商关系格局打破，从而使企业经营环境面临一定的不确定性。由于官员个体间的差异，使得新任官员对其任期内的区域发展规划、产业政策、财税政策等与上届政府产生差异（张军、高远，２００７；王贤彬、徐现祥，２００８）。受新官上任三把火及政治升迁的驱动，新任官员在任职初期会进行大规模的规划，以期在任期内获得较为满意的业绩。这将使官员采用有利于自身的规划，使得原有的政策很难得以延续，增加了政治权力转移年份的政策不确定性（王贤彬等，２００９）。同时，由于官员更替导致原有的政企、政商关系网络被破坏，这种风险势必对企业行为产生影响。在新兴市场的中国，政府无形之手的干预普遍存在（Ｆａｎｅｔａｌ．，２０１１），作为一种资源优势，企业通过政企、政商关系网络能够为企业获得政府补贴（余明桂等，２０１０）、融资便利（余明桂、潘红波，２００８）、税收优惠（吴文锋等，２００９）、进入壁垒（罗党伦、刘晓龙，２００９）等好处。政治权力的转移意味着现有的领导班子成员及权力结构发生变化，企业与政府的现有政企、政商关系被破坏、中断，一定程度上降低了企业获取外部资源的优势，增加了企业的经济不确定性。宏观的经济不确定性的存在，使得微观企业的经营环境产生一定的不确定性。为了吸引上级政府的关注，企业会倾向于操纵业绩、包装自己，以期吸引新任领导的 DOI:10.16144/https://www.360docs.net/doc/f210736880.html,ki.issn1002-8072.2015.24.002
数字水印技术：概念、应用及现状
数字水印技术：概念、应用及现状 一、引言 随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，无论采用传统的密钥系统还是公钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统秘密级别的方法变得越来越不安全。 另一方面，多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证和版权保护的声像数据也越来越多。数字化的声像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密码加密方式，则其本身的信号属性就被忽略了。最近几年，许多研究人员放弃了传统密码学的技术路线，尝试用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密，并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。 二、认识数字水印 数字水印（Digital Watermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。 数字水印技术的基本特性: 1. 鲁棒性(robustness)：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。 2.安全性(security):指隐藏算法有较强的抗攻击能力，即它必须能够承受一定程度的人为攻击，而使隐藏信息不会被破坏。 3.透明性(invisibility):利用人类视觉系统或人类听觉系统属性，经过一系列隐藏处理，使目标数据没有明显的降质现象，而隐藏的数据却无法人为地看见或听见。 ***典型的数字水印系统模型： 图 1为水印信号嵌入模型，其功能是完成将水印信号加入原始数据中；图 2为水印信号检测模型，用以判断某一数据中是否含有指定的水印信号。
基于MATLAB的小波在语音信号中的应用
基于MATLAB的小波在语音信号中的应用 [摘要]MATLAB作为一种高性能和可靠性比较强的数值计算和可视化的软件，经过各个行业领域专家的共同努力和不断研究，MATLAB现已包含信号处理和图像处理以及通信和小波分析还有就是优化以及控制系统等不同应用领域的相关的工具箱。我在设计中将以MATLAB 软件为参考和结合工程实际运用中的各应用领域，由浅入深地讲解应该如何应用MATLAB来实现小波在语音信号中的应用。 [关键词] MATLAB；小波去噪；语音信号 Abstract: MA TLAB as a high performance and reliability, strong numerical calculation and visualization software, through the various industry experts in the field of joint efforts and continuous research, MA TLAB now includes signal processing and image processing and communication and wavelet analysis and optimization and control systems in different application areas related to the toolbox. I'm in design, taking MA TLAB software for reference and combining with the practical engineering application of the application from the shallower to the deeper, to explain how to use MA TLAB to achieve the wavelet application in speech signal. Key words: MA TLAB，Wavelet denoising，Speech signal 目录 1．引言 (1) 1.1 研究意义 (1) 1.2 研究背景 (1) 2．基于MATLAB的小波变换处理过程 (1) 2.1 小波的定义 (1) 2.2小波变换处理的概述 (2) 3．基于MATLAB的小波变换的相关特点 (3) 3.1 基于MATLAB的小波滤波器的镜像 (3) 3.2 利用A ×A 的比例尺的矩阵来分析小波 (3) 4．基于MATLAB的小波在语音信号的去噪方法 (4) 4.1基于MATLAB语音信号小波变换阈值去噪法 (4) 4.2基于MATLAB的小波阈值处理方式的优化 (5) 4.3基于MATLAB的小波在语音信号去噪的仿真程序 (6) 4.4基于MATLAB的小波在语音信号去噪的仿真应用举例 (10) 5．结语 (11)
对鲁棒控制的认识
对鲁棒控制的认识 姓名：赵呈涛 学号： 092030071 专业：双控
鲁棒控制（RobustControl）方面的研究始于20世纪50年代。在过去的20年中，鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构、大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。如果所关心的是系统的稳定性，那么就称该系统具有鲁棒稳定性；如果所关心的是用干扰抑制性能或用其他性能准则来描述的品质，那么就称该系统具有鲁棒性能。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒控制的早期研究，主要针对单变量系统（SISO）的在微小摄动下的不确定性，具有代表性的是Zames提出的微分灵敏度分析。然而，实际工业过程中故障导致系统中参数的变化，这种变化是有界摄动而不是无穷小摄动，因此产生了以讨论参数在有界摄动下系统性能保持和控制为内容的现代鲁棒控制。现代鲁棒控制是一个着重控制算法可靠性研究的控制器设计方法，其设计目标是找到在实际环境中为保证安全要求控制系统最小必须满足的要求。一旦设计好这个控制器，它的参数不能改变而且控制性能能够保证。 鲁棒控制方法，是对时间域或频率域来说，一般要假设过程动态特性的信息和它的变化范围,一些算法不需要精确的过程模型，但需要一些离线辨识。鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的控制理论，包括两大类问题：鲁棒性分析及鲁棒性综合问题。鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定性集合，找出保证系统鲁棒性所需的条件；而鲁棒性综合（鲁棒控制器设计问题）就是根据给定的标称模型和不确定性集合，基于鲁棒性分析得到的结果来设计一个控制器，使得闭环系统满足期望的性能要求。主要的鲁棒控制理论有： （1）Kharitonov区间理论； 控制理论； （2）H ∞ （3）结构奇异值理论μ理论。 下面就这三种理论做简单的介绍。 1 Kharitonov区间理论 1.1参数不确定性系统的研究概况 对参数不确定性系统的研究源于20世纪20年代。Black采用大回路增益的反馈控制技术来抑制真空管放大器中存在的严重不确定性，由于采用大回路增益,所以设计的系
基于小波消噪及端点检测的语音识别
1 绪论 语音是人类进行相互通信和交流的最方便、最快捷的手段。在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网络中最重要、最基本的组成部分之一。非特定人连续语音识别在电话拨号系统、家电遥控、工业控制、信息查询系统等领域有广泛应用。在本文中，将虚拟仪器技术应用于语音识别系统，实现了仪器的软件化，真正体现了“软件就是仪器”的思想。 利用计算机强大的图形环境和硬件资源建立的图形化的虚拟仪器面板，实现对语音信号的实时采集、分析处理与特征提取等，利用软件实现仪器功能的模块化、智能化，使其具有成本低廉、数据分析便利和设备管理良好等优点。本章综述了语音识别技术的学科背景、发展历程，介绍了当前语音识别领域的主流技术、典型系统及其应用前景，特别分析了汉语语音识别的难点，阐明了本论文的研究框架和内容。 1.1 语音识别的学科背景与发展历程 语音是人类最自然、最常用的交流方式，语音识别是近半个世纪发展起来的新兴学科，其目标是使机器“听懂”人的自然语言。由识别得到的信息可作为控制信号在工业、军事、交通、医学、民用等各个方面都有着广阔的应用前景，例如声控电话交换、语音拨号系统、各类语音声讯服务（股票信息、天气预报等）、智能玩具、语音呼叫中心等。语音识别技术将大大改善人机交互界面，提高信息处理自动化程度，具有巨大的社会、经济效益。正因为如此，语音识别正迅速发展为“改变未来人类生活方式”的关键技术之一。 作为专门的研究领域，语音识别又是典型的交叉边缘学科，它要依赖众多学科的科研成果。从计算机学科角度来看，它属于智能计算机的智能接口部分；从信息处理学科来看，它属于信息识别的一个重要分支；从通信及电子系统、电路、信号及系统定学科来看，它又可视为信息和通讯系统的信源处理科学；而从自动控制学科来看，它则可堪称模式识别中的一个重要部分--时序模式识别；此外，语音识别与声学、生理学、心理学、语音学、语言学有着密不可分的联系，而且语音识别与语音压缩、语音合成、语音增强、说话人识别等语音研究有着更为直接、紧密的关系。 语音识别是颇具挑战性的研究领域，仅从模式识别角度来看，语音信号属于瞬时事件性信号，同时它又是时变的非平稳随机过程，有内在的多种可变性，这使得语音识别
数字水印技术及其应用(精)
数字水印技术及其应用 引言 随着计算机通信技术的迅速发展，多媒体存储和传输技术的进步使存储和传输数字化信息成为可能，然而，这也使盗版者能以低廉的成本复制及传播未经授权的数字产品内容，出于对利益的考虑，数字产品的版权所有者迫切需要解决知识产权（Intellectual Property Rights）的保护问题。密码学的加解密技术是保护数字产品的一种方法，它能够保护数字产品安全传输，并可作为存取控制和征收费用的手段，但它不能保证数字产品解密后的盗版问题，因此，1995年，人们提出了信息伪装技术，其中，数字水印就是近年来比较热门的数字产权保护技术，下面我们主要谈谈数字水印技术的有关问题。 数字水印的定义 综合众多学者的定义和分析已有的数字水印方案，现给出数字水印的定义：数字水印是永久镶嵌在其它数据（宿主数据）中具有可鉴别性的数字信号或模式，而且并不影响宿主数据的可用性。作为数字水印技术基本上应当满足下面几个方面的要求：（1）安全性：数字水印的信息应是安全的，难以篡改或伪造，同时，应当有较低的误检测率，当宿主内容发生变法时，数字水印应当发生变化，从而可以检测原始数据的变更；（2）隐蔽性：数字水印应是不可知觉的，而且应不影响被保护数据的正常使用；（3）稳健性：数字水印必须难以被除去，如果只知道部分数字水印信息，那么试图除去或破坏数字水印将导致严重降质或不可用。同时，数字水印在一般信号处理和几何变换中应具有稳健性；（4）水印容量：嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息，或购买者的序列号，这样有利于解决版权纠纷，保护数字产权合法拥有者的利益。 3 数字水印技术的基本原理 数字水印技术是通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌到多媒体内容中，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密（包括公开密钥、私有密钥）体系来加强，在水印的嵌入，提取时采用一种密钥，甚至几种密钥的联合使用。水印的嵌入和提取方法如图1、图2所示： 图1 数字水印嵌入过程
基于小波变换的语音特征参数提取
基于小波变换的语音特征参数提取 【摘要】将小波变换的多分辨率特性用于改进Mel频率倒谱系数MFCC的前端处理中，给出了一种新的语音特征参数——小波MFCC。其特点在于采用小波变换、分层FFT和频率合成代替原来MFCC中的FFT部分，使频谱分辨率提高了一倍。试验证明，小波MFCC特征参数在较大词汇量情况下，其识别率优于MFCC特征参数的结果。 【关键词】小波分析；语音识别；MFCC Abstract：The multi resolution characteristic of wavelet is used to improve the front end processing of MFCC.So，a new feature parameter wavelet MFCC is presented in this paper.It uses wavelet transform，multi degree FFT and frequency synthesis to replace original FFT of MFCC，and increases spectrum resolution by 2.The experiments demonstrate that robustness and recognition rate of wavelet MFCC feature are better than one of MFCCs in large vocabulary. Key words：wavelet transformation；speech recognition；MFCC 1.引言 在语音识别和说话人识别中，基于Mel频率的倒谱系数MFCC（mel frequency cepstrum cofficient）是将人耳的听觉感知特性和语音的产生机制相结合，与其他特征参数相比较，体现了较优越的性能，在无噪声情况下能得到较高的识别率，因此是目前使用最广泛的特征参数。但是，随着识别词汇量的增大，这种参数的识别性能急剧地下降。说明这种特征不适合大词汇量识别。 近年来，小波变换被广泛应用于语音处理中，主要包括：利用小波变换对听觉感知系统进行模拟，对语音信号去噪，进行清、浊音判断。因为小波变换的局部化性质，可以在很小的分帧长下对语音信号仍具有较高的频谱分辨率，本文将小波变换技术引入到MFCC特征参数中，来进行语音识别系统的特征提取，可以提高对辅音区的识别效果。因此，用WMFCC特征参数作为隐马尔可夫（HMM）识别网络的输入信号，识别效果明显提高。 2.MFCC特征参数 图1所示为MFCC特征参数的计算流程图。 图1 MFCC特征参数的提取 人类听觉系统对声音高低的感知与实际频率是一种非线性映射关系[1]，而与Mel频率成线性关系。根据人的听觉机理来进行Mel滤波器组的频带划分，模拟不同频率下人耳对语音的感知特性。实际频率和Mel频率的转换关系用公
语音识别技术
语音识别 1 摘要 语音识别对于多年的研究人员来说一直是迷人、有趣的话题。过去几年在这一领域已经取得了很大进展，主要是由于多年的研究和高性能系统和算法的可用性。 语音识别是一个声音信号转换为一组词的过程。许多不同的技术和应用都参与了识别的过程。 该模板和统计方法是两大模式识别模型。首先是这样一个模型，它采用平均程序派生出词组和一个距离测度的比较模式。隐马尔可夫模型（HMM）是一种广泛使用的统计方法的例子，这是基于语音信号的特点可以作为参数随机过程的想法。 语音识别被几种不同类别的用户使用。那些使用他们的手型有困难的人、专业人士，和有学习障碍的人是它的主要使用者。 语音识别既有的优势也有局限。该软件可以给各种各样的使用者和许多因技术的提高而有生活乐趣的人提供了福利。尽管几十年的研究和技术的显着改善，但仍需要很大的努力，必须采取进一步的研究以应付存在的限制，重要的缺点是，使用者对处理器的功耗和低准确率的高要求。
1 摘要 (1) 3简介 (3) 4语音识别的一般问题 (3) 4.1历史回顾亮点 (3) 4.2过程概述 (4) 4.3用户和使用领域 (4) 5语音识别过程 (5) 5.1难点 (5) 5.2工艺步骤 (5) 5.2.1数字化 (6) 5.2.2代表 (6) 5.2.3搜索 (6) 5.3鲁棒性 (6) 5.4识别模型 (6) 5.4.1隐马尔可夫模型（HMM） (6) 5.4.1.1声学模型 (7) 5.4.1.2字和单元模型 (7) 5.4.1.3语言模型 (7) 5.5系统的范例 (7) 5.6 优点和局限性 (8) 6结论 (9)
现在和几乎过去的五十年，由机器实现自动语音识别是语音科学家和工程师的最终目标。在过去几年中，在语音识别技术已经发生了戏剧性的好转。这是由于有效的系统和算法有很大的进步，以及多年的研究。 语音输入，对于有或没有残疾的人似乎都有很大的潜力。语音识别可用在不同的领域，如在电话网络的自动化，提高运营商服务。 在过去的今年中这项研究已经取得了不断的进展。但是我们仍然远未达到让一个智能的机器可以理解任意发言者讲的每一句话的期望目标。 基本的和语音识别过程都是本报告的考虑范围。 4语音识别的一般问题 4.1历史回顾亮点 许多对声学语音学的基本思路的研究都发生在20世纪50年代。这是第一步，用机器建立自动语音识别装置系统。1952年在贝尔实验室，一个分离单扬声器的数字识别系统建成。尝试识别10个不同的音节，体现在10个单音节词，这是一个演讲者1956年在RCA实验室做成的。1959年，在英国大学学院，建成了一个音素识别器，它能识别四元音和九常数。频谱分析仪和模式匹配被用表彰这个仪器。另一个亮点是在1959年，元音识别器在麻省理工学院林肯实验室被建造出来。这种识别器可识别嵌入在任意一个音箱/ b/-vowel-/t 中的10个元音。 几个基本的突破发生在1960年。识别器的硬件和硬件元音音素识别都于1962年在京都大学建成。1963年在NEC实验室建立了硬件数字识别。这十年包括三个关键研究项目，它们是在过去20年对语音识别的研究和开发的主要问题。首先，一套基本的时间归一化方法，伴随着降低变量作为任务识别的分数，在RCA实验室被创建。第二，Vintsyuk 提出了一种对话语进行修辞调整的时间动态规划方法。 在20世纪70年代孤立词的识别是研究领域的关键。在俄罗斯，美国和日本的研究产生了“孤立词”技术的效用。在过去的20年里，IBM的研究人员在“大词汇量语音识别”领域研究了三个不同的任务。在AT＆T贝尔实验室中进行了“真正的扬声器独立扬声器识别系统”的实验[1]。 1980年，连字识别成为了一个重要的焦点。许多连字算法制定和实施了意图识别流利口语话的字符串匹配，这是基于单个单词的级联模式。在这十年中通过了两项新技术。首先，统计建模方法是关注的焦点。隐马尔可夫模型尤为广为传播。使用神经网络来解决问题被重新提出。国防高级研究计划局（DARPA）社区实施了大词汇量连续语音识别系统的研究[1]。 DARPA的项目是一直持续到20世纪90年代。在这十年中，语音识别技术被广泛应
数字水印技术概论
数字水印技术概论 【摘要】本文就数字水印科学保护技术展开探讨，通过原理定义论述、领域背景介绍与应用探讨，明晰了技术核心应用价值。对促进数字水印技术的继续深化拓展，发挥对电子信息相关数据产品的可靠安全保护职能，有积极有效的促进作用。 【关键词】数字水印;应用;保护 0.前言 信息时代，各类信息化数字技术扩充发展，针对丰富数字信息的安全保护需求也日益扩充。基于数字文档可方便快捷的复制、篡改与盗取，因而令其产权保护面临一定困难。同时数字图像具有一定适应性特征，可供用户任意设计更新并为己所用。为此应科学探究一种良好的数据可靠加密保护技术，进而有效应对不良信息篡改、窃取、盗用问题。本文基于这一目标引入水印数字技术探讨，该技术通过印记图形加密有效保护版权信息，形成印记图形同原始保持一致，基于一定标准形成水印图像，进而探究非法复制信息、相关违规产品的不良流通应用。该技术核心特征在于潜入模式，是通过视觉设想推理阐释实效的科学方式。 1.数字水印技术概述 1.1数字水印技术原理内涵 数字水印技术是一类进行数据产品安全保护、信息内容科学检测，通过嵌入模式将相关序列代码或用户定义标识引入信息中，并可基于相关算法进行水印提取，进而实施保护信息版权检验的科学技术方式。可有效维护产权人享有的产品版权利益，杜绝非法盗版问题。数字水印技术所保护的对象可以是媒体，数据文档、工具软件、视频音频资料、信息图像等丰富内容，包括生成水印、相关嵌入过程、综合信息测试与提取水印等实践环节。 数字水印核心原理在于通过针对宿主进行标识信息嵌入形成水印，令其具备无法感知的良好属性，进而确保信息数据安全性。同时需要遵循相应感知规则，令水印信息具有充分冗余性，即可通过分段数据实现恢复。 1.2数字水印具体类别 数字水印基于出发点各异性，令其种类划分各不相同，并体现了一定的联系渗透属性。依据水印特征，可将其划分成健壮与脆弱水印。前者可服务于数字作品资源中进行著作权相应表述，通过水印嵌入可满足综合编辑实践需求。后者则可实现数据完整统一保护，基于对更新信号的敏锐反映性，可依据其水印状况进行数据信息安全程度分析判别。依据水印媒体，可将其分为图像、视频、音频水印、文本与网格水印形式。而基于检测流程，数字水印则包括明文与盲水印等。前者检测进程要利用原始信息，后者则应利用密钥。 基于水印不同内容，可将数字水印定义为有意义以及无意义形式。前者即水印自身同时代表数字图像或音频数据编码，而后者则仅仅代表序列号。 1.3数字水印技术服务应用领域 数字水印技术基于优质属性、科学原理，在数字化、信息化社会建设与市场经济发展中体现了较大的应用潜能，可在电子商务领域、多媒体技术服务、广播媒介中发挥综合优势。数字水印技术具备良好的版权保护功能，基于来源信息与版权内容嵌入，有效预防不良侵权行为，体现良好安全的版权保护能效，当然其实践应用对数字水印提出了显著的鲁棒性要求。同时，数字水印技术科有效实现
基于MATLAB的小波消噪仿真实现
收稿日期：2007－12－10 作者简介：史振江（1979－），男，汉，河北唐山人，学士，讲师，研究方向智能检测与控制技术。 基金项目：河北省教育厅自然科学项目（Z2006442） 基于MATLAB 的小波消噪仿真实现 史振江１） 安建龙 ２） 赵玉菊１） （石家庄铁路职业技术学院１） 河北石家庄 ０５００４１ 衡水学院２） 河北衡水 ０５３０００） 摘要：小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构，通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法。分析小波消噪的算法和实现步骤，并基于MATLAB 软件平台编写仿真程序。进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验，消噪效果良好。 关键词：小波消噪 阈值 分解 重构 光纤光栅 中图分类号：ＴＰ２７２ 文献标识码：Ａ 文章编号：1673-1816(2008)01-0063-04 １ 引言 微弱信号检测[1]是关于如何提取和测量强噪声背景下微弱信号的方法，有效的去除信号中的噪声是实现微弱信号检测的关键。小波变换[2]是一种信号的时间、频率分析方法，具有多分辨分析的特点，是时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，已经广泛应用于信号消噪、信号处理、图像处理、语音识别与合成等领域。小波消噪[3～5]的方法可以分为三类：模极大值法、相关法以及阈值方法。其中，小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构，通过对小波分解后的各层系数限定阈值来消除噪声的方法，因其实现简单、计算量小，取得了广泛应用。 MATLAB 即矩阵实验室，是一种建立在向量、数组和矩阵基础上，面向科学与工程计算的高级语言，它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络、图像处理于一体，具有极高的编程效率[6]。其中的小波处理工具箱可以方便实现小波消噪算法，对含噪信号进行消噪处理和研究。 本文详细分析了小波消噪算法，利用MATLAB 软件编写了程序，并对光纤光栅反射谱信号进行了小波消噪仿真实验。 ２ 小波变换与Mallat 算法 小波变换是指，把某一被称为基本小波的函数()t ψ平移位移b 后， 在不同尺度a 下作伸缩变换，得到连续小波序列,()a b t ψ，再与待分析信号()f t 作内积： 1/2(,)()()f R t b W a b a f t dt a ψ??=∫ （1） 在实际应用中，经常将,()a b t ψ作离散化处理，令2j a =，2j b k =g ，Z k j ∈,则得到相应的离散
鲁棒性
1鲁棒性的基本概念 “鲁棒”是一个音译词，其英文为robust ，意思是“强壮的”、“健壮的”。在控制理论中，鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化（摄动）时，系统能否保持正常工作的一种特性或属性。 鲁棒概念可以描述为：假定对象的数学模型属于一集合，考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一控制器Ｋ，如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。 由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证，当控制参数发生变化（或在一定范围内发生了变化）时系统仍能具有良好的控制性能。因此，我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性，即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。 所以，鲁棒控制就是设计这样一种控制器，它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时，仍能正常工作。这种控制器的特点是当上述变化发生时，控制器自身的结构和参数都不改变。 2 鲁棒控制系统 我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于在实际问题中，系统特性或参数的变化常常是不可避免的，在实际中存在种种不确定因素，如： 1）参数变化； 2）未建模动态特性； 3）平衡点的变化； 4）传感器噪声； 5）不可预测的干扰输入； 等等。产生变化的原因主要有两个方面，一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值；另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。因此，如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下，仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。 2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统： ()[] +-∈++=a a a as s s G ,,1 1 2 可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC 电路等。这种不确定性通常不会改变系统的结构和阶次。 2.2.2动态不确定性