特征补偿相关论文
针对高分辨率遥感影像背景复杂，道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题，提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制......
目的针对以往基于深度学习的图像超分辨率重建方法单纯加深网络、上采样信息损失和高频信息重建困难等问题,提出一种基于多尺度特......
语音识别技术在实验室环境下获得了良好的系统性能，但是应用环境的复杂性严重影响了语音识别的性能，同时当前基于计算机软件和在线语......
在实际环境中，由于环境噪声的干扰和语音自身的变异性，语音识别系统的识别性能并不理想。鲁棒语音识别技术是语音识别系统从实验室迈......
近年来,随着语音识别技术和嵌入式系统的发展,基于嵌入式系统的语音识别技术被广泛运用到汽车、智能玩具、工业控制等领域。基于语......
说话人识别是从语音信号中提取说话人的个性信息来自动识别说话人身份的技术。目前的说话人确认系统对纯净语音已经可以达到很高的......
本文主要研究的是自动语音识别中的前端噪声鲁棒性问题。众所周知,语音识别的根本目的就是使机器能够听懂人类的语言。在当前的实......
在实际应用中，由于测试环境与训练环境不匹配，语音识别系统的识别性能可能会急剧恶化。外部环境因素的影响和语音本身的变异性是导致......
在实际环境中,由于环境噪声的干扰,语音识别系统的识别性能并不理想。矢量泰勒级数(VTS:Vector Taylor Series)特征补偿是一种基于......
计算机视觉一直以来都是一个热门的研究领域,近年来,得益于人工智能的飞速发展,这一领域取得重大突破,尤其是在图像识别、目标检测......
针对噪声环境下语音识别系统性能下降的问题,提出一种基于语音时频相关性的Mel特征矢量聚类补偿算法。该算法首先实现掩码估计,利......
当前便携式农产品市场信息采集设备缺少语音接口,且通用领域的识别算法又过于复杂,为此提出一种适用于该设备作业环境的语音识别鲁......
说话人识别系统如果测试语音的采集环境发生变化,比如有背景噪声的干扰,使用了不同的麦克风等,则训练模型和测试语音之间会失配,造......
目的基于水平集的轮廓提取方法被广泛用于运动物体的轮廓跟踪。针对传统方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种先......
在语音识别实际应用中,由于噪声的多样性,会造成训练和测试的失配,导致系统性能下降.特征补偿作为鲁棒性语音识别的一种重要方法,......
提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量......
在语言识别中,当原样本与测试样本长度失配时,系统的识别性可能出现较严重的下降,根据自编码神经网络从低层到高层提取数据的特征,......
针对基于主成分分析(principal component analysis,PCA)方法在特征提取过程中丢弃高阶统计信息的缺陷,提出了一种基于图像重构的......
[目的]探索油菜氮素光谱分析中水氮交互的解耦方法。[方法]提出了利用反射率特征补偿和组合模型分析法对水分因素对氮素检测的影响......
经济预警通过对经济发展趋势进行综合的判断，可以辅助人工决策。然而在实际经济预警中，经常出现多值警度难于方便处理以及某些经济指......
对于网球运动视频目标丢失点的特征补偿,传统方法有效性不足的缺陷,提出基于帧间差分消除的网球运动视频目标丢失点特征补偿方法。......
提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量......
矢量泰勒级数是一种有效的抗噪声鲁棒语音识别算法.然而在对数谱域,美尔滤波器组的不同通道之间有较强的相关性,因而难以从含噪语......
在语种识别中,当训练语音与测试语音长度失配时,系统的识别性能会出现严重下降.基于降噪自动编码器(denoising auto-encoder, DAE)......
由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组......
人脸由于其非刚性明显,受到运动背景变化、形变程度复杂、特征丢失等因素的影响,使得在进行三维动态人脸形变估计时,面临着估计不......
语音是人类获取信息的主要来源之一,也是最方便、最有效、最自然的交流工具。说话人识别技术在近三十多年的时间里取得了很大的进......
语音识别技术虽然经过多年的积累已经得到很大的发展，但是还存在诸多问题，特别是语音识别系统环境鲁棒性问题已经严重制约了语音识别......
随着语音识别技术的不断发展，当前的语音识别系统在纯净环境下对朗读语音的识别可以达到非常高的识别精度。但是无处不在的噪声带来......
为解决农产品价格信息采集任务中传统设备缺少语音接口,且通用的抗噪声算法效果不佳的问题,提出一种农产品价格采集环境下的抗噪声......
为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残......
近些年来,随着社会经济的不断发展,我国的工业制造水平不断提升,逐步成为经济迅猛增长的支柱。但与此同时,产业的飞速发展也带来了......
传统模型匹配跟踪方法没有充分考虑目标与所处图像的关系,尤其在复杂背景下,发生遮挡时易丢失目标.针对上述问题,提出一种前景约束......
针对噪声环境下的语音识别问题,对现有的噪声鲁棒语音识别技术进行讨论,阐述了噪声鲁棒语音识别研究的主要问题,并根据语音识别系......
本论文以应用型语音控制技术为目标，以系统鲁棒性为研究重点，对噪声环境下嵌入式孤立词语音识别技术的各个主要方面作了深入探讨。通......
为适应长期跟踪的需求,提出一种基于特征补偿的单目标跟踪方法。通过分析现有算法的优缺点,使用低层特征的相关滤波模型完成简单场......
