3鲁棒语音识别技术的研究.kdh 鲁棒语音识别技术是语音识别系统从实验室理论走向实际应用的关键性 技术之一，其研究的主要目的是解决训练环境与应用环境之间失配所造成的识 别率下降问题，本文在总结和分析现有多种鲁棒性识别算法的基础上，主要针 对加性噪声的影响，在语音增强、基音提取、端点检测、鲁棒特征参数的选择 等方面进行了深入地研究和探讨。
上传时间： 2013-12-11
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在语音识别系统中，端点检测的目的是要区分语音段和非语音段 ,它在自动语音识别中起着关键作用
标签： 语音识别系统
上传时间： 2014-01-24
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电子元器件是组成电子电路的最小单位，也是修理中需要检测和更换的对象。本书对常用电子元器件的外形、性能、识别及检测技术进行了系统的分析，内容新颖、资料翔实、通俗易懂，具有较强的针对性和实用性。按照结构清晰、层次分明的原则，本书可分为以下几部分：第一部分为基本元器件篇。主要包括本书的第一章~第七章。重点介绍了电阻、电容、电感、变压器、二极管、三极管、场效应管、晶闸管的基本组成，识别方法和检测技巧。这些元器件是电路的基本组成元件，也是必须理解和掌握的内容。第二部分为特殊元器件篇。主要包括本书的第八章~第十二章。重点介绍了电声器件、石英晶体、陶瓷器件、开关、插接件、继电器、传感器和显示器件的识别及检测，这些元器件虽不如基本元器件应用广泛，但在电路中具有特殊的作用，是分析和理解电路的基础。第三部分为集成电路篇。主要包括本书的第十三章、第十四章。重点介绍了常用集成电路的分类、识别、检测和拆焊，并对应用十分广泛的集成稳压器进行了详细的分析。第四部分为贴片元器件篇。主要包括本书的第十五章。贴片状元器件（SMD/SMC）是无引线或短引线的新型微小型元器件，它适合于在没有通孔的印制板上安装，是表面组装技术（SMT）的专用元器件。目前，片状元器件已在计算机、移动通信设备、医疗电子产品等高科技产品和摄像机、彩电高频头、VCD机等家用电器中得到广泛应用。本篇重点分析了常用片状元件的性能及识别技巧，可供维修和使用片状元件时参考。本书具有较强的针对性和实用性，内容新颖、资料翔实、通俗易懂，同时，考虑到读者使用方便，对书中所给出的元器件均进行了认真的分类和总结。由于时间仓促，书中错漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
标签： 电子元器件
上传时间： 2022-06-24
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本次毕业论文的内容主要包括两个方面：（1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法，确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理，即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得；再根据面部特征提取出人脸的大致框架，通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素，要尽可能的提高人脸识别的时间效率，提高识别率。（2）设计出GUI界面，实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数，方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息，选择想要运行的程序，实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象（Object)，主要包含读入图像，转换颜色空间，皮肤概率图像，皮肤二值化和定位五个部分，其中使用了开关按钮（ToggleButton)、静态文本框（Static Text)、坐标系（Axes)和面板（Pane1)按钮，要对其进行合理布局，注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境，注意控件的选用和参数设置，会根据设计要求对GUI界面进行布局，注意回调函数的编写，以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别，能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像，会出现漏检和错检的现象，需要进一步改进。
上传时间： 2022-07-28
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精通：VISUAL C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-06-01
上传用户：eeworm
VISUAL+C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
VISUAL+C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-05-29
上传用户：eeworm
北大指纹自动识别系统
上传时间： 2013-05-25
上传用户：eeworm
专辑类-测试技术专辑-134册-1.93G --北大指纹自动识别系统-100页-2.2M.pdf
上传时间： 2013-06-07
上传用户：chongchong2016
本文对家用电器中语音识别技术的DSP实现进行了研究。文章介绍了语音识别技术的基本概念，讨论了语音识别系统的组成和实现的技术；详细分析了构成语音识别系统的四个组成部分，包括语音信号数字化与预处理、语音的端点检测、特征提取与模式匹配。着重介绍了实现端点检测的短时平均能量与短时平均过零率分析，语音信号的线性预测分析及在此基础之上的倒谱特征参数，以及实现模式匹配的常用的矢量量化技术、动态时间规整技术和隐马尔可夫模型；根据提出的语音识别系统的构成，介绍了在MATLAB6.5上实现了采用动态时间规整算法的识别系统的仿真分析。
上传时间： 2013-04-24
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