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基于SVD的低复杂度语音特征波形分解方法: WT编码器中特征波形(CW—Characteristic Waveform)的分解与量化一直是该编码器研究的热点问题。传统的WI编码器将残差信号表示为渐变的特征波形,然后通过线性相位非因果FIR低通滤波器把CW分解为慢渐...; 张鹏鲍长春; 关键词：语音处理波形内插特征波形奇异值分解; 文献传递

在线测量发酵液葡萄糖浓度的过滤取样探头的研制被引量：2: 2014年; 设计了一种罐内快速过滤取样探头,以解决在线测量发酵参数过程中的发酵液连续取样问题。此探头由支撑体、旋塞阀、O型圈、过滤膜管、管盖组成,可以直接插入发酵罐内,能够承受发酵前期的灭菌高温,并能避免取样时杂菌入侵发酵液。过滤膜采用筒状陶瓷膜,罐内发酵液经错流过滤,可由蠕动泵抽取适量无菌的渗透液给分析仪。利用此装置对葡萄糖溶液进行了取样测试,结果表明,此装置适用于发酵液在线取样,取样速率为3.0 mL/min,葡萄糖透过率保持100%,探头引起的时间延迟约为2 min。; 高学金薛吉星张鹏王普; 关键词：发酵过程葡萄糖

酶注射式葡萄糖生物传感器建模方法研究被引量：2: 2015年; 建立了酶注射式生物传感器的机理模型,并通过实验验证模型精确性。用传感器检测1和2 mg/m L葡萄糖溶液得到电压数据,通过数据拟合确定模型参数。将浓度值3 mg/m L带入模型得到预测曲线,再将其与传感器检测数据拟合后曲线进行比较,验证模型精确性。结果表明,参加反应的酶液米氏常数Km为1.97,数学模型与实际传感器工作模型相关系数(R2)为0.998。; 高学金张鹏李娇王普; 关键词：葡萄糖浓度生物传感器

基于SVD的低复杂度语音特征波形分解方法: WI编码器中特征波形(CW-Characteristic Waveform)的分解与量化一直是该编码器研究的热点问题.传统的WI编码器将残差信号表示为渐变的特征波形,然后通过线性相位非因果FIR低通滤波器把CW分解为慢渐...; 张鹏鲍长春; 关键词：语音处理波形内插特征波形奇异值分解; 文献传递

基于非负矩阵分解的2kb/s波形内插语音编码算法被引量：5: 2008年; 在波形内插(Waveform Interpolation,WI)语音编码器中,如何低延时、高精度并且低复杂度的分解和量化特征波形(Characteristic Waveform,CW)一直是该编码模型的研究热点和难点.本文提出用非负矩阵分解(Non-negative MatrixFactorization,NMF)方法来分解语音特征波形.该分解方法仅需要当前帧的语音信号,不会给编码器带来额外的延时;为了提高分解精度,本文在CW分解之前先对CW按照其子帧的最大基音周期进行分类,然后按不同类别进行分解.另外,本文结合耳蜗模型提出了NMF的基矢量分带初始化算法,将CW的分解精度提高到与二阶奇异值分解相当的水平;为了降低WI编码器的计算复杂度,本文去除了传统WI编码器中的特征波形对齐模块,同时将NMF的分解阶数设定为16以折中CW分解的计算复杂度和分解精度.最后,本文基于矩阵量化技术,对非负矩阵分解后的编码矩阵采用分裂式矩阵量化方案来量化.主观A/B测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量接近于2.4kb/s SVD-WI编码器.MOS分测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量稍差于2.4kb/s MELP编码器.; 张鹏鲍长春郭莉莉; 关键词：语音编码波形内插特征波形非负矩阵分解

基于SVD的低复杂度语音特征波形分解方法被引量：2: 2005年; WI编码器中特征波形(CW-Characteristic Waveform)的分解与量化一直是该编码器研究的热点问题.传统的WI编码器将残差信号表示为渐变的特征波形,然后通过线性相位非因果FIR低通滤波器把CW分解为慢渐变波形和快渐变波形,分别表示语音的准周期成分和类噪声成分.这种分解方法不仅不能完全去除SEW与REW之间的相关性,而且还增加了额外一帧的延时,本文通过对现有的基于奇异值分解(SVD-Singular Value Decomposition)的特征波形分解方法的研究,深入剖析了CW奇异值分解后U、∑和V的物理意义,并提出一种有效降低SVD复杂度的算法.; 张鹏鲍长春; 关键词：语音处理波形内插特征波形奇异值分解

基于奇异值分解的低速率波形内插语音编码算法被引量：14: 2006年; 波形内插(WI)语音编码模型作为当今最具潜力的低速率语音编码方案之一,因其良好的性能,越来越受到人们的重视.本文基于一种奇异值分解(SVD)的特征波形分解方法,利用语音信号的感知特性,将二维特征波形的幅度谱分成基本矩阵、过渡矩阵和补充矩阵,并采用了不同的量化方法,有效地降低了运算复杂度;另外,本文根据语音信号时变特性,将三个矩阵分为三种组合模式表示特征波形幅度谱,并引入周期因子和能量熵来衡量矩阵周期程度,解决了奇异值分解后参数难于量化的问题,提高了编码效率.主观A/B测试表明,本文提出的2.4kbps SVD-WI编码器的重建语音质量略好于2·4kbps MELP编码器.; 王贵平鲍长春张鹏; 关键词：语音编码波形内插特征波形奇异值分解

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障: 2016年; 对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值;仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。; 贾松敏王成富徐涛张鹏; 关键词：智能轮椅贝叶斯网络避障超声波传感器

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张鹏