崔玉红
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>
- 基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用被引量：5
- 2002年
- 提出了基于进化高斯混合模型 (EGMM)的说话人辨认系统建模方法 .EGMM在进化算法的框架下 ,为改善模型的泛化性能对 GMM模型的结构与参数共同进行了优化 .同时 ,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度 .根据 GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合 GA与 EP提出了一种新的混合进化算法 .初步实验结果表明 ,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力 .在说话人辨认实验中 ,较之传统的GMM方法 ,基于 EGMM的系统的正识率提高了近 3% ,并且模型具有更小的平均尺寸 .
- 崔玉红胡光锐何旭明
- 关键词：GMM说话人辨认混合进化算法语音识别
- 基于神经网络特征维数压缩方法及其在说话人识别中的应用
- 当提取的说话人特征较多时,会增加说话人识别系统分类器的复杂度。对此本文对基于神经网络特征维数压缩的说话人识别系统中的语音特征提取、网络结构以及学习算法进行了初步的研究,提出了一种用于语音特征矢量维数压缩的神经网络模型。文...
- 崔玉红胡光锐
- 关键词：说话人识别数据压缩神经网络
- 文献传递
- 基于统计方法与依存特征的汉语语言模型建模方法
- 该论文采用统计的方法,对如何提取远距离依存特征,建立特征依存模型,以及如何将基本统计语言模型和依存模型结合建立联合模型等问题进行了研究.首先,在基本模型框架的选择上,我们选择了统计语言模型中最具有代表性的N-gram模型...
- 崔玉红
- 关键词：汉语统计语言模型
- 文献传递
- 基于CASA简化模型的语音增强算法被引量：8
- 2001年
- 基于听觉现象分析 (CASA)模型的基本原理 ,针对仅有非语音信号干扰情况下的单通道语音增强处理问题 ,利用人耳的频率掩蔽效应 ,提出了一种单通道简化 CASA计算模型语音增强新算法 .新算法通过提取混合语音输入中的有效语音时频成分并利用人耳的听觉掩蔽效应重构合成增强语音输出信号 .通过在汽车噪声和白噪声干扰下的仿真实验结果表明 ,简化的 CASA模型语音增强算法的输出信噪比约提高了 1 0 d B,且可以有效抑制干扰噪声的听觉影响 。
- 虞晓胡光锐崔玉红
- 关键词：语音增强开关网络信噪比CASA模型
- 结合主题依存特征和Bigram的汉语语言建模方法被引量：2
- 2002年
- 在 Bigram语言模型建模过程中 ,语言被看作符号集序列 ,没有考虑语言本身具有的语法和语义结构特征 .虽然在线的文本训练数据迅速增长 ,但语言模型的性能却很难再获得大幅度的提高 .基于统计方法语言建模的基本原理 ,提出了一种结合 Bigram和主题依存特征的中文语言建模方法 .初步实验结果表明 ,该方法可有效地补充 Bigram模型提取特征的不足 。
- 崔玉红胡光锐
- 关键词：统计语言模型
