王炳锡
- 作品数：117 被引量：481H指数：12
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术语言文字政治法律更多>>
- 网络环境下的信息隐藏与数字水印技术被引量：25
- 2001年
- 本文介绍了网络环境下保证信息安全的一种新技术——信息隐藏,并着重分析了它的一个重要分支——用于数字产品版权保护的数字水印技术,对其现有算法和应用进行了分析,展望了今后信息隐藏和数字水印技术的发展方向。
- 陈琦王炳锡
- 关键词：信息隐藏数字水印版权保护网络环境信息安全
- 声码器性能评价方法概述
- 本文首先介绍美国国防部语音信号数字处理协会(DDVPC)在选择新的2.4kbps语音压缩编码标准时所用的声码器测试的主观评价方法,主要是采用DRT进行可懂度测试,采用DAM、MOS和DMOS进行话音质量测试,采用SAME...
- 吕声王炳锡
- 关键词：声码器语音压缩编码性能评价
- 文献传递
- 基于混合策略的英汉机器翻译系统设计与实现被引量：6
- 2005年
- 文章提出了一个基于实例模式机器翻译方法,并结合基于规则方法,设计实现了一个基于混合策略的英汉机器翻译系统。介绍了系统的语言模型和语言知识库,描述了系统的设计思想与实现策略。按照国家863《机器翻译评测大纲》对系统进行了测试,并与华建机器翻译系统进行了比较。实验结果表明,该系统具有译文正确率高和翻译速度快的特点。
- 郭永辉吴保民王炳锡
- 关键词：自然语言处理机器翻译系统
- 英汉机器翻译中基于规则的句子结构分析与转换被引量：1
- 2007年
- 以英汉机器翻译系统为研究背景,提出了一种基于规则的句子结构分析与转换方法。针对不同情况采取不同策略将复杂句分解成由一组简单句构成的复杂句子结构。简单句结构分析以谓语动词为中心,依据其EICG格约束和句子浅层分析结果填充格框架,从而得到整个句子的语法语义结构。句子结构转换依照句子分析结果和转换规则产生等价的目标语言的线性语法语义结构。系统运行结果表明,本文提出的方法能够正确有效地分析英语句子的结构并完成英汉句子的转换。
- 吴保民郭永辉王炳锡
- 关键词：机器翻译句子结构分析
- 语音识别中的双线性时频分布技术被引量：3
- 2005年
- 简单介绍了对语音识别中具有高时频分辨率优势的双线性时频分布技术,并对此技术的应用做了简单展望。
- 张强屈丹王炳锡
- 关键词：核函数
- 一种基于线性判别分析的稳健话音检测方法
- 2005年
- 给出一种新的话音检测方法,即在SNR算法的基础上,应用线性判别分析(LDA)对语音特征参数进行降维。在大噪声环境下,该方法提高了系统的稳健性。同时将这种新的方法与基于信噪比(SNR)和基于噪声/语音统计量(N&SSTAT)的算法做了比较,实验表明该方法可以提高检测效率。
- 张志华王炳锡彭煊
- 关键词：线性函数
- 一种基于ICA的同态盲反卷积算法被引量：11
- 2005年
- 盲反卷积是图像处理、语音信号处理、通信、系统辨识和声学等许多研究和应用的基本问题,具有重要的理论与应用价值。根据无损检测中盲反卷积问题的特点,提出了一种新的基于ICA的同态盲反卷积算法。该算法首先将检测信号变换到复倒谱域,将卷积混合模型变为线性混合模型,即ICA问题;然后通过ICA将系统冲击响应和输入信号分离;最后,根据分离的复倒谱信号,重构其时域信号。论文提出的盲反卷积算法具有运算量小,计算速度快,分离精度高等特点,且不受信道是否为最小相位信道的影响。计算机模拟和实验数据都证明了算法的有效性。
- 杨红卫杨丽王炳锡
- 关键词：盲反卷积独立分量分析
- 基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统被引量：6
- 2004年
- 文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法。该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE)。利用OGI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语言辨识的一种有效方法。
- 屈丹王炳锡藏传辉
- 关键词：高斯混合模型
- 一种基于概率模型的特征补偿算法
- 2005年
- 本文提出了一种基于概率模型的特征补偿算法。该方法基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),提高识别精度。实验结果表明,本文方法能有效提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。
- 马治飞王炳锡
- 关键词：语音识别MMSE
- 信道补偿技术的发展及其在说话人识别上的应用被引量：5
- 2004年
- 主要介绍了现阶段国内外有关信道补偿的主要技术方法、研究现状及未来发展方向,同时着重讨论了信道补偿技术在说话人识别上的应用。首先简述经验补偿和盲补偿两种方法以及它们的优缺点,然后分别讨论在特征空间、模型空间和得分空间上信道补偿技术在说话人识别上的应用。最后讨论了信道补偿技术在未来的发展方向。
- 王炜王炳锡王波
- 关键词：信道补偿说话人识别稳健语音识别
