浙江省教育厅科研计划项目(20030620)
- 作品数：12 被引量：71H指数：5
- 相关作者：范影乐庞全李轶武薇武传艳更多>>
- 相关机构：杭州电子科技大学浙江大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生自然科学总论更多>>
- 复杂背景下的细胞图像分割技术研究被引量：6
- 2005年
- 针对复杂背景下的细胞图像分割问题,考虑到传统阈值分割方法的局限性,提出了一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是将首次分割得到的目标区域按照一定准则进行划分,分为已经正确提取的目标细胞和包含有多个细胞及部分背景的模糊区域,然后将各个模糊区域作为新的图像分别进行再次分割,从中提取出目标细胞。实验结果表明,该算法能够稳定地实现目标分割提取,具有较好的鲁棒性。
- 陈宇范影乐庞全
- 关键词：图像分割局部阈值自适应
- 基于广义维数距离的语音端点检测方法被引量：13
- 2007年
- 为能够准确有效地对含噪声语音信号进行起止位置的端点检测,该文提出了一种基于广义维数距离的端点检测方法。首先利用覆盖法求取广义维数得到该语音信号的三维特征向量,包括容量维数、信息维数、关联维数;然后计算信号的维数特征距离;最后根据特征距离对语音信号类别进行决策分类。实验结果表明,与仅使用单一维数特征检测语音起止端点相比,该文所提出的方法具有较好的鲁棒性,对混杂有不同噪声、不同信噪比的语音信号都能有较好的检测结果,尤其适用于低信噪比的语音端点检测。
- 武薇范影乐庞全
- 关键词：语音端点检测
- 根据语音分形维和基音周期的说话人性别识别研究被引量：1
- 2008年
- 根据语音特征实现说话人性别的自动识别,在音频处理与分析中具有重要的应用意义。为了克服语音常规线性参数在刻画说话人性别特征上的不足,本文使用了分形维等非线性参数作为特征空间的有效补偿。首先利用提升算法实现基音周期的提取;然后提取语音的分形维数;最后根据Takens定理,对分形维进行了重构,采用求近似熵的方法得到分形维复杂度。将基音周期、分形维数以及分形维复杂度构成三维向量,进行说话人的性别识别。实验证明,通过非线性参数的介入,与仅使用基音周期等传统线性特征的识别方法相比,识别系统的准确率和稳定性得到有效提高,因此为说话人性别识别提供了一个新的思路。
- 王振华杨翠容武薇范影乐
- 关键词：性别识别分形维数基音周期
- 基于脑电信号Hilbert-Huang变换的睡眠分期研究被引量：19
- 2007年
- 目的研究基于脑电信号Hilbert-Huang变换的睡眠自动分期方法。方法对睡眠脑电信号进行Hilbert-Huang变换,求出具有物理意义的瞬时频率,并得到脑电信号在频率上的能量分布,作为睡眠脑电信号各个时期的特征,最终利用最近邻模式分类方法对睡眠各阶段进行分期决策。结果通过对560个睡眠脑电信号样本进行分期,平均正确率达到81.7%。结论经Hilbert-Huang变换得到的睡眠脑电信号特征,可以作为睡眠分期的有效分类依据。
- 李谷范影乐李轶庞全
- 关键词：HILBERT-HUANG变换脑电信号睡眠分期
- 基于非线性动力学方法的时间序列处理被引量：5
- 2004年
- 因神经系统复杂的生理机理 ,EEG信号分析一直是信号处理领域研究中的难点问题。本文简要介绍并分析了现有对非线性时间序列进行数值分析的手段 ,包括Lyapunov指数、分数维、测度熵以及多种复杂性测度等。在考虑传统分析手段的优缺点 ,以及原有的复杂性分析方法的基础上 ,提出了分级加权复杂性测度的定义和计算步骤。脑电数据的临床处理结果表明 ,这种方法能够较好地区分脑功能的不同状态。分级加权复杂性测度考虑了多临界点的映射 ,通过调整权数可更大限度地提取时间序列中有用的信息 ,从而提高对不同状态的区分率。
- 范影乐李轶
- 关键词：脑电脑功能EEG神经系统权数时间序列
- 基于神经元阈上非周期随机共振机制的语音复原技术研究被引量：8
- 2009年
- 应用随机共振机制,通过噪声能量来加强语音信号,改善低信噪比语音的输出质量。对FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元模型中存在的阈上非周期随机共振现象进行了分析,根据其阈值特性,此二维神经元模型可被等价为两状态的阈值跨越非线性动力学系统。因此对含噪语音信号添加噪声,产生阈值化后的二值输出,经迭代收敛进入阈上非周期随机共振状态。在一个非零添加噪声强度上,含噪语音输出的互相关系数将达到最大值。通过语音复原的结果表明,本文方法对噪声的变化有更好的鲁棒性,尤其在强背景噪声下,随机共振方法较其他传统方法有更佳的复原效果。
- 薛凌云向学勤范影乐段会龙
- 关键词：随机共振
- 一种改进的基于谱熵的语音端点检测技术被引量：8
- 2006年
- 论文提出了基于时频谱减增强和谱熵的语音端点检测算法。算法对带噪语音在频域利用谱减法去除宽带加性噪声,在时域去除由谱减带来的残差噪声从而对语音进行了增强。对增强后的语音利用谱熵特征进行端点检测。实验结果表明,此算法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比的语音端点检测。
- 武传艳范影乐庞全
- 关键词：谱熵谱减法语音端点检测
- 基于时频增强和谱熵的语音端点检测技术被引量：5
- 2005年
- 该文提出了基于时频增强和谱熵的语音端点检测算法。该算法对带噪语音在频域利用谱减法去除宽带加性噪声,在时域去除由谱减带来的残差噪声从而对语音进行了增强。对增强后的语音利用谱熵特征进行端点检测。实验结果表明,该算法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比的语音端点检测。
- 武传艳范影乐
- 关键词：谱熵谱减法语音端点检测
- 涨落复杂性测度在语音端点检测中的应用研究
- 2006年
- 目的研究基于涨落复杂性测度的语音特征提取,提高低信噪比语音端点检测的正确率和鲁棒性,从而改善语音处理和分析的性能。方法分析状态空间分割方法、窗长以及分区数对检测性能的影响。采用基于信息增益的复杂性行为度量,对含不同噪声类型,以及不同信噪比的各种中英文语音样本进行了对比实验。结果在低信噪比情况下,涨落复杂性测度比广泛应用的谱熵方法更有效。结论涨落复杂性测度技术可以较好地实现在动态噪声环境下对语音端点的检测。该方法鲁棒性好,算法实时性高。
- 范影乐武传艳李轶庞全
- 关键词：涨落声纹语音端点检测
- 采用分块耦合广义分形维的语音端点检测技术研究被引量：2
- 2008年
- 为了克服传统广义分形维算法存在的边缘效应,提高低信噪比环境中语音信号起止点的检测能力,我们提出了一种分块耦合(Boxes-coupling)的广义维数计算方法,并将其应用于语音信号的端点检测中。首先确定各分块之间的耦合边长,利用耦合的分块覆盖待检测的语音信号,求得容量维数、信息维数和关联维数,以构成三维特征向量;然后根据特征距离和相似度之间的关系,用一般距离度量进行特征提取;最后采用双门限模式分类进行决策分类。实验结果表明,该方法适合多种噪声环境下的语音端点检测。与传统广义维数(Original generalized di-mension,OGD)以及谱熵(Spectral entropy,SE)算法相比,在低信噪比情形下,具有检测精度高、抗干扰能力强以及强系统稳定性(Robustness)等优点。
- 汪子梅杨翠容武薇范影乐
- 关键词：端点检测
