顾晓瑜
- 作品数：7 被引量：2H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：江苏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文化科学更多>>
- 一种基于集成学习的室内声源定位方法
- 本发明公开了一种基于集成学习的室内声源定位方法，特别是涉及声源定位识别方法所使用的特征。本发明使用信号的相位变换广义互相关函数作为位置特征，将声源信号数据转换成特征数据集，再使用集成学习技术(Bagging，AdaBoo...
- 万新旺杨悦顾晓瑜王吉
- 基于支持向量机的声源定位研究
- 随着多媒体技术的进一步发展，麦克风阵列技术在声源定位中有着日益广泛的应用。然而现今许多的基于麦克风阵列的定位技术有一些缺陷，表现为：在噪声大、有混响的环境下定位性能不佳、系统实现所需成本高、计算复杂等。为了解决上述的问题...
- 顾晓瑜
- 关键词：声源定位互相关函数支持向量机核函数
- 文献传递
- 一种基于i-vector说话人识别的声源定位方法
- 本发明公开了一种基于i‑vector说话人识别的声源定位方法，该方法通过引入鉴别互相关函数的特征，得到鉴别互相关函数，将此特征分为训练集合测试集，对i‑vector说话人识别系统中的模型进行训练和测试，采用最大期望算法实...
- 万新旺顾晓瑜杨悦廖鹏程
- 一种基于集成学习的室内声源定位方法
- 本发明公开了一种基于集成学习的室内声源定位方法，特别是涉及声源定位识别方法所使用的特征。本发明使用信号的相位变换广义互相关函数作为位置特征，将声源信号数据转换成特征数据集，再使用集成学习技术(Bagging，AdaBoo...
- 万新旺杨悦顾晓瑜王吉
- 文献传递
- 基于线性判别分析的室内声源定位方法被引量：1
- 2017年
- 在小信噪比和混响时间较长的恶劣环境下,基于模式分类的手段能够有效克服传统的声源定位算法鲁棒能力不足的缺点,其中朴素贝叶斯分类器定位的准确率高,计算量小,鲁棒能力强。在此基础上,为了获得更好的定位性能,提出使用线性判别分析(LDA)分类器进行声源定位。使用Matlab进行仿真,截取声源信号的相位变换加权广义互相关函数(PHAT-GCC)作为特征向量,通过投影变换,找到最佳的特征空间来区分特征数据,从而训练得到线性判别分析分类器。然后在不同的混响时间和信噪比的条件下,进行定位测试,比较了线性判别分析分类器和朴素贝叶斯分类器的性能。仿真结果表明,在环境恶劣场合更宜使用线性判别分析分类器,特别是混响严重时,线性判别分析分类器的定位准确率比朴素贝叶斯分类器高1%~2%。
- 杨悦顾晓瑜
- 关键词：声源定位朴素贝叶斯分类器
- 一种基于i-vector说话人识别的声源定位方法
- 本发明公开了一种基于i‑vector说话人识别的声源定位方法，该方法通过引入鉴别互相关函数的特征，得到鉴别互相关函数，将此特征分为训练集合测试集，对i‑vector说话人识别系统中的模型进行训练和测试，采用最大期望算法实...
- 万新旺顾晓瑜杨悦廖鹏程
- 文献传递
- 一种基于SVM的声源定位算法
- 2017年
- 随着多媒体技术的快速发展,获取高质量的语音成为一种越来越受到广泛重视的技术手段,以麦克风阵列定位声源的方法在诸多领域得到了广泛的应用。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的机器学习方法,其诸多参数的选择直接影响到SVM的性能,SVM可作为估计声源位置的分类器,且可通过选取适当的参数提高算法的抗噪声能力。为此,提出了一种基于SVM的声源定位新算法。该算法提取鉴别互相关函数的特征,通过选取合适的参数,对SVM的核函数进行优化。基于Matlab对提出的新算法进行了仿真实验验证。仿真实验结果表明,该算法较为显著地增加了混响和噪声条件下声源定位的准确性,且具有良好的鲁棒性。
- 顾晓瑜杨悦
- 关键词：支持向量机声源定位核函数
