吴海洋

作品数：5被引量：7H指数：1
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供职机构：东南大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：说话人识别低速率语音编码无线信道泰勒级数矢量更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《信号处理》《东南大学学报（自然科学版）》《中国图象图形学报》《声学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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目标不同视角下观察信息的迁移和再利用被引量：1
《中国图象图形学报》2013年第10期1302-1306,共5页张索非 吴海洋 吴镇扬 
国家自然科学基金项目(60672094)
基于视觉信息的目标检测和识别模型在训练时往往依赖于来自于训练样本的视角信息,然而附带了视角信息的训练样本通常只有很少的数据库可以提供。当此类信息缺失时,传统的通用目标检测系统通常通过一些非监督学习方法来对样本的视角信息...
关键词：迁移学习 集成学习 目标识别 目标检测 
矢量泰勒级数特征补偿的说话人识别被引量：6
《声学学报》2013年第1期105-112,共8页吴海洋 杨飞然 周琳 吴镇扬 
国家自然科学基金(60971098);国家自然基金青年基金(61201345)资助项目
将矢量泰勒级数(Vector Taylor Series,VTS)特征补偿算法应用于说话人识别,给出了卷积噪声方差的近似闭式解,构建了联合快速估计卷积噪声和加性噪声均值和方差的框架。该算法可在无需失配环境先验信息的前提下,直接从失配语音中估计出...
关键词：补偿算法 说话人识别 泰勒级数 特征 矢量 噪声方差 卷积噪声 无线信道 
基于非负矩阵分解的1kbit/s波形内插语音编码算法
《东南大学学报（自然科学版）》2010年第4期670-675,共6页汤一彬 吴海洋 吴镇扬 
国家自然科学基金资助项目(60971098)
为了进一步降低编码速率,提出了一种基于非负矩阵分解的1kbit/s波形内插语音编码算法.该算法对特征波表面的幅度矩阵进行非负矩阵分解,以获得局部特征矩阵,并对该局部特征矩阵进行约束和改进,使优化后局部特征更加突出.对应的基矢量进...
关键词：非负矩阵分解 波形内插 特征波表面 
基于VQMAP模型和AdaBoost学习算法的说话人识别
《东南大学学报（自然科学版）》2010年第3期476-480,共5页吴海洋 吕勇 吴镇扬 
国家自然科学基金资助项目(60971098)
为了解决传统说话人识别系统在集成学习后识别速度变慢且容易过学习的问题,构造了一种基于最大后验矢量量化(VQMAP)模型和自适应提升(AdaBoost)学习算法的说话人识别系统.首先,分析了说话人识别系统中基分类器性能对集成分类器泛化误差...
关键词：最大后验矢量量化模型 自适应提升 提前终止 说话人识别 
一种有限误差线谱频率参数暂时分解量化算法
《信号处理》2009年第12期1830-1835,共6页汤一彬 吴海洋 吴镇扬 
本文对线谱频率参数量化提出了一种有限误差的暂时分解算法。新算法以原有的暂时分解算法为基础,重新定义了误差约束条件下的插入事件产生规则,并引入了事件消除机制。实验表明,在相同的编码速率下与原算法相比,该算法在对线谱频率参数...
关键词：线谱频率参数量化 暂时分解 有限误差 低速率语音编码 
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