曹棣

作品数：5被引量：6H指数：1
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供职机构：太原理工大学更多>>
发文主题：语音增强远动通信粗糙集报警设备监控计算机更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《科学技术与工程》《中北大学学报（自然科学版）》《中国科技论文》《太原科技大学学报》更多>>
所获基金：国家教育部博士点基金山西省自然科学基金更多>>
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基于噪声特性的语音增强算法被引量：5
《科学技术与工程》2016年第33期244-248,261,共6页孟欣 马建芬 张雪英 曹棣 
教育部高等学校博士点基金(20111402110013)资助
针对不同的语音增强算法对不同噪声的增强效果不同,提出了一种基于深度神经网络的噪声分类的语音增强算法。首先,使用深度神经网络(DNN)算法对噪声进行分类。分类算法包括训练阶段和分类阶段。在训练阶段,采用babble,car,street,train...
关键词：语音增强 噪音分类 深度神经网络 子空间法 维纳滤波 谱减法 对数最小均方误差法 
提取耳蜗熵的语音可懂度评价算法被引量：1
《中国科技论文》2013年第10期1017-1020,共4页付建梅 张雪英 曹棣 马建芬 
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20111402110013)
为了提高主观和客观听力条件下语音可懂度的相关度,提出用耳蜗熵值来衡量语音的可懂度。利用提取的耳蜗熵值分段后的语音作为归一化协方差(normalized covariance measure,NCM)的语音可懂度算法的输入,分析高熵值语音段和低熵值语音段...
关键词：语音增强 语音可懂度 耳蜗熵值 归一化协方差 
基于改进Leader算法的Web存取模式的聚类
《太原科技大学学报》2011年第3期189-192,共4页曹棣 孔晓斌 
介绍了一种新颖的Web存取模式的聚类算法,该算法是一种结合粗糙理论和模糊理论的改进Leader算法,既体现了粗糙理论和模糊理论在处理含有不确定信息问题上的优势,同时使用了Leader算法进行聚类以提高算法的时间复杂度,从而在Web存取模式...
关键词：粗糙集 模糊变量 Web存取模式 Leader算法 聚类 
基于粗糙k-均值的web事务的聚类
《山西师范大学学报（自然科学版）》2011年第2期45-49,共5页曹棣 孔晓斌 
山西省自然科学基金资助项目(2008011040)
在web挖掘的聚类分析中,类与类之间不一定存在清晰的边界.而且由于web浏览过程和web日志内存在各种各样的原因,存在大量错误的或不完全的数据的可能性很高,因此许多研究者使用模糊理论的方法对web数据进行聚类分析.本文提出了基于粗糙...
关键词：WEB挖掘 聚类分析 粗糙集 粗糙K-均值 
一种基于高斯分布的SVM核参数选择方法
《中北大学学报（自然科学版）》2008年第4期343-346,共4页孔晓斌 曹棣 张素兰 
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核选择问题,在Amari和Wu提出的保形变换方法的基础上,提出了一种基于高斯分布的SVM核参数选择方法.分析了确定数据分布特征的重要性,给出了判断数据呈高斯分布的方法,探讨了SVM核函...
关键词：支持向量机 核参数选择 高斯分布 
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