陆俊

作品数：4被引量：22H指数：3
导出分析报告
供职机构：解放军电子工程学院更多>>
发文主题：信念网络语音识别MEL倒谱系数滤波器特征提取更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《信号处理》《通信对抗》《电路与系统学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-4
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
深度学习理论及其在语音识别领域的应用被引量：9
《通信对抗》2014年第3期1-5,共5页杨俊安 王一 刘辉 李晋徽 陆俊 
深度学习是模式识别和机器学习领域最新的研究成果,它以强大的建模和表征能力在图像和语音处理等领域取得了很好的应用。将深度学习引入到电子对抗领域的语音识别中,首先简单介绍了深度学习的基本理论,随后阐述了目前语音识别领域中语...
关键词：深度学习 深度信念网络 语音识别 特征提取 声学建模 
一种适用于说话人识别的改进Mel滤波器被引量：8
《计算机工程》2013年第11期214-217,222,共5页项要杰 杨俊安 李晋徽 陆俊 
国家自然科学基金资助项目(60872113)
Mel倒谱系数(MFCC)侧重提取语音信号的低频信息,对语音信号的频谱分布特性描述不充分,不能有效区分说话人个性信息。为此,通过分析语音信号各频段所含说话人个性信息的不同,结合Mel滤波器和反Mel滤波器在高低频段的不同特性,提出一种适...
关键词：说话人识别 MEL倒谱系数 个性信息 反Mel倒谱系数 频谱分布 语音信号 
嵌入深度信念网络的点过程模型用于关键词检出被引量：5
《信号处理》2013年第7期865-872,共8页陆俊 张琼 杨俊安 王一 刘辉 
国家自然科学基金(No.61272333)
基于点过程模型的关键词检出系统是一种新颖的连续语音关键词检出系统,虽然该系统具有对样本数要求不高、计算速度快等优点,但其检出性能比较依赖于前端音素探测器的准确度,而目前广泛用于音素探测器的高斯混合模型存在表征和建模能力...
关键词：关键词检出 点过程模型 深度信念网络 
改进的基于点过程模型的连续语音关键词识别技术
《电路与系统学报》2013年第2期129-133,共5页陆俊 杨俊安 王一 
本文建立了一种基于点过程模型的连续语音关键词识别系统,该模型不同于以往的经典模型,而是将连续语音信号处理成一系列稀疏的音素点集,通过对各音素点集进行建模得到关键词模型与背景模型,再采用滑动搜索的方式来检出关键词。实验结果...
关键词：关键词识别 点过程模型 语音识别 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部