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南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 收藏

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研究主题:字典    压缩感知    语音信号    数据驱动    正交匹配追踪    

研究学科:电子信息类    自动化类    

被引量:44H指数:3EI: 2 北大核心: 3 CSCD: 3

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基于过完备线性预测字典的压缩感知语音重构 ( EI收录)
1
《仪器仪表学报》南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 孙林慧 杨震 季云云 叶蕾  出版年:2012
国家自然科学基金(60971129);江苏省普通高校研究生科研创新计划(CX10B_191Z)资助项目
基于语音信号帧内样值间的相关性和冗余域的稀疏性,针对采用离散余弦转换矩阵及基追踪方法对压缩感知采样语音进行重构时,语音稀疏性不够好导致大压缩比采样后重构效果差的缺点,提出采用过完备线性预测字典做转换矩阵,用基追踪重构算法...
关键词:压缩感知 语音信号 线性预测  过完备字典  
基于数据驱动字典和稀疏表示的语音增强
2
《信号处理》南京邮电大学通信与信息工程学院 孙林慧 杨震  出版年:2011
国家重大基础研究973课题(2011CB302903);国家自然科学基金项目(60971129);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CX10B_191Z,CX10B_189Z)
本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K—singular value decomposition,K-SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段...
关键词:语音增强 稀疏表示  过完备字典  正交匹配追踪 奇异值分解算法  
基于参数寻优决策树SVM的语音情感识别
3
《计算机技术与发展》南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 王富 孙林慧 苏敏 赵城  出版年:2018
国家自然科学基金(61501251;61571233);江苏省自然科学基金(BK20140891);南京邮电大学校科研基金(NY214038)
在多种情感的语音情感识别中,由于部分情感状态容易混淆,导致语音情感识别的总体识别率降低;同时,对于不同的训练集,SVM参数惩罚因子和核函数参数对识别结果也存在一定影响。为了有效提高语音情感识别系统的识别率,在传统支持向量...
关键词:语音情感识别 情感混淆度  决策树SVM  遗传算法  参数寻优
无线传感器网络中基于空间相关性的移动代理路由算法 ( EI收录)
4
《电子学报》南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 胡海峰 杨震  出版年:2011
国家自然科学基金(No.61071092);国家863高技术研究发展计划(No.2009AA01Z241);国家973重点基础研究发展计划(No.2011CB302903);国家重大专项(No.2010ZX03003-003-02);南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室开放研究基金资助课题
资源受限的传感器节点密集分布在无线传感器网络监控区域,sink节点通过收集节点间观测信息对监控区域内发生的事件进行感知.本文提出SCMAR(Spatial Correlation-based Mobile Agent R...
关键词:无线传感器网络 移动代理 空间相关性  路由算法
一种基于特征间隙的检测簇数的谱聚类算法
5
《计算机技术与发展》南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室;东南大学移动通信国家重点实验室 胡海峰 刘萍萍  出版年:2015
国家自然科学基金资助项目(61071092);东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助课题(2011D04);中国博士后科学基金项目(2012M511309);江苏省博士后科研资助计划(1101125C);华为公司创新研究计划(YB2014010003)
数据挖掘中如何根据数据之间的相似度确定簇(Cluster)数一直是聚类算法中需要解决的难题。文中在经典谱聚(Spectral Clustering)算法的基础上提出了一种基于特征间隙检测簇数的谱聚类算法(Spectral...
关键词:谱聚类 簇数  特征间隙  高斯相似度  
基于小波变换的语音压缩感知处理
6
《电子技术(上海)》南京邮电大学通信与信息工程学院"宽带无线通信与传感网技术"教育部重点实验室 沈丹丹  出版年:2011
国家自然科学基金(60971129)资助
文章首先简单介绍了压缩感知(CS)理论框架,然后根据语音信号小波变换系数的特点,提出了改进的压缩感知算法,对高频系数进行压缩处理,低频系数不变。采用基追踪算法重构出高频系数,再利用小波反变换得到原始语音信号。实验结果表明...
关键词:压缩感知 小波变换 稀疏性 基追踪
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