简介:传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。
简介:准噶尔盆地腹部莫索湾地区侏罗系目的层由于埋藏深、储层薄,砂泥岩波阻抗差异小,使用常规的叠后波阻抗反演很难得到满意的储层预测效果。而由于该区地表为沙漠。使得地震资料的信噪比和分辨率较低,在叠前道集上很难看到AVO异常响应特征,使叠前AVO油气检测技术的应用受到限制。通过对叠前不同角度道集的叠加得到地震资料,再进行井震对比分析,发现能够反映地层流体的变化情况,可以用来进行油气检测。利用多个角度叠加数据体进行同时反演得到的泊松比等弹性参数资料,与已知井油气显示情况符合程度高。该方法结合了叠前地震资料信息丰富和叠加资料信噪比高的优点,为沙漠区低信噪比地震资料叠前反演提供了可行的技术思路。
简介:复杂系统与非线性科学密切相关。为了探讨复杂随机系统信息处理的机制和利用“随机”因素自优化能力,研究了一类无限并联阵列的信噪比增益问题。阵列中每个子系统是一个双稳态振荡器,其输入都是同一个给定的含噪正弦信号。每个子系统内部噪声强度相同,但是相互独立。随着内部噪声强度的增加,信噪比增益出现了随机共振现象和存在大于一的区域,并且这一区域随着并联阵列数目增加而被放大。无限并联阵列的信噪比增益可达到全局最大值。依据阵列非稳态输出均值和稳态自协方差函数的极限性质,本文证明了无限并联阵列的信噪比增益问题可以归结为任两个子系统的统计性能分析。这些研究结果对于复杂系统信号处理理论具有重要意义。
简介:目的研究不同强度白噪声对语音特征提取的影响,总结变化规律,为带噪语音的声纹鉴定提供参考。方法对TIMIT连续语音语料库中的录音样本加载不同强度白噪声,使用语音工作站提取纯净语音、不同信噪比带噪语音的基频、共振峰,研究分析白噪声对语音特征参数的影响。结果低噪环境下,语音共振峰相对稳定,增大噪声强度,共振峰出现偏移或者无法检出现象;各阶共振峰抗噪能力不同,低阶共振峰抗噪声能力强,稳定度高,高阶共振峰抗噪能力弱,稳定性差,低阶共振峰抗噪能力优于高阶共振峰;基音在各种噪声强度下稳定度高,具备较强鲁棒性。结论信噪比降低会引起共振峰频率偏移,甚至丢失共振峰;噪声对高阶共振峰影响大于低阶共振峰;基频在噪声环境下具备较高的抗干扰能力,声纹鉴定中应重点分析噪声对语音特征的影响。
简介:摘要: 随着我国城市化率越来越高,基础设施越来越完善,通过采集和分析这些基础设施的信号,成为人们重新认知全寿命周期维护基础设施的关键技术。在变电站中,一些设备经常会出现故障,产生局部放电,利用相应的设备可以采集到这些信号,这些信号通常受到环境、操作等干扰,具有较大的噪音。如何区分是否能从含有噪声的信号中将有用信号提取出来需要确定信号的信噪比,对于同一类型的故障信号,当超过某一信噪比的限值时,是无法有效的将有用信号从招生中进行提取的。本文利用小波对模拟的信号进行在容许的信噪比范围内进行降噪分析,得到了较好的降噪效果。
简介:摘要:地震数据的信噪比分析在野外地震采集项目中严重影响着各种施工参数的确定,包括:激发药量、激发井深等,并可以为野外后续生产工作提供有效的指导。作为评价地震资料数据的依据,过去的信噪比定性分析具有一定问题,还有待完善,为此,随着社会经济和科学技术的发展,定量分析信噪比开始逐渐取代了定性分析信噪比。现阶段,地震采集商业软件得到了广泛使用,但是其存在着信噪比定量分析功能不足问题,虽然一些商业采集软件的信噪比分析模块能够充分满足较高信噪比、平缓地区的应用实际需要,但是难以适应低信噪比、复杂地势的地区。基于此,本次研究针对于低信噪比叠前数据定量分析软件研发与应用进行了深入分析与探讨,以此为相关学者以及从业人员提供有价值的参考依据。