LBG算法

摘要： 针对原有电子音乐类型检测方法准确性较差的问题,笔者提出基于计算机辅助技术的电子音乐检测方法。首先,制定音乐检测框架,根据其完成方法设计;其次,采用预加强、分帧、加窗技术完成对音乐信息的预处理过程,应用计算机辅助控制技术完成对音乐中关键音频的提取工作;最后,将提取的音频整理成集合的形式,引用LBG算法完成电子音乐类型的检测工作。实验结果表明,此方法的P-R曲线优于原有方法。

摘要： 在实际应用中,矢量量化取决于码本设计、码字搜索和码字索引分配等三个关键技术,其中码本设计和码字搜索最为关键。说话人识别是一种典型的多码本应用场景,并且说话人识别算法相对比较规则,因此可采用全搜索算法进行运算,从硬件设计的角度讲,全搜索算法虽然运算量大,但算法只涉及乘、加和比较操作,采用硬件实现是切实可行的。首先对现有矢量量化算法的硬件复杂度进行分析,针对全搜索算法实现了矢量量化硬件设计,并结合该方法实现了多路电话信道中说话人的实时判别。利用FPGA对所提方法进行实验验证,结果表明所提矢量量化的硬件解决方案相比传统方案可有效提升矢量量化速度与效率。

摘要： 在语音识别的领域内,BP神经网络和VQ有着广泛的运用。本文中主要内容为：采用VQ技术中LBG来实现对藏文字母的识别,并使用MATLABR2014a进行算法的仿真。此算法对已经采集好的藏语30个字母的语音进行了语音预处理和端点检测,并提取了MFCC特征参数,随后开始进行识别工作的开展。

摘要： 提高矢量编码的压缩率是矢量编码的一个重要研究方向。提出一种提高矢量编码压缩率的码本均衡算法。它是对LBG算法得到的码本进行修正，将胞腔矢量个数较小的聚类矢量用胞腔矢量个数较大的胞腔矢量取而代之，以此完成再生初始矢量的选择，然后再用LBG算法进行压缩，该算法以较短的码本长度完成矢量压缩，从而提高了压缩率。给出了码本均衡算法的思想和具体算法步骤，仿真结果证明了该方法的有效性。%The improvement of vector coding compression ratio is an important research content of vector coding. A code⁃book equilibrium algorithm to improve the vector coding compression ratio is proposed in this paper. It can modify the codebook obtained by LBG algorithm. The clustering vectors with lesser cell lumens are replaced by the ones with more cell lumens to se⁃lect the regenerative initial vectors. And then the vectors are compressed with LBG algorithm. The algorithm can accomplish the vector compression with shorter codebook to improve the compression ratio. The concept and specific steps of the codebook equi⁃librium algorithm are given. The validity of the algorithm was proved by simulation results.

摘要： 针对数字语音信号分帧提取MFCC参数,MFCC是Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)。Mel频率是基于人耳听觉特性提出的,它与Hz频率呈非线性对应关系,利用它们之间的这种关系,计算得到Hz频谱特征。将每帧的MFCC作为矢量进行自组织特征映射神经网络矢量量化及LBG矢量量化,通过实验对二者进行比较。仿真结果表明,自组织特征映射神经网络矢量量化算法得到的码书比LBG算法具有量化误差小、码本尺寸小的特点,进而可以节省存储空间。实验结果表明,文中方法具有一定的实用性。%MFCC parameter is extracted from digital speech frame,and MFCC is Mel Frequency Cepstrum Coefficients. Mel frequency is proposed based on human auditory characteristics,and it reflects nonlinear relationship with Hz frequency. The Hz frequency spectrum characteristics is calculated by their relationship. The MFCC of each frame is taken as vector for vector quantization of self-organizing feature maps neural network and LBG,and they are compared by experiment. Simulation shows that the self-organizing feature maps neu-ral network algorithm has smaller quantization error and code size than LBG algorithm,saving the space of memory. The experiment dem-onstrates the method is feasible.

摘要： 为了对现场机械或设备进行监控、诊断和识别，以音频为监控手段，引入矢量量化（VQ）算法并建立机械设备音频的离散隐Markov模型（DHMM）。特征参数采用MFCC，码书设计采用Linde-Buzo-Gray（LBG）算法；推导出Baum-Welch算法参数重估的多观察序列的最简标定形式；分析了多种HMM类型，提出了适合机械设备音频的HMM。实验在22种音频中进行，识别准确率在97%以上，证明了方法的有效性。%In order to monitor, diagnose and identify the machinery or equipment, the audio signal is used as the monitoring means, and the Vector Quantization(VQ)algorithm is introduced, also mechanical equipment’s Discrete Hidden Markov Model(DHMM)is established. The mechanical equipment audio parameter extracted is MFCC, and the code book is pro-duced using Linde-Buzo-Gray(LBG)algorithm. The Baum-Welch algorithm’s simplest scaling factor form based on mul-tiple sequences is deduced. Meanwhile logarithmic form of Viterbi algorithm is used. Various forms of HMM model are compared through the experiments, and the suitable audio HMM model form for mechanical equipment is chosen. The experiments on 22 kinds of audio signals, with the recognition accuracy rate of more than 97%, prove the validity of the method.

摘要： 变压器和高抗是变电站中的两种重要设备,设备运行的声音代表了设备运行的状态.但是,目前巡检机器人还不具备设备声音识别的功能,文中利用机巡检器人所带的拾音器采集巡检过程中的设备声音,利用声音信号处理及识别技术对设备声音进行分析与识别,提出了基于声音谐波特征及矢量量化的变电站设备声音识别算法,提取了[0Hz,1000Hz]范围内的21个谐波作为特征,建立数量庞大的样本库,在此基础上利用LBG算法训练得到变压器和高抗设备的码本,最后实现了变压器和高抗设备运行状态的准确识别,达到99％的识别率.

摘要： 矢量量化(VQ)是语音识别中十分重要的一种信号压缩方法,它主要用于减少计算量,应用于特征处理可减少特征的类型从而减少计算量,也能够扩展应用在模板的归并与压缩.它的主要工作即聚类,就是在特征空间中合理的拟定一组点(称为一组聚类中心或码本),每个中心称为码字.所以特征空间中任一点均可按最小距离准则用码本之一来代表.本章在前文研究预处理与特征提取的基础上,将详细研究基于 VQ 的说话人识别系统,论述VQ系统的基本原理,该系统的主要LBG算法,最后建立一个基于 VQ 的说话人识别系统,利用科大讯飞软件生成的语音库语音对该说话人识别系统做实验分析.

摘要： In order to improve the performance of MELP vocoder decoding end mixed excitation signal, the concept of a five dimensional voiced membership degree vector and its extraction algorithm is put forward, for the extraction and the establishment of the voiced membership codebook training set;with improved LBG algorithm training voiced membership codebook;this codebook to use mixed excitation vocoder. Simulation results show that,the quality of the decoded speech is significantly improved than that of LPC vocoder.%为了改善MELP声码器解码端混合激励信号的性能，提出了五维浊音隶属度矢量的概念及其提取算法，用其提取并建立了浊音隶属度码本的训练样本集；用改进的LBG算法训练了浊音隶属度码本；将此码本运用到混合激励声码器中。仿真实验表明，解码语音的质量较之LPC声码器有显著的提高。

摘要： 矢量量化（VQ）是一种有效的图像数据压缩方法。本文根据矢量量化的基本原理，采用LBG算法产生码书，结合Huffman编码方法，实现了对数字图像进行压缩编码。通过仿真实验获得较好的图像压缩效果。

摘要： 矢量量化（VQ）是一种有效的图像数据压缩方法。本文根据矢量量化的基本原理，采用LBG算法产生码书，结合Huffman编码方法，实现了对数字图像进行压缩编码。通过仿真实验获得较好的图像压缩效果。

摘要： 矢量量化（VQ）是一种有效的图像数据压缩方法。本文根据矢量量化的基本原理，采用LBG算法产生码书，结合Huffman编码方法，实现了对数字图像进行压缩编码。通过仿真实验获得较好的图像压缩效果。

摘要： 矢量量化（VQ）是一种有效的图像数据压缩方法。本文根据矢量量化的基本原理，采用LBG算法产生码书，结合Huffman编码方法，实现了对数字图像进行压缩编码。通过仿真实验获得较好的图像压缩效果。

摘要： 论文提出了一种利用Hopfield网络的码本设计方法,分析了LBG算法和离散Hopfield网络的特点,针对该特点构造聚类表格,并按离散Hopfield神经网络串行方式运行,从而得到最终码字集.通过实验表明,在码本大小相同的情况下,峰值信噪比提高了2.742～3.825 dB,生成的码本质量较传统的LBG算法更加有效.

摘要： 论文提出了一种利用Hopfield网络的码本设计方法,分析了LBG算法和离散Hopfield网络的特点,针对该特点构造聚类表格,并按离散Hopfield神经网络串行方式运行,从而得到最终码字集.通过实验表明,在码本大小相同的情况下,峰值信噪比提高了2.742～3.825 dB,生成的码本质量较传统的LBG算法更加有效.

摘要： 论文提出了一种利用Hopfield网络的码本设计方法,分析了LBG算法和离散Hopfield网络的特点,针对该特点构造聚类表格,并按离散Hopfield神经网络串行方式运行,从而得到最终码字集.通过实验表明,在码本大小相同的情况下,峰值信噪比提高了2.742～3.825 dB,生成的码本质量较传统的LBG算法更加有效.

摘要： 论文提出了一种利用Hopfield网络的码本设计方法,分析了LBG算法和离散Hopfield网络的特点,针对该特点构造聚类表格,并按离散Hopfield神经网络串行方式运行,从而得到最终码字集.通过实验表明,在码本大小相同的情况下,峰值信噪比提高了2.742～3.825 dB,生成的码本质量较传统的LBG算法更加有效.

摘要： 与文本无关的说话人识别方法是当前说话人识别技术的研究重点.基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在说话人识别领域有着广泛的应用.本文根据说话人识别中训练语音的特点,对矢量量化的码书形成算法进行了改进,并提出一种基于改进算法的与文本无关的说话人识别方法,经实验结果证明,本文的方法大大减少了码书形成的计算量,改善了码本的性能,提高了说话人识别的识别率.

摘要： 与文本无关的说话人识别方法是当前说话人识别技术的研究重点.基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在说话人识别领域有着广泛的应用.本文根据说话人识别中训练语音的特点,对矢量量化的码书形成算法进行了改进,并提出一种基于改进算法的与文本无关的说话人识别方法,经实验结果证明,本文的方法大大减少了码书形成的计算量,改善了码本的性能,提高了说话人识别的识别率.

摘要： 所属技术领域：建筑业钢筋连接所要解决技术问题：1.剥肋刀体和滚丝轮架导轨易磨损。2.变更加工规格时，调试烦琐。3.钢筋丝头的锥度大，滚轧过程直径逐渐变大。4.夹紧钳口和限位支架安装不便。解决问题方案要点：1.除去刀体和滚丝轮架导轨，采用矩形截面。2.变更加工规格时更换调整片。3.用外套限制滚丝轮架。4.改变夹紧钳口和限位支架形状。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明提供的基于NSGA2(非支配多目标优化遗传算法)训练的AMP检测算法和系统，将用户比特流映射到相应星座点；对信号作ISFFT变换，把信号映射到时频域中再经IFFT变换，把时频域信号转换为时域信号流；将时域信号流经过Jakes信道模型；取出每个用户的频域信号作SFFT变换得到相应的时延多普勒信号；将得到的信号进行AMP迭代检测，计算最小MSE，当MSE小于阈值时中止迭代；完成当前信号解调过程，依据迭代次数趋势图确立固定迭代次数，通过遗传算法多目标优化得到最优参数；将最优参数放入AMP检测算法进行检测。本发明通过计算迭代收敛率，在兼顾性能的同时确立最佳迭代次数，每层迭代的收敛因子看作独立参数，通过NSGA2算法训练出的参数对比固定参数有效性能提升。

摘要： 一种优化Hooke‑Jeeves算法的方法及装置，涉及混合优化算法领域。现有传统单一优化数学算法在解决多能源系统优化问题时存在优化不易收敛、优化结果容易局部最优或局部搜索能力不足、对初始值敏感，且计算时间长，占用资源较多，难以做到较强局部搜索能力与高效全局寻优性的兼顾。未解决上诉提到的传统单一优化数学算法中存在的问题，本申请提供了一种优化Hooke‑Jeeves算法的方法，在HookeJeeves算法中加入粒子群算法，具体为：通过在粒子群算法对初始值的迭代结果不满足结束条件的情况下，在重新进行迭代之前将当前得到的粒子的极值利用所述的HookeJeeves算法进行优化，得到优化数据；将得到的优化数据返回所述的粒子群算法的上层步骤进行再次运算。适用于解决多能源系统优化的应用。

摘要： 本发明公开了一种遗传算法与聚类算法复合嵌套的异常声音检测算法，包括基因算法、增强的增量主因素分析法与基于密度的空间聚类计算方法，具体步骤如下：S1、先采用增强的增量主因素分析法来减少从音频文件转换为数字的数据集的维度，获得降维数据集；S2、使用从增强的增量主因素分析法中得到的降维数据集，并应用基于密度的空间聚类计算方法进行有效的聚类；S3、通过基因算法对聚类后的数据集进行计算训练，从而获得最优的参数配置；能够有效的平衡样本数据，从而增加了监督学习的普适性，降低噪音干扰，继而增加整体运算性，在本地建立输运运算模型，能以较少的运算成本，减少人工调参的复杂和依赖性，增强算法对环境变化的自适配能力。

摘要： 本发明公开的转台标定算法优化算法及转台标定算法，涉及计算机技术领域，通过将标准坐标系下的第一坐标点分别变换至各个不同转台姿态下的相机坐标系下的第二坐标点，得到坐标点集合；分别计算第一坐标点与坐标点集合中各个坐标点之间的距离误差，生成距离误差集合；根据距离误差集合，得到转台标定算法的目标损失函数；根据目标损失函数，对转台标定算法进行优化，提高了当前旋转轴每次旋转过后的特征点的3D点云精度，旋转轴越多，拼接精度越高。

摘要： 本发明属于拍照动作检测算法技术领域，具体涉及一种结合yolo算法和openpose算法的拍照动作检测算法，首先通过视频的预处理，能够去除噪声有利于后续算法的展开，并且采用帧差法能够减少无用视频帧。其次，通过openpose算法获取待处理视频中预设数量个视频帧以及各视频帧中人体关节点位置数据，能够有效获取人体的骨骼特征信息。之后，使用yolo算法获取手机的相关位置，并且增加注意力机制对识别效果进行优化。最后，判定算法获取的人体特征信息包括黑色背景下的骨骼信息和手机位置框，将这些信息与标准动作进行对比获取结果能够很好的减少误判。

摘要： 对利用以往的散点图无法判定的细胞种类进行判定。一种使用神经网络结构的深度学习算法对生物试样所含的细胞进行分析的细胞分析方法，包括：使前述细胞在流路中流过，取得关于在前述流路内通过的各个细胞的信号强度，将与取得的关于各个细胞的信号强度对应的数值数据输入深度学习算法，基于从深度学习算法输出的结果，对每个细胞判定取得了信号强度的细胞的种类；利用前述细胞分析方法，解决了课题。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法，它涉及蚁群算法、遗传算法，解决了传统方法计算耗时、易早熟收敛、易陷入局部最优的缺陷。本发明的步骤为：一、对场地建立网格化划分与编码；二、用基于障碍物信息的改进蚁群算法生成用于遗传进化的初始AGV路径；三、用基于三阶段遗传算法迭代选择AGV最优路径；四、对具有重合点的不同AGV路径进行末端交叉；五、对AGV路径进行有利变异；六、重新计算AGV路径适应度，判定迭代是否终止，对终止后的AGV路径进行轨迹圆滑处理。本发明的基本思想是将改进的蚁群算法和改进的遗传算法相结合，加快迭代收敛速度，得到运行效率更高的AGV路径，工程适用性强。