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多特征相结合的带噪语音端点检测算法的研究 被引量：13
1
作者 张君昌 姜菲 刘红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期114-116,共3页
提出了一种抗噪声的端点检测新方法。针对谱熵特征对清音的检测性能以及抗噪声性能较差的缺点,结合对清音检测性能较好的短时过零率特征,以及抗噪声性能良好的美尔倒谱距离特征,实现了基于多种特征相结合的抗噪声的语音端点检测。仿真... 提出了一种抗噪声的端点检测新方法。针对谱熵特征对清音的检测性能以及抗噪声性能较差的缺点,结合对清音检测性能较好的短时过零率特征,以及抗噪声性能良好的美尔倒谱距离特征,实现了基于多种特征相结合的抗噪声的语音端点检测。仿真实验表明,该方法能显著提高端点检测在高噪声环境下的检测性能。 展开更多
关键词 高噪声 美尔倒谱距离 谱熵 短时过零率 端点检测
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一种自适应时移与阈值的DCT语音增强算法 被引量：8
2
作者 张君昌 刘海鹏 樊养余 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期155-159,194,共6页
针对现有语音增强方法在低信噪比下性能降低的问题,提出了一种自适应时移与阈值的离散余弦变换语音增强算法.首先,对软阈值函数进行改进,既能消除噪声主导帧中的噪声,也能消除语音主导帧中的噪声,并依据信噪比自适应地选择阈值,较大程... 针对现有语音增强方法在低信噪比下性能降低的问题,提出了一种自适应时移与阈值的离散余弦变换语音增强算法.首先,对软阈值函数进行改进,既能消除噪声主导帧中的噪声,也能消除语音主导帧中的噪声,并依据信噪比自适应地选择阈值,较大程度地保留了语音的原始特征.其次,依据基音周期自适应地选择分析窗时移,降低了固定分析窗时移产生的白噪声,并且引入短时自相关函数和短时平均幅度差函数相结合的加权自相关函数,来进行基音周期的检测,提高了基音周期检测的准确性和对噪声的鲁棒性.理论分析与仿真结果表明,该算法在信噪比低至-5dB噪声环境下,相比现有的经验模态分解算法和子空间算法,输出信噪比有较大提高,鲁棒性更好. 展开更多
关键词 语音增强 离散余弦变换 自适应阈值 自适应时移 加权自相关函数
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一种鲁棒自适应阈值的语音端点检测方法 被引量：7
3
作者 张君昌 张丹 崔力 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期115-119,共5页
针对基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能急剧下降的问题,提出了一种鲁棒自适应阈值的语音端点检测方法.采用表征较长时段语音谱平坦度的长时段语音谱平坦度特征,并融合Burg谱估计,与其他传统语音特征相比,提... 针对基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能急剧下降的问题,提出了一种鲁棒自适应阈值的语音端点检测方法.采用表征较长时段语音谱平坦度的长时段语音谱平坦度特征,并融合Burg谱估计,与其他传统语音特征相比,提高了语音与噪声的区分度;能更准确地反映背景噪声特征,克服了固定阈值适应性较差的缺陷,从而更大程度上提高了检测的准确率.仿真结果表明,该方法在低信噪比及非平稳噪声下,检测准确率更高,说明该方法在低信噪比及非平稳噪声环境下鲁棒性更好. 展开更多
关键词 低信噪比 非平稳噪声 语音端点检测 长时段信号谱平坦度 Burg谱估计
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融合Burg谱估计与信号变化率测度的语音端点检测 被引量：5
4
作者 张君昌 胡海涛 崔力 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期192-195,220,共5页
针对现有基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能较低的问题,提出了一种融合Burg谱估计与长时段信号变化率测度(LTSV)的语音端点检测方法.该方法采用表征较长时段语音变化率的LTSV参数,较准确地反映了语音的非平... 针对现有基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能较低的问题,提出了一种融合Burg谱估计与长时段信号变化率测度(LTSV)的语音端点检测方法.该方法采用表征较长时段语音变化率的LTSV参数,较准确地反映了语音的非平稳程度.与传统基于特征的语音端点检测方法相比,该方法在低信噪比及非平稳噪声情况下的检测性能有了较大提高.并融合Burg谱估计,与传统Welch谱估计方法相比,提高了LTSV参数的区分度,从而进一步提高了检测的准确率.仿真结果表明:采用融合Burg谱估计与LTSV的语音端点检测方法在低信噪比(-10dB)及非平稳噪声情况下,与传统基于特征的语音端点检测方法相比,检测准确率普遍提高了约6%以上,说明该方法在低信噪比及非平稳噪声环境下鲁棒性更好. 展开更多
关键词 语音端点检测 信号变化率测度 Burg 谱估计 低信噪比 非平稳性
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中国广播电视编辑理念发展的四个时期 被引量：19
5
作者 张君昌 吕鹏 《现代传播（中国传媒大学学报）》 CSSCI 北大核心 2008年第5期30-32,共3页
改革开放30年来,随着中国社会政治、经济和文化发展,广播电视编辑理念也经历了起步、发展、成熟和自觉四个时期。每一时期的发展既是广播电视实践的推动,同时又促进了广播电视理论的建设,并推进了广播电视编辑理念的发展。
关键词 广播电视 编辑理念 社会话语 改革开放
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基于清浊音分离的优化小波阈值去噪方法 被引量：5
6
作者 张君昌 刘红 姜菲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第31期130-133,共4页
结合小波阈值去噪和清浊音分离技术,提出了一种优化的语音去噪新方法。首先,针对语音清音部分往往包含有许多类似噪声的高频成分的特点,对其直接进行小波阈值去噪很可能误除了这些高频成分,造成失真,因此有必要先对语音进行清浊音分离... 结合小波阈值去噪和清浊音分离技术,提出了一种优化的语音去噪新方法。首先,针对语音清音部分往往包含有许多类似噪声的高频成分的特点,对其直接进行小波阈值去噪很可能误除了这些高频成分,造成失真,因此有必要先对语音进行清浊音分离。其次,通过对不同小波函数、阈值选取规则以及阈值处理函数的优化,选择最佳的小波去噪方法。仿真结果表明,与经典小波阈值去噪方法相比,提出的方法既尽可能地去除噪声,又保留了原来语音的特征,较大地提高了语音质量。 展开更多
关键词 小波去噪 阈值函数 清浊音分离
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基于相关性的AdaBoost人脸检测算法 被引量：7
7
作者 张君昌 樊伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期158-160,163,共4页
为提高传统AdaBoost算法的集成性能,降低算法复杂度,提出2种基于分类器相关性的AdaBoost算法。在弱分类器的训练过程中,加入Q统计量进行判定。每个弱分类器的权重更新不仅与当前分类器有关,而且需要考虑到前面的若干分类器,以有效降低... 为提高传统AdaBoost算法的集成性能,降低算法复杂度,提出2种基于分类器相关性的AdaBoost算法。在弱分类器的训练过程中,加入Q统计量进行判定。每个弱分类器的权重更新不仅与当前分类器有关,而且需要考虑到前面的若干分类器,以有效降低弱分类器间的相似性,剔除相似特征。仿真结果表明,该算法具有更好的检测率,同时可降低误检率,改进分类器的整体性能。 展开更多
关键词 人脸检测 分类器相关性 自适应提升算法 Q统计量
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超媒体时代的传媒创新与人才升级 被引量：8
8
作者 张君昌 曾文莉 《现代传播（中国传媒大学学报）》 CSSCI 北大核心 2012年第4期123-126,共4页
当代传媒科技的飞速发展,使超媒体时代渐行渐近。未来的传媒人才如何适应这一时代的巨变,日益迫切地摆在人们面前。本文从传播理念转型谈起,论述了超媒体时代对人才能力、素质方面的需求,勾勒出未来的传媒图景。
关键词 超媒体 新理念 新机制 新素质
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融合减法聚类与C-均值聚类的目标定位方法 被引量：4
9
作者 张君昌 李明 谷卫东 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第7期269-273,共5页
视频运动目标的检测与定位是视频监控系统的主要技术之一。针对现有视频监控系统目标定位过程在目标被浅度遮挡或存在噪声时定位不准确的问题,提出了一种新的视频运动目标定位方法。采用减法聚类、聚类有效性函数与加权模糊C-均值聚类... 视频运动目标的检测与定位是视频监控系统的主要技术之一。针对现有视频监控系统目标定位过程在目标被浅度遮挡或存在噪声时定位不准确的问题,提出了一种新的视频运动目标定位方法。采用减法聚类、聚类有效性函数与加权模糊C-均值聚类方法相结合。首先利用减法聚类,获得初始聚类中心,再通过加权模糊C-均值聚类算法对视频运动进行目标定位,避免了算法陷入局部最优而获取了全局最优。然后引入聚类有效性函数,获得视频序列中目标的最佳个数。仿真结果表明,改进方法对存在噪声或野点的情况具有较好的鲁棒性,并可以在不需要人为给定待检测图像目标个数的情况下,对存在浅度遮挡区域的目标进行准确定位。 展开更多
关键词 减法聚类 模糊均值聚类 聚类有效性 目标定位
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基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别 被引量：4
10
作者 张君昌 苏迎春 徐振华 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第8期192-194,203,共4页
传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大量时间。二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度。因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和... 传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大量时间。二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度。因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法。算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取,最后选用最近邻分类器进行分类。在ORL人脸库上的测试结果表明,与DL-DA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 直接线性判决分析 二维主成分分析
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媒体舆论与全民动员——中国传媒抗击非典报道全景透视 被引量：9
11
作者 张君昌 郑妍 《现代传播（北京广播学院学报）》 CSSCI 北大核心 2003年第6期23-28,共6页
本文以详实的资料和抽样统计结果为依据 ,分三个阶段对中国传媒抗击非典报道进行了全景透视 ,深入分析了每一个阶段的是非得失 ,并从整个抗击非典报道引发了关于媒介的角色回归、体制改革、环境监测、生态平衡。
关键词 媒体舆论 环境监测 报道方式 传媒态度 传媒角色
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基于改进AdaBoost算法的人脸检测 被引量：12
12
作者 张君昌 张译 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第7期240-244,共5页
研究人脸识别实现自动化检测,针对实时定位准确识别人脸,采用传统AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的过拟合现象和特征冗余缺欠,提出一种自适应样本权重更新规则和遗传算法的改进AdaBoost人脸检测方法。可把正负样本错分率引入样本权... 研究人脸识别实现自动化检测,针对实时定位准确识别人脸,采用传统AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的过拟合现象和特征冗余缺欠,提出一种自适应样本权重更新规则和遗传算法的改进AdaBoost人脸检测方法。可把正负样本错分率引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制。用遗传算法进一步优化所选特征及其参数,达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求。仿真结果表明,与传统AdaBoost算法相比,采用文中算法训练人脸检测器可有效避免样本权重扭曲现象,消除分类器冗余,在保证较高检出率的同时降低误检率,使人脸检测更加快速和精确。 展开更多
关键词 人脸检测 权重更新 遗传算法
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一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法 被引量：3
13
作者 张君昌 叶珍 李艳艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期133-136,共4页
低信噪比下,传统的小波去噪算法会造成语音信号中有用信息的损失,从而导致去噪性能的下降。针对这一问题,提出了一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法。采用谱减法去除部分噪声,再运用短时能量法判别清浊音,有效地降低了误判率;融... 低信噪比下,传统的小波去噪算法会造成语音信号中有用信息的损失,从而导致去噪性能的下降。针对这一问题,提出了一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法。采用谱减法去除部分噪声,再运用短时能量法判别清浊音,有效地降低了误判率;融入了小波包分解法以保护清音部分不被损失;根据各层的分解系数来动态地确定阈值,以避免过平滑真实信号;采用了一种新的阈值函数,有效弥补了软、硬阈值函数在去噪性能上的不足。仿真结果表明,该方法能较好地提高语音信号的重构质量。 展开更多
关键词 小波去噪 阈值函数 清浊音分离
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基于小波变换的鲁棒性语音特征提取新方法 被引量：6
14
作者 张君昌 李艳艳 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第8期355-358,362,共5页
提高语音识别系统的鲁棒性是语音识别技术一个重要的研究课题。语音识别系统往往由于训练环境下的数据和识别环境下的数据不匹配造成系统的识别性能下降。为了能得到无噪音的语音识别特性,让语音识别系统在含噪的环境下获得令人满意的... 提高语音识别系统的鲁棒性是语音识别技术一个重要的研究课题。语音识别系统往往由于训练环境下的数据和识别环境下的数据不匹配造成系统的识别性能下降。为了能得到无噪音的语音识别特性,让语音识别系统在含噪的环境下获得令人满意的工作性能,根据人听觉特性提出了一种鲁棒语音特征提取方法。将小波变换和MFCC算法相结合,在MFCC的前端用小波包变换代替FFT和Mel滤波器组,同时在后端用临界小波变换代替DCT,最后得到鲁棒语音特征。通过实验结果分析表明,将方法用于抗噪声分析可以提高系统的抗噪声能力;同时特征的处理方法对不同噪声有很好的适应性。 展开更多
关键词 语音识别 特征提取 小波变换 美尔频率倒谱系数 鲁棒性
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绿色收视率与电视品牌 被引量：6
15
作者 张君昌 吕鹏 《现代传播（中国传媒大学学报）》 CSSCI 北大核心 2007年第2期20-23,共4页
电视品牌是指所有电视观众的认知的总和,是电视提供并由电视观众受用的节目(栏目)、服务以及感受三者的总和。它是电视媒体在21世纪竞争的本质。绿色收视率是新时期代表电视前进方向的新理念,它是电视评估的综合指数,对电视品牌具有十... 电视品牌是指所有电视观众的认知的总和,是电视提供并由电视观众受用的节目(栏目)、服务以及感受三者的总和。它是电视媒体在21世纪竞争的本质。绿色收视率是新时期代表电视前进方向的新理念,它是电视评估的综合指数,对电视品牌具有十分重要的意义。本文通过绿色收视率和电视品牌关系的论述,说明了重视电视品牌和实施绿色收视率的重要性。 展开更多
关键词 绿色收视率 电视品牌 评估指标
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基于自适应权重更新和遗传算法的人脸检测 被引量：3
16
作者 张君昌 张译 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期290-294,共5页
针对采用AdaBoost算法训练样本过程中出现的过拟合现象和特征冗余问题,提出了一种可将正负样本错分率综合考虑,以避免权重过度增大的自适应样本权重更新算法,并用遗传算法进一步优化所选特征及相关参数,消除冗余,达到使用较少的弱分类... 针对采用AdaBoost算法训练样本过程中出现的过拟合现象和特征冗余问题,提出了一种可将正负样本错分率综合考虑,以避免权重过度增大的自适应样本权重更新算法,并用遗传算法进一步优化所选特征及相关参数,消除冗余,达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求。仿真实验结果表明,改进后的算法能有效解决以上问题,使人脸检测更加快速和精确。 展开更多
关键词 人脸检测 ADABOOST算法 权重更新 遗传算法
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一种基于改进EMD的语音去噪方法 被引量：4
17
作者 张君昌 赵莉 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第8期397-400,412,共5页
语音信号在产生、传输及接收过程中,不可避免会受到噪声干扰从而引起失真。针对传统经验模态分解算法存在的包络线拟合和插值点选择问题,为减少语音失真,提高语音质量,提出了一种改进的经验模态分解算法。采用分段三次埃尔米特插值代替... 语音信号在产生、传输及接收过程中,不可避免会受到噪声干扰从而引起失真。针对传统经验模态分解算法存在的包络线拟合和插值点选择问题,为减少语音失真,提高语音质量,提出了一种改进的经验模态分解算法。采用分段三次埃尔米特插值代替三次样条来计算信号包络,并结合内、外双迭代法代替局部极值来求插值点,从而降低了算法的分解误差,避免了拟合时的过冲欠冲现象。仿真结果表明,与小波变换和传统经验模态分解的语音去噪相比,提出的算法减少了语音的失真,提高了输出信噪比。 展开更多
关键词 经验模态分解 埃尔米特插值 双迭代 语音去噪
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基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法 被引量：3
18
作者 张君昌 李倩 贾靖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3346-3348,共3页
为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类... 为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器。在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率。 展开更多
关键词 人脸检测 分类器相关性 自适应提升算法
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融合超像素与动态图匹配的视频跟踪 被引量：2
19
作者 张君昌 周艳玲 万锦锦 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期133-137,共5页
针对视频跟踪过程中目标的形变、遮挡、旋转和背景干扰问题,提出一种融合超像素与动态图匹配的视频跟踪方法。首先,采用融合局部熵特征的简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)方法经聚类分析生成超像素集合,使生... 针对视频跟踪过程中目标的形变、遮挡、旋转和背景干扰问题,提出一种融合超像素与动态图匹配的视频跟踪方法。首先,采用融合局部熵特征的简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)方法经聚类分析生成超像素集合,使生成的超像素边缘贴合度更好。其次,采用图像分割(graph cuts)方法生成候选目标超像素集合,并融合在线支持向量机学习算法(online SVM learning algorithm,LASVM)分类预测结果,使前景与背景分离的准确度更高。然后,充分利用目标的几何结构信息构建基于图模型的相似度矩阵,解决目标的形变和遮挡问题。理论分析与仿真结果表明:相比现有其他视频跟踪方法,新方法对跟踪过程中的遮挡和形变情况具有较强的鲁棒性,对一定程度的背景干扰和旋转问题跟踪效果良好。 展开更多
关键词 目标追踪 信息融合 简单线性迭代聚类 超像素 图像分割
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基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法 被引量：2
20
作者 张君昌 牛步杨 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期457-460,共4页
针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计... 针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计算时间较长,在目标发生较大变化时跟踪精度降低的情况。更能有效地表征目标特征,减少跟踪误差,增强特征集对目标的描述能力。同时给出目标模板更新的方法,在目标发生明显变化时,能自适应地更新特征集,进一步提高跟踪精度。仿真结果表明:文中方法具有更好的跟踪精度,计算时间较小,对遮挡、场景变化有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 Mean SHIFT算法 目标跟踪 特征选取 模板更新
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