基于特征分析的环境声音事件识别方法 (2011年)

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简介：
本研究提出了一种基于特征分析的环境声音事件自动识别方法，旨在提高复杂环境下声音事件检测与分类的准确率。通过提取声音信号的关键特性，并结合机器学习算法，实现对多种环境声源的有效区分和识别。该技术在智能监控、智能家居等领域具有广泛的应用前景。传统语音识别算法在处理环境声音事件时存在效率低、稳定性差的问题。为此，我们提出了一种基于特征分析的环境声音事件识别新方法。该方法定义了环境声音事件，并详细分析常用的声音特征，在不依赖分类模型的情况下仅通过这些特征对四种典型的环境声音事件进行准确分类。实验结果表明，此算法在识别率和稳定性方面均优于传统语音识别技术，并能有效地完成分类任务。

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基于特征分析的环境声音事件识别方法 (2011年)

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本研究提出了一种基于特征分析的环境声音事件自动识别方法，旨在提高复杂环境下声音事件检测与分类的准确率。通过提取声音信号的关键特性，并结合机器学习算法，实现对多种环境声源的有效区分和识别。该技术在智能监控、智能家居等领域具有广泛的应用前景。传统语音识别算法在处理环境声音事件时存在效率低、稳定性差的问题。为此，我们提出了一种基于特征分析的环境声音事件识别新方法。该方法定义了环境声音事件，并详细分析常用的声音特征，在不依赖分类模型的情况下仅通过这些特征对四种典型的环境声音事件进行准确分类。实验结果表明，此算法在识别率和稳定性方面均优于传统语音识别技术，并能有效地完成分类任务。

基于双特征融合的动态图像分析方法 (2011年)

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本研究提出了一种结合多维度信息的动态图像分析新方法，通过整合时间序列与空间特征，提升了图像识别和理解的准确性。该技术在2011年首次发布，为计算机视觉领域提供了重要的理论和技术支持。为解决汽车碰撞实验过程中测量和记录数据的困难问题,本段落提出了一种可以从动态图像中检测、识别并追踪标志目标的算法。该算法首先使用二值图像同或相关法将目标与背景分离；接着在找到感兴趣区域后，提取相邻帧间的目标坐标及纹理特征进行匹配；然后提出了对匹配量化值进行加权平均融合的方法，并通过等错误率最小准则确定最佳权重系数；基于相似度定义的融合量化值，在设定决策阈值的基础上识别出相邻帧目标间的最大相似度组合。此外，还引入了同构映射原则来判断相邻帧间的目标最优配对方式。实验结果显示，该算法相较于传统的单一特征匹配方法，能够显著提高相邻帧目标之间的准确匹配率（提高了5%）。

基于MATLAB的语音信号特征提取与识别.rar_MATLAB_语音识别_信号处理_特征分析

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本资源为基于MATLAB平台的语音信号特征提取及识别技术的研究资料。包括语音信号处理、特征参数分析和模式识别等模块，适用于学术研究和技术开发。这段文字描述了一个基于MATLAB的语音识别前期处理代码，其中包括部分特征提取功能。

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男女声音识别大作业_噪声影响分析_识别技术_声音特征分析；男声；女声；功率谱；倍频效应

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本项目为男女声音识别的大作业，重点研究了噪声对声音识别技术的影响。通过分析男性和女性的声音特征，如功率谱及倍频效应，探讨其在不同环境下的表现差异与识别精度变化。通过滤波处理男女声音并去除噪声信号，分析功率谱和倍频等方式来识别男女声音。

基于MFCC特征的DTW语音识别

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基于声纹识别的WEB身份认证系统(zip)_因声音特征的js声纹识别技术

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本作品为一款基于声纹识别的身份验证系统，采用JavaScript实现，通过分析用户声音的独特性进行安全、便捷的网络身份确认。本系统的一大特色在于为企业和个人提供安全便捷的身份认证服务，并且成本低廉、环境要求宽松。 1. 用户无需记忆复杂的口令密码，使用起来非常方便。 2. 相较于人脸识别技术，声纹识别更受欢迎，因为它不涉及个人隐私或身体特征信息，用户可以毫无心理负担地接受和使用这项技术。 3. 系统的安全性极高。即便非法分子获取了用户的账号密码信息也无法登录并窃取财产；即使丢失物理验证设备（如手机），系统仍然能够进行身份认证以确保安全。

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