简介:[摘要]语音识别率的高低,取决于语音信号特征提取的准确性和鲁棒性。,现实生活中是存在噪音干扰以及传播失真的,当语音识别技术走出实验室,流入市场的时候,其实特定设备接收到的语音信号就已经开始失真了。针对这一问题,笔者提出了特征提取的过程应该向前推进到发音系统的观点。结合不同人的发音生理特征来分析和提取语音信号的特征,这样的特征必将大大提高语音识别过程中提取到的信号特征的真实性,从而提高语音识别技术的识别率。
简介:摘要院对风电机组齿轮传动系统的加速度振动信号(称为实验信号)进行测试,计算获得其功率谱。并用细化谱与解调谱分析相结合的方法对其功率谱进行分析,得到实验信号的故障特征,初步判断齿轮传动系统发生故障的大概位置及故障类型。为进一步准确验证故障,建立其相应故障的齿轮传动系统的动力学模型,进行动力学模拟分析,对所模拟的振动响应信号采用实验信号相同的处理方法对其处理分析,得到模拟振动信号的故障特征。通过模拟信号的故障特征分析验证了对实验信号故障诊断的正确性。并用分形方法分析了齿轮传动系统不同状态信号功率谱的分形特征。结果表明,关联维数能反映出其振动信号成分的复杂程度,区别出故障的位置和程度。所以,可作为齿轮传动系统的故障特征量及故障诊断的依据。