Roman Kuc - Machine Recognition of Speech Using Neural Networks.
 
 
利用神经网络进行语音的机器识别
Machine Recognition of Speech Using Neural Networks
 
  • 课题背景
随着数字信号处理理论和应用电子技术的不断发展与完善,语音电子降噪系统在人们的生活中得到了越来越多的应用,高噪声背景下提取纯净信号在研究和应用领域都是一个热门的课题。从早期采用模拟器件搭建滤波电路来解决噪声问题到现代采用DSP编程加载降噪算法,降低了实现难度,提高了实现效果。语音降噪算法也是从无到有,其中最为有深远影响的主要有Steven. F. Boll提出的频谱减法和Lim提出的机遇维纳滤波的语言降噪算法。现代研究表明,单纯的使用某一算法来对全频段的带噪语音处理效果不明显而且没有普适性。
 
  • 课题内容
现代无线通信系统将二进制数据作为信号波形传输。当这些信号从发射器传播到接收器时, 它们会受到附加随机噪声的污染。电流系统对信号能量进行修改, 以实现从检测理论中确定的指定误差概率。教授将引导学生使用 (自由开源) GNU 八度科学编程语言模拟数据通信系统, 并比较三种语音波形编码技术 (PCM、ADPCM 和 Delta 调制) 的感知性能。
 
  • 适合人群
  • 对数据科学、电子电气工程专业感兴趣的高中生,本科生
  • 修读数据科学、电子电气工程等专业,以及未来希望在数据科学、电子工程等领域从业的学生
  • 具备编程语言背景、熟练使用Matlab的学生优先
  • 建议提前掌握微积分、矩阵代数(矢量计算)等专业知识
 
  • 教授介绍

Roman Kuc
耶鲁大学电子工程系终身教授
1)前耶鲁大学电子工程系主任
2)美国电气和电子工程师协会终身荣誉会员
3)数据研究领域的权威著作The Digital Information Age 的作 者
4)拥有“自适应声信号传感装置与识别系统”和“生物医学磁成 像仪及方法”两项世界级发明专利
5)曾获美国电气和电子工程师协
6)曾获由美国出版商协会学术部颁发的杰出物理和数学家大奖
 
  • 拓展资料

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