本文選題：無(wú)聲語(yǔ)音接口 + 超聲�。� 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年11期

【摘要】：在基于超聲的無(wú)聲語(yǔ)音接口實(shí)現(xiàn)中,通常使用主成分分析或離散余弦變換提取舌部超聲圖像的特征。為了保留圖像的關(guān)鍵信息,該文提出3種混合特征提取方法:使用主成分分析從小波系數(shù)中提取特征(Wavelet PCA)、分塊離散余弦變換主成分分析(block DCT-PCA)和分塊Walsh Hadamard變換主成分分析(block WHT-PCA)。根據(jù)能量選取適量的離散余弦變換或WHT變換系數(shù),使用主成分分析提取選定系數(shù)的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該文提出的混合特征提取方法優(yōu)于主成分分析或離散余弦變換,其中block DCT-PCA方法最優(yōu)。
[Abstract]:Principal component analysis (PCA) or discrete cosine transform (DCT) is usually used to extract the features of tongue ultrasonic images in the implementation of the silent speech interface based on ultrasound. In order to preserve the key information of the image, three mixed feature extraction methods are proposed in this paper: wavelet PCAA using principal component analysis (PCA) from small wave coefficients, block DCT-PCAA from block discrete cosine transform (DCT-PCAA), and block WHT-PCAA from block Walsh Hadamard transform. The principal component analysis (PCA) is used to extract the features of the selected coefficients according to the selection of appropriate coefficients of discrete cosine transform or WHT transform. The experimental results show that the proposed hybrid feature extraction method is superior to principal component analysis (PCA) or discrete cosine transform (DCT), and the block DCT-PCA method is the best.
【作者單位】： 天津大學(xué)軟件學(xué)院;天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61304250) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃資助項(xiàng)目(2013CB329305)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1872376