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基于VQ-HMM的无教师说话人自适应方法 被引量:1
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作者 赵力 刘怡 +2 位作者 邹采荣 高西奇 吴镇扬 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期23-26,共4页
提出了一种新的语音识别方法 ,该方法综合了VQ ,HMM和无教师说话人自适应算法的优点 .该方法首先在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立VQ HMM ,同时采用无教师自适应矢量量化算法 ,来改变VQ HMM的各状态的码字 ... 提出了一种新的语音识别方法 ,该方法综合了VQ ,HMM和无教师说话人自适应算法的优点 .该方法首先在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立VQ HMM ,同时采用无教师自适应矢量量化算法 ,来改变VQ HMM的各状态的码字 ,从而实现对未知说话人的码本适应 .本文通过非特定人汉语数码 (孤立和连续数码 )识别实验 ,把新的组合方法同基于CHMM的自适应和识别方法进行了比较 ,实验结果表明该方法鲁棒性好 ,所需计算量较少 ,自适应和识别效果远优于基于CHMM的方法 . 展开更多
关键词 语音识别 VQ-HMM 无教师说话人自适应方法
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Application of VQ-HMM to Chinese Spoken Digit Recognition 被引量:1
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作者 赵力 刘怡 +1 位作者 邹采荣 吴镇扬 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2000年第1期20-23,共4页
In this paper, a new speech recognition method was proposed, which integrated a VQ distortion measure and a discrete HMM. The VQ HMM uses a VQ distortion measure at each state instead of a discrete output probabili... In this paper, a new speech recognition method was proposed, which integrated a VQ distortion measure and a discrete HMM. The VQ HMM uses a VQ distortion measure at each state instead of a discrete output probability used by a discrete HMM. The VQ HMM is described, and its speech recognition performance is compared with the conventional HMMs through the experiments on speaker independent Chinese spoken digit recognition. The comparisons confirm that the new method over performed traditional HMMs. 展开更多
关键词 HMM VQ Chinese spoken digit recognition
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密文长度固定的策略部分隐藏多授权机构CP-ABE方案
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作者 刘怡 许盛伟 岳梓岩 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期20-36,共17页
针对现有访问策略隐藏的密文策略属性加密(CP-ABE)方案存在的安全性低、资源开销大的问题,提出了一种密文长度固定的策略部分隐藏多授权机构CP-ABE方案。首先,通过隐藏访问策略中的属性值,降低隐私数据泄露的风险;其次,通过固定密文长... 针对现有访问策略隐藏的密文策略属性加密(CP-ABE)方案存在的安全性低、资源开销大的问题,提出了一种密文长度固定的策略部分隐藏多授权机构CP-ABE方案。首先,通过隐藏访问策略中的属性值,降低隐私数据泄露的风险;其次,通过固定密文长度和使用外包解密技术,减少用户的资源开销;最后,采用多授权机构管理机制,避免部署单一授权机构易产生的密钥托管问题。通过安全分析证明了方案在标准模型中满足选择明文攻击下的密文不可区分性,以及方案隐藏的访问策略和产生的外包密钥能够抵抗属性值猜测攻击。通过与已有方案的性能对比,证明了所提方案的总体资源开销更小。 展开更多
关键词 密文策略属性加密 策略部分隐藏 密文长度固定 多授权机构 外包解密
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基于深度学习的SDN流量分类方法研究
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作者 池亚平 刘怡 许盛伟 《北京电子科技学院学报》 2022年第2期112-121,共10页
针对在SDN网络架构下数据流量在线分类问题,提出了一种基于格拉姆角场和卷积神经网络的流量分类方法。该方法利用SDN网络架构收集数据流的前几个数据包的少量统计特征,通过格拉姆角场实现特征的扩展,利用卷积神经网络实现数据流量的智... 针对在SDN网络架构下数据流量在线分类问题,提出了一种基于格拉姆角场和卷积神经网络的流量分类方法。该方法利用SDN网络架构收集数据流的前几个数据包的少量统计特征,通过格拉姆角场实现特征的扩展,利用卷积神经网络实现数据流量的智能分类。通过与现有的分类方法对比分析,表明在获取的统计特征较少的情况下,本文提出的方法在分类准确率等方面表现更优。 展开更多
关键词 流量分类 SDN网络 格拉姆角场 卷积神经网络
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