导读:本文包含了增强型嵌入算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:声纹识别,动态时间规整,谱减,嵌入式系统
增强型嵌入算法论文文献综述
周跃海,童峰,洪青阳[1]（2012）在《采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统》一文中研究指出动态时间规整(dynamic time warping,DTW)是一种相对简单成熟的算法,广泛用于语音识别系统中.针对环境噪声对声纹识别系统性能的影响,用信噪比关联谱减及自适应门限端点检测进行抗噪声处理,在此基础上采用DTW算法设计了基于嵌入式ARM9平台的声纹识别实现方案,并给出了带噪环境下的声纹识别实验结果.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2012年02期）
黄亮[2]（2010）在《基于DM6446嵌入式平台的语音增强算法实现与优化》一文中研究指出语音是人类交流信息最有效、最方便的一种手段。用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生、传输、存储和获取语音,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。然而,在实际环境中,语音总会受到各种影响变得不再是纯净语音从而加大了语音处理的难度。本文以高性能多媒体处理器为平台,实现了噪声消除以及回波抵消的语音增强算法,并可集成运用于各种专用,复杂的语音处理嵌入式系统当中。本文研究分析了去噪算法和自适应回声消除算法等语音增强处理算法,自适应回声消除算法重点研究了NLMS算法,去噪算法重点研究了维纳滤波算法,并对维纳滤波算法进行了改进。上述算法在DM6446的嵌入式平台上进行了实现。论文首先编写了改进的维纳滤波算法和NLMS算法的C代码浮点程序,之后进行了定点化处理。对于维纳滤波算法,通过仿真实验以及人耳试听,发现改进后算法的效果得到了明显的提高。另外完成了上述算法的定点化,通过对比定点化前后值的大小发现误差小于0.2%。本文选用TI公司的达芬奇(DaVinci)数字媒体片上系统DM6446作为嵌入式验证平台,通过BootLoader的移植和Linux操作系统的移植实现了开发平台的自启动。之后利用ARM端Montavista Linux2.6.10系统实现系统的控制,包括采样频率、采样位数的设置,语音的采集播放等;而DSP端主要实现作为系统核心的语音增强算法。在针对该平台对算法进行一系列的优化之后,运算性能得到了近130%的提升。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2010-12-01）
张利明[3]（2010）在《嵌入式环境下指纹增强和匹配算法的研究》一文中研究指出随着指纹识别技术的日渐成熟和相关设备的配套,特别是指纹采集芯片性能的不断提升,嵌入式指纹识别系统日渐被人们所接受。市场需求也日渐扩大。嵌入式指纹识别系统成为一个有实际应用价值的研究课题。现今,已有不少国内外学者和企事业单位对联机指纹识别系统作了大量的研究,联机指纹识别技术也日趋成熟,但嵌入式指纹识别系统的构建却相对落后。相对于联机指纹识别系统,嵌入式指纹识别系统存在的难点主要体现在如下几个方面：一是嵌入式环境下的空间有限,二是芯片的运算速度相对较慢,叁是嵌入式环境下的存储空间相对较小。本文针对以上的叁个问题进行了深入研究,主要研究内容包括：针对现有嵌入式环境下的运行空间有限的问题,采用分行分块的思想。整个指纹的分割,方向场计算等各个处理步骤都采用基于块的。每一处理阶段都采用按行处理,当上行处理完后处理下一行,减小系统运行所需要的运行空间。提出了可变模板的增强算法。现有的增强算法大多是采用二维模板增强或一维模板增强。二维模板增强能够利用的邻域像素点较多增强效果较好,但缺点是计算量大难以在运算速度较慢的嵌入式环境下使用。采用一维模板增强由于使用了较少的邻域像素增强速度快,但却损失了性能。本文采用一维的可变模板,根据邻域像素的具体情况选择增强模板的形状和大小,更加准确地突出了指纹的纹线结构,在提高增强速度的同时得到了较好的增强效果。提出了基于叁值特征向量的指纹匹配算法。现有的指纹匹配方法很多采用特征点邻域的某方面特征作为特征点的特征描述子。首先单一方面的特征不能够全面地描述细节点邻域的信息,而全面考虑特征点邻域的信息又会使指纹特征码变得过长,增加存储容量和读取时间。本文选取细节点邻域的方向场,细节点,纹线叁方面的信息全面地描述细节点的邻域信息,并将特征以叁值特征向量的形式存储。基于叁值特征向量的指纹匹配算法不仅提高了指纹匹配的速度,而且使芯片能够存储更多的指纹特征码,提高了系统的指纹容量。(本文来源于《山东大学》期刊2010-04-05）
魏臻,张景达,陆阳[4]（2007）在《嵌入式系统中语音增强改进算法的研究》一文中研究指出分析比较对带噪语音进行语音增强的各种主要算法,根据嵌入式系统的特殊要求选择减谱法,详细介绍了减谱法原理并分析其缺陷和不足,同时对其改进算法进行研究并探讨实现过程。对于减谱法改进算法中参数如何选择以达到最佳噪声抑制效果,各教科书均未给出准确说明,并且国内外也未达成一致。本文在建立语音模拟实验平台的基础上,通过大量的模拟实验,给出较优的参数组合,最后给出语音增强的效果。(本文来源于《2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集（一）》期刊2007-06-01）
魏臻,张景达,陆阳[5]（2007）在《嵌入式系统中语音增强改进算法的研究》一文中研究指出分析比较对带噪语音进行语音增强的各种主要算法,根据嵌入式系统的特殊要求选择减谱法,详细介绍了减谱法原理并分析其缺陷和不足,同时对其改进算法进行研究并探讨实现过程。对于减谱法改进算法中参数如何选择以达到最佳噪声抑制效果,各教科书均未给出准确说明,并且国内外也未达成一致。本文在建立语音模拟实验平台的基础上,通过大量的模拟实验,给出较优的参数组合,最后给出语音增强的效果。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2007年S1期）
增强型嵌入算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
语音是人类交流信息最有效、最方便的一种手段。用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生、传输、存储和获取语音,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。然而,在实际环境中,语音总会受到各种影响变得不再是纯净语音从而加大了语音处理的难度。本文以高性能多媒体处理器为平台,实现了噪声消除以及回波抵消的语音增强算法,并可集成运用于各种专用,复杂的语音处理嵌入式系统当中。本文研究分析了去噪算法和自适应回声消除算法等语音增强处理算法,自适应回声消除算法重点研究了NLMS算法,去噪算法重点研究了维纳滤波算法,并对维纳滤波算法进行了改进。上述算法在DM6446的嵌入式平台上进行了实现。论文首先编写了改进的维纳滤波算法和NLMS算法的C代码浮点程序,之后进行了定点化处理。对于维纳滤波算法,通过仿真实验以及人耳试听,发现改进后算法的效果得到了明显的提高。另外完成了上述算法的定点化,通过对比定点化前后值的大小发现误差小于0.2%。本文选用TI公司的达芬奇(DaVinci)数字媒体片上系统DM6446作为嵌入式验证平台,通过BootLoader的移植和Linux操作系统的移植实现了开发平台的自启动。之后利用ARM端Montavista Linux2.6.10系统实现系统的控制,包括采样频率、采样位数的设置,语音的采集播放等;而DSP端主要实现作为系统核心的语音增强算法。在针对该平台对算法进行一系列的优化之后,运算性能得到了近130%的提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
增强型嵌入算法论文参考文献
[1].周跃海,童峰,洪青阳.采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统[J].厦门大学学报(自然科学版).2012
[2].黄亮.基于DM6446嵌入式平台的语音增强算法实现与优化[D].哈尔滨工业大学.2010
[3].张利明.嵌入式环境下指纹增强和匹配算法的研究[D].山东大学.2010
[4].魏臻,张景达,陆阳.嵌入式系统中语音增强改进算法的研究[C].2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集（一）.2007
[5].魏臻,张景达,陆阳.嵌入式系统中语音增强改进算法的研究[J].仪器仪表学报.2007