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1)  noise robust
噪声鲁棒
1.
In noise robust speech recognition, for PMC(parallel model combination) method, the performance of the combined model can approach that of the model matching the noisy environment theoretically, so it is an important noise robust speech recognition research field.
噪声鲁棒语音识别研究中,使用并行模型结合(parallel model combination,PMC)方法得到的模型理论上能够接近匹配噪声环境模型的性能,故成为噪声鲁棒语音识别的重要研究方向。
2)  Noise robustness
噪声鲁棒性
1.
Research on The Noise Robustness of Speaker Verification System Based on Sub-band HMM/MLP Model;
基于子带HMM和MLP的话者确认系统的噪声鲁棒性研究
3)  anti-noise robustness
抗噪声鲁棒性
4)  Noise robust speech recognition
噪声鲁棒语音识别
1.
A method of noise robust speech recognition is investigated by combining a blind source separation algorithm and MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients).
研究了一种基于卷积盲分离算法与MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)特征相结合的噪声鲁棒语音识别方法。
5)  robust [英][rəʊ'bʌst]  [美][ro'bʌst]
鲁棒
1.
Dyeing control based on robust H_∞ multi-step prediction;
基于鲁棒H_∞多步预测的染色控制
2.
Parameter tuning for nonlinear robust controller with high gain observer;
带有HGO的非线性鲁棒控制器及其参数整定
3.
Designing method of robust dynamic inversion for 3-D terminal guidance law;
三维末制导律的鲁棒动态逆设计方法研究
6)  robustness [英][rəu'bʌstnis]  [美][ro'bʌstnɪs]
鲁棒
1.
The iterative learning control of a class of nonlinear system with the robustness of initial state;
一类非线性系统迭代学习控制的初始态鲁棒性
2.
It can obtain some good and bad points of these two methods separately according to aspects such as forecasting accuracy rate,the speed,robustness,understanding easily and so on with the concrete instance data.
就分类的两种常见方法(统计中的判别分析和数据挖掘中的决策树方法)作对比研究,并用具体的事例数据分别针对预测准确率、速度、鲁棒性、易理解性等几方面进行研究,比较得出这两种方法的优缺点。
3.
To our best knowledge,the only multivariable design method in the open literature that can optimize robustness is μ synthesis method,which we utilize to add optimal robustness to good command response of aircraft longitudinal control system.
仿真结果表明,所设计的飞行控制系统不仅具有良好的动态性能,并且具有良好的鲁棒稳定性和鲁棒性能。
补充资料:鲁棒性
鲁棒性
robustness

   控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中,系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面,一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值(标称值),另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此,鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题,也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统,所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性(频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标)和不变性原理(自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论)有着密切的联系,内模原理(把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理)的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单劻路系统频率特性的某些特征,或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。
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参考词条