搜索结果: 106-120 共查到“信息与通信工程 语音”相关记录319条 . 查询时间(0.035 秒)
信号在某种变换下可以稀疏表示是压缩感知研究的先验条件，正交傅里叶变换则是应用非常广泛的一种稀疏变换。但是，由于语音信号是准周期信号，对其进行傅里叶变换会造成频谱泄漏，因而引起信号重构性能的降低。本文基于语音信号准周期性的特点，提出了一种基于差分变换的语音稀疏化变换矩阵，在此基础上采用OMP优化算法来重构语音信号。实验表明，与采用正交傅里叶变换方法对语音信号进行稀疏化变换、OMP算法对语音信号进行重...
一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法
宽带语音增强 噪声估计 统计模型 谱熵
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2013/8/19
为解决传统算法对噪声适应性较差，残留音乐噪声较强的问题，本文提出了一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法。该算法可应用于宽带语音编码器，以提升在噪声环境下的编码质量。本文所提算法利用谱熵对噪声类型进行有效的判别，将背景噪声分为白噪声和有色噪声两类，并根据噪声特性选择适当的噪声估计方法。在白噪声背景下，选择一种谱平滑的方法；在有色噪声背景下，则选择经典的最小值控制递归平均算法。在此基础上结合经典的...
一种新的基于数据场的语音增强算法
语音增强 数据场 时频掩蔽 噪声估计
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2013/8/19
语音增强是消除噪声干扰的主要手段，在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的，而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域，用数据场对语音的时频依赖性进行建模，提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互...
针对语音增强技术中先验信噪比参数的估计问题，本文通过结合两步噪声消除技术以及语音与噪声分量的高斯统计模型，在频率域中提出了一种新的先验信噪比估计算法。该算法基于直接判决方法的输出结果，利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧纯净语音分量的谱能量，以获取带噪语音的先验信噪比估计。算法在保留两步噪声消除算法优点的基础上，无需语音增强系统中增益因子的任何先验条件，且在有效消除背景噪声的同时能够最大程度地抑...
基于主分量分析的语音信号压缩感知
压缩感知 主分量分析 冗余字典 语音信号
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2013/8/19
压缩感知理论是近年来兴起的一个新的研究热点。寻求适合于语音信号的稀疏基是压缩感知理论应用到语音信号处理领域的前提。本文基于主分量分析理论和大量的块数据，提取语音信号的特征信息，并根据压缩感知理论、字典构造的方法以及语音信号的特点，构造出一种新的适合于语音信号稀疏表示的冗余字典。该冗余字典是由多个正交基级联而成。为了更为客观的说明这种稀疏表示的优势，采用两种稀疏度的衡量标准来分别比较语音信号在DCT...
采用特征分类直方图均衡化的鲁棒性语音识别
语音识别 直方图均衡化 特征分类 鲁棒性
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2013/8/19
大部分噪声会引起语音倒谱域特征参数的非线性失真，导致识别系统性能下降。直方图均衡化方法是一种非线性补偿变换技术，较传统的基于线性变换技术的抗噪声方法进一步提高了系统的鲁棒性。但实际识别系统中，除了噪声引起语音特征的非线性失真外,还存在训练和测试数据的语音特征类分布不一致问题，从而难以保证传统的直方图均衡化方法发挥其优势。本文提出一种基于特征分类的直方图均衡化方法，首先对初步均衡化后的含噪语音特征矢...
本文针对短波语音中存在的时变干扰难以跟踪，更难以滤除的问题，提出了一种基于二进小波变换的抗时变干扰算法，利用二进小波变换的变焦距的功能以及保持语音信号连续性的特点将短波语音信号分解成各层小波系数，由于噪声、语音和时变干扰在不同尺度上小波变换后，其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现，因此通过二进小波变换能够有效地将时变干扰分解到很少的小波系数上，然后结合后验信噪比的大小以及根据人耳...
支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法，在高维特征空间中寻找最优分类超平面，具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题，针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点，提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法，既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度，又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力，为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径...
强混响环境下语音信号的频域盲分离问题是盲源分离领域的一个难点，主要是因为混合系统的脉冲响应时间过长，甚至超过信号的非平稳时间，导致算法性能下降。本文针对这个问题提出了一种解决方法，在用一个短时傅立叶变换将时域卷积混合信号转化为频域的过程，再在时频域上使用另一个短时傅立叶变换，将信号变换到调制谱域，这样较长的脉冲响应就被转化为调制谱域上的瞬时混合形式，而瞬时混合情形则采用独立向量分析(IVA)算法来...
本文基于压缩感知技术，根据语音信号的特点，提出了一种基于自相关特性的截断循环自相关矩阵作为观测矩阵，并在此基础上，从实用的角度出发，提出了基于模板匹配的近似截断循环自相关矩阵作为观测矩阵，并证明其满足RIP特性。由语音信号与截断循环自相关矩阵、近似截断循环自相关矩阵和高斯随机矩阵分别构造相应的观测，采用BP算法来重构原始语音信号。实验表明，由2个模板元素线性组合而成的近似截断循环自相关矩阵重构原始...
基于冗余字典的信号稀疏表示是一种新的信号表示理论，当前的理论研究主要集中在字典构造算法和稀疏分解算法两方面。该文提出一种新的基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法，该算法针对自相关函数为指数衰减的平稳信号，从K-L展开出发，建立了匹配信号结构的冗余字典，进而提出一种高效的基于非线性逼近的信号稀疏表示算法。实验结果表明冗余字典中原子的自适应性和代数结构使短时平稳语音信号稀疏表示具有较高的稀疏度和较...
基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法
端点检测 压缩感知 倒谱距离
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2013/8/20
本文基于语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性，采用稀疏随机观测矩阵和线性规划重构算法对语音信号进行压缩感知与重构。研究了语音信号的压缩感知观测序列特性，根据语音帧和非语音帧压缩感知观测序列频谱幅度分布分散且差异较大的特性，提出基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法，并对4dB-20dB下的带噪语音进行端点检测仿真实验。仿真结果显示，基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法与奈奎斯特采样...
语音变调方法分析及音效评估
语音变调 时域同步叠加固定合成 相位声码器 音效评估 频谱插值
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2013/12/12
对现有变调方法作了分类分析,分析了3种典型方法的变调原理和特点,即基于时域同步叠加固定合成变调法(synchronized overlap-add fixed synthesis,SOLA-FS)、频域插值法和基于相位声码器法,重点给出改进的时域SOLA-FS实现方法;通过仿真实验对比3种变调方法的效果:3种变调方法均能在保持音频播放时间不变的前提下,实现音调的改变,但在语音自然度的感知上有差别;...
基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强
实值离散Gabor变换 联合时频域 语音增强
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2013/8/20
传统变换域语音增强方法对语音做短时平稳性假设，这会造成对语音信号和噪声信号谱估计不准确，从而导致语音失真和残留噪声。本文提出一种从联合时频域进行语音增强的方法，该算法无需对语音做短时平稳假设。算法采用具有最佳能量聚集特性的高斯变换核函数，利用能快速实现的实值离散Gabor变换（RDGT）将语音信号变换到联合时频域，然后利用语音和噪声谱服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对...