基于子带能量特征的最优化语音端点检测算法研究

为了提高噪声环境下语音端点检测的鲁棒性,提出了一种结合多子带能量特征和最优化边缘检测判决准则的算法。该算法的突出优点在于:在不同信噪比情况下,其端点检测滤波器的输出基本不变,从而避免了门限调整所带来的困难。实验结果表明,这种算法在多种噪声环境下都能够达到较好的语音检出效果。这种算法克服了传统语音端点检测以短时能量、基频、过零率等作为检测特征时,需要动态调整门限且在低信噪比情况下鲁棒性较差的缺点。     

低信噪比下采用感知语谱结构边界参数的语音端点检测算法

提出了一种采用感知语谱结构边界参数(PSSB)的语音端点检测算法,用于在低信噪比环境下的语音信号预处理。在对含噪语音进行基于听觉感知特性的语音增强之后,针对语音信号的连续分布特性与残留噪声的随机分布特性之间的不同点,对增强后语音的时-频语谱进行二维增强,从而进一步突出连续分布的纯净语音的语谱结构。通过对增强后语音语谱结构的二维边界检测,提出PSSB参数,并用于端点检测。实验结果表明,在白噪声-10 dB到10 dB的各种信噪比环境下,采用PSSB参数的端点检测算法,相对于其它端点检测算法,更有效地检测出语音的端点。在-10 dB的极低信噪比下,提出的方法仍然有75.2%的正确率。采用PSSB参数的端点检测算法,更适合于低信噪比白噪声环境下的语音端点检测。      

滑动窗累积量的递推估计算法及其在语音端点检测中的应用

提出了一种滑动窗累积量的递推估计算法并应用于语音端点检测中,用以解决传统端点检测方法在噪声环境下检测性能变差的问题。在对含噪语音信号进行加窗之后,利用滑动窗累积量的递推估计算法估计含噪语音信号的高阶累积量值,并在此基础上结合能量特征进行语音端点检测。实验结果表明,所提滑动窗累积量递推估计算法相比较传统高阶累积量计算方法运算效率明显提高;所提端点检测算法在不同噪声和信噪比环境下相比较G.729b算法点正确率Pc-point值平均提升了6.07%。基于滑动窗高阶累积量的语音端点检测算法具有较高的运算效率及良好的鲁棒性。      

滑动窗累积量的递推估计算法及其在语音端点检测中的应用

提出了一种滑动窗累积量的递推估计算法并应用于语音端点检测中,用以解决传统端点检测方法在噪声环境下检测性能变差的问题。在对含噪语音信号进行加窗之后,利用滑动窗累积量的递推估计算法估计含噪语音信号的高阶累积量值,并在此基础上结合能量特征进行语音端点检测。实验结果表明,所提滑动窗累积量递推估计算法相比较传统高阶累积量计算方法运算效率明显提高;所提端点检测算法在不同噪声和信噪比环境下相比较G.729b算法点正确率Pc-point值平均提升了6.07%。基于滑动窗高阶累积量的语音端点检测算法具有较高的运算效率及良好的鲁棒性。     

圆形阵列无线传感器的鸟鸣声检测方法*

针对海岛湿地自然保护区鸟类等发声动物监测困难的问题,开发了基于物联网的圆形阵列无线传感器实时在线监测系统。鉴于保护区现场环境条件的特殊性,为保障传感器系统在野外长期稳定运行,需减少无鸣声数据的传输量来减轻系统负担,该文提出了基于子带能量谱熵比的动态双门限鸟类鸣声端点检测算法,对监测数据的有效鸣声段检测后实时回传到云平台。经过仿真和野外实测数据对比了不同信噪比下的鸣声检测性能,结果表明在暴风雨、风浪等海岛自然环境噪声下,鸟鸣声端点检测算法的准确率达90%以上,基本可实现海岛环境中的有效鸣声端点检测,提升了圆形阵列无线传感器系统的可靠性。     

时频特征的海豚发声端点检测方法研究*

为在复杂的海洋环境噪声场中检测出目标海豚的某类声信号,设计了一种基于海豚声学特征的端点检测方法。根据海洋环境中噪声能量大且分布频率范围广,而海豚声音的时频特征具有持续时间短,、频率高且集中,、发声行为持续时间长的特点,将采集到的海洋声音进行分帧,计算单帧信号短时能量、谱质心和谱质心二阶偏移率,当海豚发出声信号时,谱质心和能量相应发生突变,截取发生突变的信号实现端点检测。通过与门限法等其他常见端点检测方法进行对比,结果表明,此方法在低信噪比的海洋环境下对单一海豚的某一类声信号检测准确度更高,同时具有较强的抗干扰能力。     

基于多步长梯度特征的红外弱小目标检测算法

针对低信噪比红外图像中弱小目标检测难的问题,在分析红外弱小目标各向梯度特征的基础上,提出了一种新的红外弱小目标检测算法.该算法基于红外弱小目标各向梯度均快速下降的特征,首先根据目标大小在待检测点上、下、左、右选取4个参考点,根据多步长下待检测点与参考点之间的最大梯度特征,判定潜在目标;然后通过连续3帧检测信息的融合,确...     

基于特征似然度加权和维数缩减的Robust语音端点检测

传统的语音端点检测方法在低信噪比环境下可靠性会急剧下降。本文提出了两种特征处理方法:特征的似然度加权和基于散度的维数缩减,来提高噪声下端点检测的性能。通过加权增加动态特征在似然度计算中的比重,可以提高端点检测的噪声Robustness。缩减散度值较小的特征维,对检测精度只有很小的影响,但可以提高检测效率。似然度加权对维数缩减之后的特征同样有效。在Aurora2数据库上的实验结果显示,在干净数据训练的检测模型下,似然度加权可以显著提高噪声下的端点检测性能。对维数缩减后的特征进行似然度加权,获得了与原始特征似然度加权相当的检测性能。这说明本文提出的方法是有效的。     

基于机器视觉的自然环境下作物行识别与导航线提取

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速准确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。     

基于熵函数的耳语音声韵分割法

耳语音声韵分割是耳语音识别和转换的前期工作。由于耳语发音不同于正常音,一般用于正常音的声韵分割法对耳语音不再适用。通过分析耳语音的发音及声学特点,利用宽带语谱图的声韵变化规律,提出了适用于耳语音的信息熵端点检测法,以及相对熵、音长和谱重心相结合的声韵分割法。并对两组信噪比为2-10 dB的380个汉语单音节耳语音进行声韵分割,女声的正确率为87.9％,男声的正确率为90.3％,高于频域法、聚类法和谱平坦度声韵分割法。实验表明,相对熵法可做为耳语音识别和转换的预处理,它改善了汉语耳语音转换为正常音的音质。     

基于神经网络的低照度彩色图像增强算法

由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。     

光伏电池缺陷红外热成像检测与图像序列处理

作为光伏电站的主要组成部分,光伏电池中存在隐裂、划痕、热点和断栅等缺陷,这些缺陷影响着电池的性能和电站的运行状况,因此开展光伏电池的缺陷检测是至关重要的。建立脉冲电致红外热成像(PEIT)实验系统,使用该系统开展含有不同类型缺陷的光伏电池的检测实验并采集红外热图像序列。采用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种监督学习算法来处理热图像序列,并与主成分分析(PCA)和多项式拟合相关系数(FCC)两种传统处理算法进行比较。实验结果表明,PEIT算法可以对光伏电池的缺陷进行有效检测,QDA算法在信噪比、信息熵和均方误差三个指标上均优于LDA、PCA和FCC算法,可以实现对光伏电池各类缺陷的有效识别。     

局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法——区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。     

采用骨导语音自适应的语句分割方法*

为了解决含噪语句分割问题,也为了解决某些低信噪比环境下传统气导语句分割算法分割效果差、分割准确度低且算法自适应性弱等问题,提出一种基于骨导语音自适应的分段双门限语音分割方法。将骨导语音和气导语音同步采集,获取抗噪性能更好的骨导语音,然后在融合过零率与短时能量中引入随机动态阈值的自适应方法进行端点检测,最后利用分段双门限和语音聚类等手段实现语音分割,提高语音分割算法的鲁棒性。通过实验验证了所提算法的有效性和可行性,同时与其他语音分割算法进行了对比,证明该文所提分割算法精度更高,效果更好。     

一种深空背景空间小目标条痕检测算法

针对深空慢速运动目标(目标在焦面的运动速度小于1 pixel/frame)提出了一种最大似然条痕检测算法,能够在较低信噪比情况下实现有效的慢速目标检测。算法将目标脉冲形状信息引入信号模型中,是最大值投影算法的改进形式。建立基于高斯噪声分布的图像信号模型,在此基础上推导了最大似然条痕检测算法模型;分析该算法的实时性及其理论探测性能;采用蒙特卡罗仿真方法比较最大似然条痕检测算法与最大值投影检测算法的检测性能。仿真结果表明,输入信噪比为3.5时,最大似然条痕检测算法的探测概率为95%,其相同探测概率条件下所需信噪比比最大值投影算法降低了2.5(即最大值投影算法要达到95%的检测概率,所需信噪比为6)。算法实时性分析表明,最大似然条痕检测算法的实时处理能力为31.25 Mb/s。     

荧光米激光雷达气溶胶团边界检测

有机气溶胶具有荧光效应,能在特定波长激光的激发下产生荧光,针对此类荧光气溶胶团,提出了一种基于水平探测荧光-米激光雷达的径向边界检测算法。该算法利用荧光和米双通道的回波信号构造一个去除大气影响的函数,并采用截距法检测荧光气溶胶团的突变特征信号以确定边界。数值仿真表明,该算法在不同能见度和信噪比下对单个和两个荧光气溶胶团的径向边界检测都具有较高的精确度和稳定性。利用该算法检测了荧光-米激光雷达对单个或两个荧光气溶胶团的径向边界,结果表明该算法有效提高了边界检测的准确度和稳定性,且具有检测单个荧光气溶胶团边界的时效性。     

基于Hough一维变换的直线检测算法

针对标准Hough变换直线检测存在的问题,提出了一种基于Hough一维空间变换的直线检测算法。对图像进行边缘检测,将互不连通的边缘进行分组;利用Hough一维空间变换对边缘组进行直线检测并编组,降低了算法和空间复杂度;通过对直线组进行精确处理,解决了过连接、端点确定和检测精度存在的问题。实验结果表明:该算法有效地解决了标准Hough变换算法中存在的问题,降低了误检率和漏检率,提高了直线检测精度,能够实现对不同类型影像数据的直线检测处理。     

复杂噪声环境中的语音端点检测

提出了一种适用于复杂加性噪声环境的语音端点检测方法。通过对噪声类型的归纳,建立自适应的平稳噪声模型,并根据模型搜索信号能量非平稳的区域。然后基于浊音在频域上的谐波结构,在此区域内检测浊音,从而排除非平稳噪声的干扰。最后根据信号能量精确搜索语音起止点。与目前典型端点检测算法的对比实验表明,在大多数复杂噪声环境下,该算法具有较好的准确率。     

一种海空背景下红外小目标检测新算法

针对海空背景下红外小目标图像信噪比低、难以检测的情况以及传统检测方法需要图像帧数多、实时性差等缺点,基于Donoho的小波变换阈值化方法,提出了一种更加适合海空背景下红外小目标检测的新算法.该算法采用一种新的阈值求取方法以及更加简单的硬阈值化函数对图像进行处理.通过仿真实验将新算法与传统检测算法进行比较,实验结果表明,无论在处理效果还是实时性上,新算法都优于传统算法.     

一种海空背景下红外小目标检测新算法

针对海空背景下红外小目标图像信噪比低、难以检测的情况以及传统检测方法需要图像帧数多、实时性差等缺点,基于Donoho的小波变换阈值化方法,提出了一种更加适合海空背景下红外小目标检测的新算法.该算法采用一种新的阈值求取方法以及更加简单的硬阈值化函数对图像进行处理.通过仿真实验将新算法与传统检测算法进行比较,实验结果表明,无论在处理效果还是实时性上,新算法都优于传统算法.