改进谐波组织规则的单通道浊语音分离系统

针对以往单通道噪声和浊语音分离算法的不足,改进了谐波组织算法。算法利用载波包络能量比将时频单元分为确定和非确定。提取基频作为组织线索。组织阶段分别使用谐波原理和最小幅度原理对确定时频单元组织;使用改进包络自相关函数度量幅度调制率对非确定时频单元组织。对比以往算法的处理结果,改进算法平均信噪比(SNR)提高0.96 dB。通过对谐波组织规则的改进,提高了分离性能。     

小波包自适应阈值语音降噪新算法

为了克服低信噪比输入下,语音增强造成语音清音中的弱分量损失,造成重构信号包络失真的问题。论文提出了一种新的语音增强方法。该方法根据语音感知模型,采用不完全小波包分解拟合语音临界频带,并对语音按子带能量进行清浊音区分处理,在阈值计算上,提出了一种清浊音分离,基于子带信号能量的小波包自适应阈值算法。通过仿真实验,客观评测和听音测试表明,该算法在低信噪比输入时较传统算法,能够更加有效地减少重构信号包络失真,在不损伤语音清晰度和自然度的前提下,使输出信噪比明显提高。将该算法与能量谱减法结合,进行二次增强能进一步提高降噪输出的语音质量。     

基于数学形态学的CR图像实时快速分割算法

为实现CR图像实时快速分割,提出一种针对直方图的包络特征进行处理的新方法。首先计算出图像的直方图,然后对直方图进行形态学滤波,提取出直方图的包络,在此基础上对直方图的包络采用改进的基于标记的分水岭算法自动提取出最佳阈值。最后根据从直方图中提取出的、代表图像特征的阈值对CR图像进行实时快速分割,在采集完图像的同时就可以得出分割结果。通过实验和时间复杂度与空间复杂度分析表明,采用提出的算法通过减少运算量,可以快速分割出CR图像并提取出感兴趣区。     

数字助听器中广义旁瓣抵消器结构的汉语语音处理技术

自适应波束形成算法是数字助听器的核心算法之一。针对自适应波束形成算法中不可避免存在的语音泄漏,本文先对传统GSC结构自适应波束形成算法进行理论研究,并提出一种汉语处理技术,补偿泄漏的语音。这种汉语处理技术利用汉语语音特有的基音频率信息,调整语音幅度谱包络,提高谱包络与基频曲线形状的相似度以提高语音的可懂度。针对泄漏的语音在高频清辅音段有较大损失的特点,在频域上对清辅音进行放大,在不改变共振峰结构的情况下,提高清辅音的能量,同时降低语音间隔段GSC算法泄漏的噪声能量,提高对语音的辨别。仿真实验结果表明,这种汉语语音处理能够补偿自适应波束形成算法造成的语音泄漏,提高语音的可懂度。      

基于数学形态滤波的语音信号基音特征提取

数学形态滤波是一种关于信号形状处理的非线性变换，它能简化信号、消除较小分量而保留信号的基本形状特征．本文基于数学形态滤波方法提出了两个分别在时域和频域提取语音信号基音周期的方案，在频域提取基音周期的同时还能提取出语音信号的谱包络。它们具有简单、直观和计算效率高等特点。由于数学形态滤波运算是并行的、局部的，新方案适于并行化处理和易于硬件化实现。实验结果表明，选择合理的数学形态滤波参数以及线性预测编码参数，能获得准确的语音信号基音特征。     

一种改进的短时平均幅度差函数算法

在语音信号分析中,对于基音周期的提取目前已有较多的分析和处理方法,在现有的短时平均幅度差函数(AMDF)的处理方法中,只需要加、减和取绝对值运算,运算量较之短时自相关函数大大下降。同时,AMDF函数的谷点提取基音周期比自相关函数的峰值更加尖锐,错判率相对较少,稳健性更高。然而,传统的AMDF算法对窗长的要求较为严格,窗长较短就会有较大的误差。本文针对该缺陷做出的改进算法,使之无论窗长多大均会有较为准确的结果,大大拓展了AMDF算法的适用空间。进一步,将其与同态处理结合,会有更好的效果。     

一种对加性噪声和信道函数联合补偿的模型估计方法

语音识别系统在面对实际环境中多变的加性噪声和信道差异的影响时性能急剧下降,抑制这些噪声和差异所造成的性能下降具有重要意义.作者提出了一种模型补偿算法,使用句子中的非语音段估计加性噪声,然后利用EM算法估计信道函数,从而在倒谱域上对失配的声学模型进行联合补偿.实验表明,相比基线系统,采用该算法的系统的平均性能相对提升幅度超过50%.算法可以动态跟踪环境的变化,性能表现优于一些传统的语音识别稳健性处理算法.     

改进LVAMDF及综合多因素基音检测算法

在对语音信号静音、清音、浊音划分的基础上,针对语音信号周期特征明显段分布随机性问题,提出改进的变长度平均幅度差函数LVAMDF及综合多因素基音检测算法,该算法对语音信号进行周期特征明显段和周期特征不明显段的聚类划分,同时,获取周期特征明显语音段的基音周期,针对少数基音周期划分倍频或半频问题,提出识别、修正方法,其识别、修正率极高。在对大量真实语音处理中,能够精确的检测出语音特征明显段的基音周期端点,基本没有倍频和半频划分,并且和AMDF、ACF算法作了对比。     

基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法

针对欠定卷积混合的语音信号模型,提出一种基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法。首先对低频段混合语音信号进行时频分析估计瞬时相对时延(ITD)并采用势函数聚类分析方法估计出声源个数及其ITD,接着锁定目标提取准确的目标语音方位信息,最后利用独立语音在时频域上的近似W一分离正交性,采用非线性时频掩蔽的方法提取目标语音。仿真实验表明,该方法能锁定任意感兴趣目标方位,能有效提取目标语音,文中实验条件下信噪比增益平均达9.5 dB。      

基于双向搜索方法的最小值控制递归平均语音增强算法

语音增强效果的提高,有赖于对噪声的准确估计和对噪声变化的及时跟踪与更新。为了提高对非平稳噪声的估计和更新能力,本文基于"改进的最小值控制递归平均"（IMCRA）算法,提出了噪声谱最小值双向搜索的改进算法。该算法结合前向搜索和后向搜索谱最小值方法的特点,有效提高噪声估计的准确性、减小非平稳噪声跟踪的延迟。实验仿真表明:在非平稳噪声环境和低信噪比条件的语音信号增强处理中,本文提出的改进算法非常有效,与IMCRA算法相比,它可以获得更好的分段信噪比的提高。      

基于相位恢复和数字全息的音频水印

提出了一种在数字全息技术中引入相位恢复算法的音频水印方法.用水印图像经相位恢复处理形成虚拟物光波与参考光波干涉,得到高对比度的傅里叶变换全息图.利用量化算法和离散余弦变换把数字全息图嵌入音频信号中,在水印提取过程中不需要原始音频信号的参与,并且采用密钥加强了水印的安全性.数值计算实验表明:该算法对有损压缩、重采样、低通滤波、噪音干扰等常用音频信号攻击均具有很好的稳健性.     

基于虚拟仪器的风力发电机组噪声分析系统*

该文基于LabVIEW虚拟技术设计了一款界面友好、操作便捷、实用性强的噪声测试分析系统。重点阐述了频率计权算法设计,依据IEC 61672-1:2002标准中频率计权规范,对比分析了快速傅里叶变换法和数字滤波器法在实现频率计权结果中的差异。在此基础上,根据IEC 61400-11-2012《风力发电机组噪声测试方法》标准,结合LabVIEW中的声音与振动工具包以及高级信号处理等函数,实现后续功能,使系统具有比较完备噪声测试分析功能。最后,以内蒙古风电场采集到的风力发电机组噪声数据为例,进行风力发电噪声分析系统的仿真验证,并对分析结果做了归纳总结。     

一种基于混沌和分数阶傅里叶变换的数字水印算法

基于混沌序列及离散分数阶傅里叶变换,提出了一种基于混沌和分数阶傅里叶变换的数字水印算法,并对算法及抗攻击性能进行了仿真分析.结果表明,该算法简单有效,对JPEG压缩、噪声、滤波等攻击具有良好的鲁棒性. 关键词： 数字水印 混沌 分数阶傅里叶变换 鲁棒性     

Audio watermarking based on psychoacoustic model and critical band wavelet transform

Watermark embedding algorithm based on critical band wavelet transform of digital audio signal is proposed in this paper. The masking threshold for each audio signal segment was calculated on the basic of psychoacoustic model. According to the similarity between critical band of human auditory system and critical band wavelet transform, a watermark was embedded into the low-band and mid-band coefficients of digital wavelet. The embedding strength was adaptively controlled by the masking threshold. The experiment results show that the embedded watermark signal is inaudible, and the watermarked audio signal has good robustness against many attacks such as compression, noise, re-sampling, low-pass filtering.     

Eigenspace-based source number estimation for direction-of-arrival estimation

A eigenspace-based source number estimation was presented.It projects the estimated covariance matrix of array signal into signal eigen-subspace and noise eigen-subspace, respectively.Using the orthogonality between signal eigen-subspace and noise eigen-subspace, it is easy to differentiate the contribution of signal and noise by using the criterion value,or the magnitude of projection.Like the Direction-of-Arrival(DOA) estimation algorithm,the estimator uses the eigenvalue decomposition of covariance matrix with order M×M,where M is the number of elements,and hence can save much computational burden.To reduce more computational burden,the estimation can be implemented by the decomposition in the real-value space.Computer simulation demonstrates the distribution of criterion value and the performance of the estimation method.The estimation method was also tested with the sonar data,which shows good performances.     

In situ quantification of noise as a function of signal in digital images

An efficient and accurate algorithm for determining the magnitude of noise as a function of signal in an arbitrary digital image is presented and demonstrated. The algorithm is robust and largely independent of the form of the image, returning the noise function with subcount error across the full dynamic range of a synthetic test image where noise of a known form has been added. The noise performance of a CCD under different image recording and processing conditions is examined using the algorithm. The effect of different noise functions on pattern-matching measurements of electronic structure by quantitative convergent beam electron diffraction is investigated.     

Digital detection and processing of multiple quadrature harmonics for EPR spectroscopy

A quadrature digital receiver and associated signal estimation procedure are reported for L-band electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy. The approach provides simultaneous acquisition and joint processing of multiple harmonics in both in-phase and out-of-phase channels. The digital receiver, based on a high-speed dual-channel analog-to-digital converter, allows direct digital down-conversion with heterodyne processing using digital capture of the microwave reference signal. Thus, the receiver avoids noise and nonlinearity associated with analog mixers. Also, the architecture allows for low-Q anti-alias filtering and does not require the sampling frequency to be time-locked to the microwave reference. A noise model applicable for arbitrary contributions of oscillator phase noise is presented, and a corresponding maximum-likelihood estimator of unknown parameters is also reported. The signal processing is applicable for Lorentzian lineshape under nonsaturating conditions. The estimation is carried out using a convergent iterative algorithm capable of jointly processing the in-phase and out-of-phase data in the presence of phase noise and unknown microwave phase. Cramér-Rao bound analysis and simulation results demonstrate a significant reduction in linewidth estimation error using quadrature detection, for both low and high values of phase noise. EPR spectroscopic data are also reported for illustration.     

一种基于数字全息技术的盲音频水印算法

提出了一种基于数字全息技术的盲音频水印算法.水印图像经随机相位调制形成物光波,该物光波的傅里叶变换与参考光波发生干涉,形成傅里叶变换全息图.再利用离散余弦变换的能量压缩能力,通过量化算法把降维的水印,即傅里叶变换全息图嵌入音频信号中,在水印提取过程中不需要原始音频信号的参与.仿真实验表明,该算法对低通滤波、噪音干扰特别是剪裁具有一定的稳健性.     

基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法研究

核磁共振测深(MRS)探水仪探测到的纳伏级微弱信号极易受到各种环境噪声的干扰, 严重影响信号特征参数的准确提取, 导致后续反演解释错误率增高. 针对这一难题, 提出了基于独立成分分析的快速固定点算法进行信噪分离. 首先分析了该算法用于全波MRS信号消噪的适用性; 其次, 采用数字正交法解决欠定盲源分离问题, 提出了频谱校正法实现分离信号幅值的有效恢复. 仿真结果表明, 该算法能够有效地实现全波MRS信号的信噪分离, 且数据拟合后初始振幅和弛豫时间的相对误差小于± 5.00%; 通过与其他经典算法的对比分析, 进一步证明了该算法消噪性能的优越性. 将该算法应用到野外实测信号处理, 结果证明其能有效滤除环境噪声.     

Real time correlation filter for optical particle counter

Particle signals are detected by two parallel measuring chains which consist of a detector and analog to digital converter. We have used OPT101 as photodiode and ADS7870 for A/D converter and the output signal from two parallel measuring chains is processed by on line correlation filter. This filter works as real time systems. A correlation algorithm has been applied for this work. The signal to noise ratio has been increased by applying correlation filter. The gain of the filter has been improved by introducing digital signal processing.