卷积噪声环境下语音信号鲁棒特征提取

提出了一种基于独立分量分析(ICA)的语音信号鲁棒特征提取算法,用以解决在卷积噪声环境下语音信号的训练与识别特征不匹配的问题。该算法通过短时傅里叶变换将带噪语音信号从时域转换到频域后,采用复值ICA方法从带噪语音的短时谱中分离出语音信号的短时谱,然后根据所得到的语音信号短时谱计算美尔倒谱系数(MFCC)及其一阶差分作为特征参数。在仿真与真实环境下汉语数字语音识别实验中,所提算法相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了34.8%和32.6%。实验结果表明基于ICA方法的语音特征在卷积噪声环境下具有良好的鲁棒性。      

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。      

采用联合字典优化的噪声鲁棒性语音转换算法

针对含噪语音难以实现有效的语音转换,本文提出了一种采用联合字典优化的噪声鲁棒性语音转换算法。在联合字典的构成中,语音字典采用后向剔除算法(Backward Elimination algorithm,BE)进行优化,同时引入噪声字典,使得含噪语音与联合字典相匹配。实验结果表明,在保证转换效果的前提下,后向剔除算法能够减少字典帧数,降低计算量。在低信噪比和多种噪声环境下,本文算法与传统NMF算法和基于谱减法消噪的NMF转换算法相比具有更好的转换效果,噪声字典的引入提升了语音转换系统的噪声鲁棒性。      

感知听觉场景分析的说话人识别

针对低信噪比说话人识别中缺失数据特征方法鲁棒性下降的问题,提出了一种采用感知听觉场景分析的缺失数据特征提取方法。首先求取语音的缺失数据特征谱,并由语音的感知特性求出感知特性的语音含量。含噪语音经过感知特性的语音增强和对其语谱的二维增强后求解出语音的分布,联合感知特性语音含量和缺失强度参数提取出感知听觉因子。再结合缺失数据特征谱把特征的提取过程分解为不同听觉场景进行区分地分析和处理,以增强说话人识别系统的鲁棒性能。实验结果表明,在-10 dB到10 dB的低信噪比环境下,对于4种不同的噪声,提出的方法比5种对比方法的鲁棒性均有提高,平均识别率分别提高26.0%,19.6%,12.7%,4.6%和6.5%。论文提出的方法,是一种在时-频域中寻找语音鲁棒特征的方法,更适合于低信噪比环境下的说话人识别。      

噪声对单耳语言可懂度的影响

单耳通信时,周边噪声对语言可懂度产生影响。针对信号侧语音信号强度70dB时,研究3种不同类型噪声下,干扰侧不同强度噪声和信号侧不同信噪比情况的语言可懂度。实验结果表明:当信号侧信噪比大于某一阈值时,干扰侧噪声对可懂度不产生显著影响,该阈值同噪声类型有关;而在信号侧低信噪比的情形下,干扰侧适当强度噪声可提高信号侧语言可懂度,最佳干扰噪声级为78—82dB,过大的干扰侧噪声级导致可懂度下降。基于心理声学和生理学的初步机理发现:噪声环境下的语音识别中,对侧耳中耳肌肉伸缩对噪声感知的抑制提高了信号侧语言可懂度。      

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。      

基于多窗谱的心理声学语音增强

与传统的周期谱图相比,多窗谱具有更小的估计方差。从含噪语音的多窗谱对噪声及噪声与含噪语音之比(NNSR)进行估计,用基于NNSR的幅度谱减实现用于计算人耳掩蔽阈值的预增强语音,用集成了人耳掩蔽阈值的心理声学加权规则实现最终的增强语音。考虑到多窗谱的特点对掩蔽偏移量进行了修正,修正后的重建语音,其客观测量指标修正巴克谱测度比修正前有一定的改进。再对心理声学加权规则作最大值小于1的限制,则输入信噪比越大(0 dB以上),分段信噪比和总体信噪比提高得越多。非正式试听表明重建语音失真较小,背景噪声大大降低,且没有音乐噪声。     

噪声环境中的汉语浊语音检测

为了在低信噪比和复杂噪声环境下检测汉语浊语音,根据浊语音谐波结构特性,提出了一种鲁棒的浊语音检测方法。通过改进的谱跟踪算法,得到能表征浊语音谐波特性的一簇谱线;从谱线簇中提取谐波特征作为汉语浊语音检测的依据。在不同信噪比和不同噪声环境下的浊语音检测对比实验中全面优于传统方法,在0 dB信噪比时正识率高于传统方法约30%。实验结果表明,该方法在低信噪比和非平稳复杂噪声环境下都具有较好的浊语音检测效果。      

时频字典学习的单通道语音增强算法

针对以往语音增强算法在非平稳噪声环境下性能急剧下降的问题,基于时频字典学习方法提出了一种新的单通道语音增强算法。首先,提出采用时频字典学习方法对噪声的频谱结构的先验信息进行建模,并将其融入到卷积非负矩阵分解的框架下;然后,在固定噪声时频字典情况下,推导了时变增益和语音时频字典的乘性迭代求解公式;最后,利用该迭代公式更新语音和噪声的时变增益系数以及语音的时频字典,通过语音时频字典和时变增益的卷积运算重构出语音的幅度谱并用二值时频掩蔽方法消除噪声干扰。实验结果表明,在多项语音质量评价指标上,本文算法都取得了更好的结果。在非平稳噪声和低信噪比环境下,相比于多带谱减法和非负稀疏编码去噪算法,本文算法更有效地消除了噪声,增强后的语音具有更好的质量。      

一种用于强噪声环境下语音识别的含噪Lombard及Loud语音补偿方法

针对语音识别中由于强噪声的影响而引起的Lombard和Loud效应进行研究,提出了基于训练数据的加性噪声和Lombard及Loud效应的联合补偿法。对于加性噪声是从谱减法的逆向角度对训练数据在频谱域采用谱加法;对于Lombard和Loud语音,则采用基于隐马尔可夫模型(HMM)状态标注的训练数据补偿,该方法同时考虑Lombard和Loud语音不同声学单元的不同状态在倒谱域的多种变化和多种变异情况下不同声学单元的音长及相对音长的变化。这种基于数据的多模式补偿使模型自动适应多种噪声和语音变异情况,在强噪声环境下具有很强的鲁棒性,并且不影响识别系统在正常环境或正常发音时的识别性能.同时,由于补偿是在训练过程中得到,不增加识别时的计算复杂度。     

基于掩蔽特性的噪声环境下语音识别新特征

语音识别系统的识别率在噪声环境中下降很大。本文根据人耳的听觉特性,提出一种基于人耳听觉掩蔽特性的抗噪声特征提取方法。该方法先求取噪声语音的掩蔽特性,在此基础上再计算Ｍｅｌ倒谱系数用于语音识别。通过对ＴＩＭＩＴ数据包的 ０～９十个英语数字在 ＮｏｉｓｅＸ９２的各种噪声下进行了识别试验。其中在信噪比 ０ｄＢ条件下,在 ３种噪声条件下识别率平均提高 １５２％,实验表明新方法对于各种噪声环境下的识别率有显著提高。     

基于线性调频Z变换和短波语音通话的飞机类型识别研究

研究用短波语音通话携带的飞机舱室噪声对飞机类型进行识别的方法。分析了飞机舱室内噪声在短波信道和语音通话干扰下的物理特性,定义了估计语音段的飞机噪声信噪比的公式,提出了自适应的抑制语音增强飞机噪声的模型,通过CZT变换分别提取目标信号不同频段的功率谱密度级特征,并设计了用支持向量机进行分类识别的二叉分类树。对8类现场实测数据进行实验:增强后语音段的平均信噪比提高约22 dB,分类树对语音应答间隔噪声、语音段信号和增强后的信号的平均识别率分别为82.79%,15.25%,50.18%。实验表明:应答间隔噪声可用于飞机类型识别;语音抑制算法带来较大的信噪比和识别率增益,证明语音段蕴含有助于飞机类型识别的重要信息,可为后续的研究奠定基础。      

基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法EI北大核心CSCD

针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。     

时频结合自适应阈值小波包消噪算法

在充分考虑人耳听觉特性和噪声统计特性的基础上,提出一种时频结合Bark尺度自适应阈值的语音消噪算法,在Bark频域上自适应调整增强系数可以较准确地进行阈值判定。仿真实验验证,时频结合算法在低信噪比输入情况下较传统语音降噪方法具有明显优势,其在消除高斯白噪声的同时有效降低了语音损失,可获得最大信噪比,谱失真测度最小,增强语音的MOS(Mean Opinion Score)评分明显提高,具有较好的听觉效果。     

基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法

针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。     

基于改进的隐马尔可夫和神经网络混合模型的语音识别

研究了一种非齐次隐马尔可夫模型（Inhomogeneous Hidden Markov Model），然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合，训练出抗噪声的HMM模型，并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明，该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别。该模型具有更好的抗噪鲁棒性，在信噪比较低的情况下（5dB-10dB），识别率可以提高5％左右。     

BP神经网络在汉语数字语音识别中的应用

从语音信号产生的数字模型出发,对1～10这10个汉语数字的语音信号进行预处理,提取了Mel频率倒谱系数,并将特征参数序列进行非线性时间规整为固定的帧数,使用BP神经网络的训练和识别,研究该方法的可行性和有效性。结果表明,在噪声环境下1,7,9的识别率为80%,而2,3,4,5,6,8,10的识别率都是100%,识别率主要受噪声、不同人的发音不同等因素的影响。该方法具有可行性强、识别率高的特点,可应用于语音识别系统。     

低信噪比下的语音识别技术

传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneous Hidden Markov Model,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。     

联合深度神经网络和凸优化的单通道语音增强算法

噪声估计的准确性直接影响语音增强算法的好坏,为提升当前语音增强算法的噪声抑制效果,有效求解无约束优化问题,提出一种联合深度神经网络(DNN)和凸优化的时频掩蔽优化算法进行单通道语音增强。首先,提取带噪语音的能量谱作为DNN的输入特征;接着,将噪声与带噪语音的频带内互相关系数(ICC Factor)作为DNN的训练目标;然后,利用DNN模型得到的互相关系数构造凸优化的目标函数;最后,联合DNN和凸优化,利用新混合共轭梯度法迭代处理初始掩蔽,通过新的掩蔽合成增强语音。仿真实验表明,在不同背景噪声的低信噪比下,相比改进前,新的掩蔽使增强语音获得了更好的对数谱距离(LSD)、主观语音质量(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)和分段信噪比(segSNR)指标,提升了语音的整体质量并且可以有效抑制噪声。