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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。 相似文献
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《声学学报:英文版》2015,(5)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于高阶累积量谱、时序循环平稳信号分析、时频面Hough变换等预处理方法,给出了相对应的三种谐波族信号基频搜索与检测算法,并在2阶、4阶、8阶谐波情形下,应用于受白噪声污染的模拟谐波族信号、实测无人机信号和实测直升机信号等三种谐波族信号的检测概率的计算。计算结果表明,随着阶数的提高,三种算法对目标的检测性能均有所提高;对于上述三种不同信号,其基频搜索与检测能力最好的算法有所不同。所给出的谐波族信号基频搜索与检测算法将在直升机、无人机等目标的检测应用中发挥更好的作用。 相似文献
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提出了一种两阶段复数谱卷积循环网络(CRN)的立体声回声消除(SAEC)算法,该算法无需对立体声信号进行去相关,因而能够在保证立体声音质和空间感的同时,解决自适应滤波SAEC算法非唯一解问题。所提算法采用两个阶段进行回声消除,第一阶段根据传声器接收信号和参考信号估计回声信号,第二阶段将估计回声信号作为先验信息,联合传声器接收信号作为输入特征,估计近端语音。相对于单阶段CRN算法,该方法能够提高网络对回声和近端语音的区分度,有助于近端语音的提取。另外,网络的输入特征和训练目标均采用复数谱,降低了近端语音的相位估计误差,因而可以进一步提升算法性能。实验表明,基于两阶段复数谱CRN的SAEC算法在单端讲话时的回声抑制量和双端讲话时的语音质量都明显优于传统算法以及单阶段CRN算法。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高语音激活检测在低信噪比环境中的检测性能,提出了一种基于奇异谱的语音激活检测方法。首先用多窗口方法计算每一帧语音信号的相关矩阵;然后对相关矩阵进行奇异值分解;利用奇异值可以反映有用信号和噪声分布情况的特性,将每一帧语音信号经过加权处理后的最大奇异值与自适应阈值进行比较进行语音激活检测。该方法原理简单,易于硬件实现,通过实验仿真表明,在低信噪比环境下,和基于对数能量方法相比,本文方法也能够很好的区分语音段和非语音段,有良好的检测性能。 相似文献
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话音活动检测是语音交互和通信系统的重要部分,其作用是区分输入信号中的语音段和背景噪声段,检测的依据主要是语音和噪声的各种时频特性,其中,浊语音的周期性和谐波特性是一种广泛应用的特征。但是在行驶的汽车环境中,由于噪声非平稳且信噪比较低,这类特征较难得到可靠的检测。为此,本文根据浊音谐波结构的基本规律,利用时变噪声环境中各频带信噪比不同的特点,提出一种较为鲁棒的谐波快速检测算法。算法以较小的时频块为分析单元,利用一组基频在对数尺度上变化的谐波模板,自适应地搜索谐波结构清晰的部分,并以此检测浊语音信号。实验证明,该算法能够在行驶的汽车环境中达到较可靠的话音/非话音区别效果。 相似文献
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本文介绍了一种在IBM-XT机上绘制语音信号(自然语音或合成语音)波形图的方法。这一方法可以使语音波形在屏幕上连续卷动或稳定显示某一特定帧,并给出波形上任意一点的X、y坐标,使语音工作者可以形象、直观地了解一段语音的全貌或某一局部的细节,对深入研究语音有很大帮助。文章给出了一些语音信号的波形图。 相似文献
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在电话会议、智能音箱等应用场景下,传声器往往处在声源的远场。混响信号的存在会掩蔽后续到达的直达声信号,降低传声器接收信号的语音质量,以及语音识别系统的准确识别率。多通道线性预测算法是一种经典的盲去混响算法,但该算法往往具有较高的计算复杂度。本文提出了一种简化的卡尔曼滤波更新算法,通过对角化卡尔曼滤波器状态向量误差协方差矩阵,降低了自适应多通道线性预测去混响算法的复杂度。通过与现有分块对角简化算法对比发现,本文提出的简化算法在保证语音质量的同时,进一步降低了原卡尔曼滤波算法的复杂度。 相似文献
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本文提出了语音信号的一种时域-频域-能量表示,并给出了算法,可用于孤立词语音识别,这种时域-频域-能量表示有两个特点,基于短时能量梯度的非线性时间规正,可保留语音信号频域的过滤特性,丢掉其稳态特性,计算量小,适于实时应用。 相似文献