基于MMSE先验信噪比估计的语音增强

针对传统最小均方误差（MMSE）沿爵增强方法无法准确处理快速语音的变化问题，提出了一种堆于MMSE估计先验信噪比的语音增强方法，利用该笔法估计每帧语音俯号的每一个频率分量上的平滑系数αn,k。进行平均反馈估计，从而得到更加接近于真实情况的先验信噪比，进而使用MMSE方法进行语音的增强，提高了对于快速变化语肯的增强效果，实验结果农明，本方法比传统MMSE语青增强方法在增强性能上提高了近2dB。     

第六届全国语音图象通讯信号处理学术会议在四川召开

由中国声学学会语言听觉和音乐声学分会、中国电子学会信号处理学会语音图象通信专业委员会与四川省电子学会联合主办、由电子工业部西南通信研究所承办的第六届全国语音图象通讯信号处理学术会议于今年九月分四日在四川省南坪县召开．首先由会议主席电子工业部西南通信研究所所长刘村友教授致开幕词，中国科学院声学研究所副所长侯朝焕研究员发表讲话．开幕式上最后由刘村友教授做题为“通信保护动向趋势”的大会报告，这个报告概括了当今国际上通信保护的主要问题，受到与会者的重视与欢迎，并进行了讨论，对通讯保护这一研究领域加深了认…     

普通话韵母/ao/与/ou/的时频协变对比分析

本文以语言所普通话语音数据库中十五个人的零声母音节声学参数为基础，对／ao／与／ou／这样一对极易相混的二合元音韵母内部频率域和时间域特性的协同变化进行微观分析．重点解析它们的频率特性随时间而协同变化的行为及其相关结构方面的异同，并给出相应的统计参数和相关的时频协变模式．     

自组织人工神经元网络用于声图象识别的研究

本文通过实验研究了自组织人工神经元网络用于声图象识别的步骤和方法，讨论了在水声、超声医学等声图象识别中所遇到的一些关键性技术问题．     

基于状态驻留时间下由转移弧产生输出的HMM模型中的参数估计

本讨论了用状态驻留时间来模型化传统的HMM模型。HMM的一个基本假设是它认为语音信号是准平稳的。然而由状态输出yt的HMM模型，并不能很好地表征语音信号中平稳段或平稳段之间的具体特征；由转移弧产生输出的自左向右HMM系统,则对语音特征作更为细致的描述。本主要讨论在[2]的基础上,对新建模型进行参数估计。     

短时非线性预测方法对汉语语音特性的研究

本文应用Short[8-10]改进了的短时非线性预测方法对正常语速的汉语音节和短语进行了分析!究，揭示了汉语语音中浊音和清音的短时非线性预测能力的差异，并且发现这种差异即使在强背景噪声下仍能用短时非线性预测方法加以辨别。这些为浊音和清音的切分提供了一种可能性手段。     

李秉彝绝对Henstock可积函数都是Mcshane可积的

我们给出每个绝对Henstock可积函数都是Mcshane可积的一个新的证明。     

关于非齐次m阶马氏信源的渐近均分割性

本文研究非齐次m阶马氏信源的渐近均分割性，首先我们得到关于此种信源m 1元函数的一类强极限定理，作为推论，得到关于任意非齐次m阶马氏信源状态和熵密度的几个极限定理，最后得到一类非齐次m阶马氏信源的渐近均分割性。     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换及布朗分形模型的基础上，定义了水平分维数，垂直分维数，对角分维数，并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割．实验结果表明，这些特征量能够很好地反映纹理特征，从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息，较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高．