基于差分相位相关收敛准则的迭代语音信号分离

将一种新颖的迭代算法用于消除语音信号中非目标话者的语音干扰。一个简单的双传声器系统被用来采集混合语音,形成迭代维纳滤波器的主通道信号和参考信号。算法的关键在于提出差分相位相关准则（ＤＰＣＦ）控制造代过程的收敛,并根据话者状态多类判决实时更新滤波器以自动适应声学环境．实验表明,迭代算法不断的消除主通道中的干扰话音直到准则函数判断收敛．客观语音评价和非正式的试听评价表明系统在达到收敛的同时,目标语音也达到最佳的语音质量,清晰度令人满意。     

国产吸声材料的吸声系数测定的初步报告

本报告首先列举用驻波分析法所测得的若干国产吸声材料——包括纤维板,木屑板,木丝板,玻璃绵砖,毛毡及棉絮等等——的声波垂直入射的吸声系数,并对于吸声系数的定义以及几种不同吸声系数间的转换问题也作了简单的讨论。测量结果指出:许多产品吸声效率都很低,特别是在低频。(某些产品作为“薄板吸声”来控制室内音质是可以的,但不宜当作多孔性材料来使用。某些厂家在广告中注以“隔声”和“隔热”等名词尤其是不恰当的。)其次,对于(1)材料粉刷,涂漆,和穿孔的影响,(2)有效厚度和流阻的关系,以及(4)薄板,薄的多孔性材料,和穿孔吸声结构的吸声性能等,都作了测量,并附以必要的理论说明。对于穿孔吸声结构阐述较多,主要是由于这种吸声结构应用的范围可以很广泛而目前国内使用得还远不够多。最后作者们根据所测定的结果,对国内吸声材料的使用和制造提出了一些初步的建议。     

在噪声的背景中提取语言信息

本文介绍了从噪声的背景中提取语言信号的频谱减方法、自相关方法和线性滤波方法及其对信噪比从+6dB到-6dB的汉语元音、词句和语句进行处理的结果。经过处理后信噪比均可提高6dB左右,但语言的可懂度没有明显改善。本文还对几种提取基频的方法,在噪声背景中提取语言基频的效果作了比较。     

听觉模拟的语音增强方法

本文通过分析听觉系统的信号提取方法，提出了适合于信号提取的动态多阈值的概念，并以此提出了实现语音增强的方法。实验结果表明，与传统的语音增强方法相比，听觉模拟的语音增强方法有更好的增强效果。     

基于模糊神经网络的话者辩认研究

本文首先根据衡量话者特征参数有效性的F比值公式分析比较了LSP和CEP参数在描述话者特征方面的不同特性，确定LSP参数作为话者特征参数．接着提出了描述话者特征的层次模型．根据函数扩展网络的内插能力和隶属函数的模糊统计建立方法，用函数扩展网络实现模糊状态的隶属函数，由网络隶属函数构成话者特征层次模型的基本单元．以最大隶属度原则作为系统的辨认决策准则．在小词表（0－9十个数字）内，采用文本无关的方式进行42人的话者辨认实验，当测试语音由5个数字随机组合时系统正确辨认率为99．76％．     

ADAPTIVE LATTICE NOISE CANCELLER AND OPTIMAL STEP-SIZE

Adaptive noise canceller(ANC)can efficiently enhance signals corrupted by additive noises.Astraditional ANC using LMS transversal filter(TANC)has its drawbacks,we study in this thesis the ANCusing lattice joint process estimator,i.e.,the adaptive lattice noise canceller(LANC).Few people have everdone analytical research on LANC which possesses an excellent convergence property.We derivetheoretically and check experimentally a brief analytical formula about the misadiustment of LANCshowing that the misadjustment increases exponentially with number of stages of the adaptive filter.We alsoapply the step-size optimization technique to the multistage LANC successfully,with drastic reduction inconvergence time and without extra computing burden.The optimal step-size LANC is used in noisy speechprocessing;good results are obtained.     

自适应格形联合滤波噪声抵消器及优化步长

自适应噪声抵消方法(ANC)能有效地增强被加性噪声干扰的信号。鉴于传统的采用LMS横向滤波器(TF)的ANC(TFANC)有其缺点,本文研究了采用格形联合滤波器(LF)的ANC(LFANC),证明了它具有基本上不依赖于输入的优异收敛性能。另外,针对前人工作的不足,我们从理论上着重研究导出了LFANC的失调的解析表达式并进行了实验验证,从而得到失调随滤波器级数呈指数增长的重要结论。我们还成功地将优化步长用于多级LF,这样就能在几乎不增加运算量的前提下大大加快LF的收敛,将以上方法用于对真实含噪语音的处理,取得了较好的效果。     

用二阶谱法增强噪声背景中的语言信号

本文从理论上阐述了二阶谱法的基本原理,论证了噪声中的语言相位对合成语言的影响,在计算机上完成了本方法的试验.结果表明,对白噪声背景中的信噪比为-5dB-+5dB的语言信号,经本方法处理后,信噪比可提高6dB以上.