近似窄带假设下的最小方差无失真响应波束形成

最小方差无失真响应波束形成算法在应用于语音等宽带信号时,依赖窄带假设可以在频域各个子带分别进行滤波。窄带假设下语音信号协方差矩阵是秩-1矩阵,而实际中窄带信号模型只是实际信号模型的一种近似,同时由于存在统计量估计误差,估计的语音信号协方差矩阵的秩一般大于1。提出利用语音协方差矩阵和噪声协方差矩阵的广义主特征向量来估计相对传递函数,用于重构语音信号协方差矩阵为秩-1矩阵。在REVERB数据集以及CHiME-4数据集上进行实验验证,最小方差无失真响应波束形成算法经过语音协方差矩阵低秩近似后,对估计误差的鲁棒性提高,输出信噪比分别提升平均0.8 dB和1.4 dB,同时提升了语音识别准确率。      

结合卷积神经网络与混响时间注意力机制的混响抑制

提出一种结合卷积神经网络的编解码器模型和混响时间注意力机制的混响抑制算法,该算法通过编解码器模型实现混响抑制,并利用混响时间注意力机制克服混响环境变化对混响抑制效果的影响。该算法在编码器中使用具有不同大小的卷积核来处理混响语音幅度谱,从而获得包含多尺度上下文信息的编码特征;通过引入注意力模块,实现在不同的混响时间环境中选择性地使用不同权重的编码特征生成加权特征;最后,在解码器中使用加权特征来重建混响抑制后的语音信号幅度谱。在模拟和真实的混响环境下,该算法相对于基线系统在语音混响调制能量比上分别取得了0.36 dB和0.66 dB的提升。实验结果表明,该算法可以适应不同混响环境的变化,相对基线系统在真实混响环境下具有更高的鲁棒性。      

透射电子显微镜技术在固态锂电池界面研究中的应用

固态锂电池因高能量密度、高安全性、宽工作温度、长循环寿命及可弹性设计等诸多优点而受到广泛关注。但是界面反应、接触失效和锂枝晶生长等界面问题严重制约了固态锂电池的发展和应用,亟需采用先进的透射电子显微镜技术对固态锂电池界面结构、形态、化学和电子状态进行深入研究。本文概述了电子能量损失谱、球差校正和电子全息等先进技术对固态锂电池界面电荷转移、电位分布和锂枝晶生长等界面问题进行原位和非原位表征的研究进展,并展望了未来透射电镜技术在固态锂电池界面研究领域的发展方向。