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根据混沌吸引子的自相似分形特性,提出了一种利用协同滤波重构受污染混沌信号的降噪算法.所设计的降噪算法通过对相似片段的分组将一维混沌信号的降噪转化为一个二维联合滤波问题;然后,在二维变换域用阈值法衰减噪声;最后,通过反变换获得原始信号的估计.由于分组中的相似片段具有良好的相关性,与直接在一维变换域做阈值降噪相比,分组的二维变换能获得原信号更稀疏的表示,更好地抑制噪声.仿真结果表明,该算法对原始混沌信号的重构精度和信噪比的提升都优于小波阈值、局部曲线拟合等现有的混沌信号降噪方法,对相图的还原质量也更好. 相似文献
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语音通信系统中,语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变,同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm)和改进盲均衡算法的基础上,考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限,将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用,形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑,有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下,在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力,消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。 相似文献
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对给定的英语音素、单词和语句进行了采集并完成预处理. 分别应用互信息法和Cao 氏法确定了实际采集的语音信号序列的延迟时间和嵌入维数, 以完成语音序列的相空间重构. 通过计算实际采集的语音信号序列的最大Lyapunov指数, 完成了语音信号的混沌特性识别, 判定其具有混沌特性. 引入Volterra级数, 提出了一种具有显式结构的语音信号非线性预测模型. 为克服最小均方误差算法在Volterra模型系数更新时固有的缺点, 在最小二乘法基础上, 应用基于后验误差假设的可变收敛因子技术, 构建了一种基于Davidon-Fletcher-Powell算法的二阶Volterra 模型(DFPSOVF), 并将其应用于具有混沌特性的语音信号序列预测. 仿真结果表明: DFPSOVF非线性预测模型对于单帧和多帧语音信号均具有更好的预测精度, 优于线性预测模型, 并且能够很好地反映语音序列变化的趋势和规律, 完全可以满足语音预测的要求; 可以根据语音信号序列的嵌入维数选取预测模型的记忆长度. 所提出模型可以为语音信号重构和压缩编码开辟一条新途径, 以改善语音信号处理方法的复杂度和处理效果. 相似文献
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基于连续高斯混合密度HMM的汉语全音节语音识别研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文在大量语音分析实验的基础上,对HMM用于汉语全音节语音识别进行了较为深入的探讨,建立了一个连续高斯混合密度HMM的汉语全音节语音识别系统.该系统在训练算法上撇开了传统的Baum-Welch算法,代之以计算复杂度小、存储量小、迭代次数少且具有自动分割效应的分段K平均算法。对于HMM的模型单元的选择,单元的结构以及模型参数的选取,充分考虑了汉语语音的特点;并在语音特征上做了深入的实验分析工作,采用了符合人耳听觉特性的Mel-Scaled参数,用FFT倒谱代替了LPC倒谱,同时利用了语音的动态谱特征和能量特征。另外,本文还针对汉语声母的特点,独特地提出了变帧移分析策略。整个识别系统的首选正识率为91.1%. 相似文献
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用于免提通信设备的语音增强算法一直是研究的热点问题,而算法处理结果的音质问题近年来也备受关注。针对基于双传声器降噪的蓝牙耳机系统,将常用多通道传声器降噪算法归纳为基于相干函数法和基于空间预分离法这两大类进行分析和比较。基于相干函数法利用两个通道间信号的相干函数对含噪信号滤波达到降噪目的,而基于空间预分离法利用空间特性从含噪信号中分离出噪声参考信号来消除噪声。分析基于降噪量、语音音质和综合性能三个指标,从约束语音损伤的角度分析最优解的形式,并对比两类算法的实际性能。结果表明选择合适的算法可权衡降噪量与语音损伤,达到较好的综合性能。 相似文献
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变尺度概率净化法是一种混沌时间序列非线性动力学降噪方法,该方法需对整个相空间点列做联合处理,因此算法的计算量和所需内存量会随着每个轨道点的修正参考点数和嵌入维数的增加而呈指数增长.根据变尺度概率净化法的特点,对前向概率和转移概率的估计方法作了一些改进,使算法的运算量减小到了原来的0.27左右,而降噪性能并没有下降,并提出了数据较长情况下的算法实现结构,大大降低了算法运行所需内存.
关键词:
混沌
非线性动力学
降噪
最大后验概率估计
变尺度概率净化 相似文献
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汉语塞音选择性特征自动萃取的小波变换方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了汉语语音导引特征的概念,讨论了语音导引特征在自动语音识别中用于导引匹配搜索的运用方式和重要作用;提出并设计了汉语塞音选择性特征自动萃取的小波变换方法和数字信号处理算法。本文方法和算法从声学信号处理和检测的角度,将汉语清辅音声波输入信号自动分为塞音子集BDG:{b,d,g}、塞音子集ZZHJGPTcCHQK:{z,zh,j,g,p,t,c,ch,q,k}和擦音集FsSHhX:{f,s,sh,x,h};对输入的合清辅音的音节,计算检测并输出汉语自动语音识别系统可以利用的清辅音类属标记b.d.g、STOP/BD和f.s.sh.x.h以及它们的音段起始时标;从声学信息计算检测的角度为汉语自动语音识别系统提供一种新的\ 相似文献
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针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力。首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,IV)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络法等进行对比。实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8%,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和BP神经网络法各1.7%,2.7%,3.4%,4.7%,7.8%,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率。 相似文献
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研究了二维logistic映射的动力学行为和奇怪吸引子的分形特征.利用分岔图、相图和Lyapunov指数谱分析系统的分岔过程,研究系统通向混沌的道路并确定系统处于混沌运动的参数区间;采用G-P算法计算奇怪吸引子的关联维数和Kolmogorov熵,对奇怪吸引子的分形特征定量刻画;采用逃逸时间算法构造奇怪吸引子的彩色广义M-J集,对奇怪吸引子的分形特征定性表征.结果表明,这些分析方法的配合使用可以更全面、形象地描述奇怪吸引子的分形特征. 相似文献
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基音同步特征波形内插语音编码算法 总被引:3,自引:1,他引:2
研究了在特征波形语音编码算法中的特征波形分解算法,提出了一种基于基音同步的特征波形内插语音编码算法。特征波形的量化采用变维矢量量化(VDVQ)。通过实现的2.4kb/s的语音质量表明,这种语音压缩算法在低码率时能得到高通信质量的重建语音。 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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提出了基于帧特征、段特征联合建模的语音识别模型。该模型采用描述谱参数轨迹的段特征,在段尺度上实现了对语音信号帧间相关性的显式建模;采用段特征依赖的非平稳时间序列产生模型,实现了段特征与帧特征间的相关性建模,并在帧尺度上通过参数化的均值轨迹函数,实现了对语音信号帧间相关性的隐式建模。本文给出了基于帧特征、段特征联合统计距离优化的分段算法以及内嵌EM迭代的模型参数估计算法。对非特定人汉语孤立韵母以及多话者汉语基本音节的识别实验表明,该模型的识别性能优于标准HMM及趋势HMM。 相似文献
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基于偶数帧段输入隐马尔可夫模型的噪声环境下汉语连续语音识别研究 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了利用偶数帧段输入隐马尔可夫模型(HMM)提高在噪声环境下汉语连续语音识别系统鲁棒性的方法,并提出了对于传统谱相减降噪技术的修改方法。实验结果表明,本文的方法能有效地提高噪声背景下汉语连续语音识别系统的性能。 相似文献