基于听感知特性的双麦克风近讲语音增强算法

针对近讲系统的声学场景,提出一种基于听感知特性的双麦克风语音增强算法。模拟人耳频率分解特性,用gammatone滤波器组对2路麦克风采集的声音信号进行多子带频率分解;对分解后的时域信号进行分帧,生成时频单元,并计算每个时频单元的能量;以2路信号时频单元能量比值为线索,估计每个时频单元信噪比,模拟人耳掩蔽特性生成掩蔽模板,并作用于带噪声的语音信号,实现目标语音与环境噪声的分离。实验结果表明:由2路麦克风信号时频单元能量的比值可较准确估计时频单元的信噪比;该算法可提高带babble噪声命令词的识别正确率,优于当前单通道及双通道语音增强算法。     

基于计算听觉场景分析的语音增强改进算法

针对单通道语音增强问题,基于计算听觉场景分析(CASA)的原理,提出了一种基于CASA计算模型的语音增强改进算法。该算法在特征提取中选择了目标语音有效能量、信道互相关等特征,对语谱能量和互相关特征的阈值选取进行了改进。在5种低信噪比噪声干扰条件下的仿真实验结果证明,该算法输出增强语音的信噪比平均提高了9.32dB,有效地抑制了噪声。     

低信噪比环境下的麦克风阵列语音识别算法研究

针对在低信噪比环境下语音增强对语音识别率的提升不明显的问题,提出一种用在识别系统前端的麦克风阵列增强算法。该阵列增强算法基于相干滤波和频率带宽波束形成后置改进维纳滤波器。首先将采集到的阵列信号,求相邻通道间的相关函数,利用阵元间信号的相关性进行初始噪声抑制,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信息的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音可懂度,最后用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和隐马尔科夫模型(HMM)对增强后的语音信号做特征提取并识别。仿真过程模仿双耳采集数据,结果表明该语音增强方法在低信噪比环境下获得较好的增强效果,能有效的提高低信噪比环境下的语音识别率。     

基于听觉场景分析的近讲语音增强算法

针对近讲场景,提出一种双麦克近讲语音增强算法。该算法基于耳间延时差(ITD)、耳间强度差(IID)特征来区分目标语音,利用声学掩蔽效应,实现目标语音对背景噪声的分离降噪。与传统的单麦克增强方法相比,该算法可消除多种类型噪声且对语音造成的损伤较小。实验表明:该算法能将8～33dB的白噪声、音乐噪声、广播噪声3种噪声类型的带噪语音的信噪比提高到36dB以上,同时保持较高的目标语音可懂度。对于冲击噪声的带噪语音也具有较好的降噪效果。     

基于改进基音跟踪算法的单通道语音分离

基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。     

超理想与二值有限可加测度

 讨论了超理想与二值有限可加测度的关系.从理想出发,研究了超理想的性质,得到了超理想的等价条件.一方面,以超理想为工具,构造了二值有限可加测度;另一方面,由一个二值有限可加测度得到了一个超理想.进而研究了两者的关系,证明了它们是一致的.     

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。     

低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。     

一种二值图像压缩算法

可视通信技术是计算机远程通信、计算、多媒体的综合技术．它具有极为广泛的用途，包括ＩＳＤＮ可视电话，可视会议以及多媒体技术．这些应用都有其特殊要求．但不论其传输和存储介质如何，它们实质上都依赖于信源和信道的编码解码系统．图像编码是图像处理的重要问题，编码的主要目的是减少数据冗余．处理不同问题可选择不同的压缩技术．例如在可视电话中，只要人的眼耳不是明显察觉，就可忽略一些数据．而在另一类应用中，编码的目的只是压缩数据量，而不允许有丝毫的数据丢失．作者们提出了一种改进行程编码，在处理二值黑白图像时很有效．     

基于独立分量分析与二值掩膜的语音分离

针对欠定混合语音信号模型,提出一种基于独立分量分析和二值掩膜相结合的语音分离新算法.首先,由并列放置的两个全指向性麦克风采集混合声音信号,通过一阶差分麦克风阵列技术使得两路混合信号满足瞬时混合模型;然后,应用两输入两输出独立分量分析方法对两路信号进行分离并估计分离信号的二值掩膜,循环迭代进而提取目标语音信号;最后,合并同源语音信号,增强各独立声源.仿真结果表明:该方法不仅适用于瞬时混合模型,对卷积混合模型同样有效;在瞬时混合条件下信噪比增益平均达到12.41dB,在卷积混合条件下信噪比增益平均为5.28dB.试验结果表明:算法在半消音室环境下能准确分离来自不同方位的三个声源,提取的目标语音都具有较高的清晰度与可懂性.     

一种采用振荡神经网络的CASA计算模型语音分离算法

基于听觉现象分析（CASA）模型的基本原理,在仅有单通道输入混合语音信号时,采用振荡器神经网络,提出了一种CASA改进模型语音分离算法结构,文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤,讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和分割神经网络处理部分,通过上述两个部分的处理可以将输入混合语音信号在时频域上分割为若干有听觉感知意义的语音听觉感知成分分段Segments,以便于新算法后续处理分部中语音Segments的聚为和分离重构输出处理,最终完成语音分离任务。     

基于CASA简化模型的语音增强算法

基于听觉现象分析（CASA）模型的基本原理,针对仅有非语音信号干扰情况下的单通道语音增强处理问题,利用人耳的频率掩蔽效应,提出了一种单通道简化CASA计算模型语音增强新算法,新算法通过提取混合语音输入中的有效语音时频成分并利用人耳的听觉掩蔽效应重构合成增强语音输出信号,通过在汽车噪声和白噪声干扰下的仿真实验结果表明,简化的CASA模型语音增强算法的输出信噪比约提高了10dB,且可以有效抑制干扰噪声的听觉影响,增强输出语音信号的可懂度。     

采用聚类神经网络与分离输出语音重构的语音分离算法

基于听觉现象分析计算模型 ( CASA)的基本原理 ,对仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA计算模型语音分离算法结构 .利用实例说明了算法的具体实现步骤和参数设置 .讨论了该算法结构中各语音听觉感知成分 Segments的聚类过程和对分离输出语音的重构处理部分 ,以及如何采用合适的听觉感知成分聚类规则设计相应的聚类神经网络 ,以完成对应不同输入独立语音源信号的各 Segments的聚类 ,从而实现语音分离任务     

干涉型光纤陀螺微小信号的检测与分析

干涉型光纤陀螺(IFOG)是一种新型的光学陀螺仪,其性能直接决定了惯性导航系统的精度。由于静态情况下IFOG的模拟信号较弱小,容易被各种噪声淹没,因此,无法对IFOG的静态性能做出正确的评估。针对某型号IFOG输出信号的特点,提出了一种微弱信号检测和滤波方案,通过大量的静态和动态试验证明:该方案能显著提高IFOG输出信号的信噪比,将IFOG原始输出信号从各种噪声中有效、实时地提取出来。同时,该方案价格相对低廉。     

基于独立分量分析的缺陷信号除噪

独立分量分析ICA是一项新兴的阵列信号处理方法,在简要介绍ICA概念和定点算法的基础上,将ICA的定点算法应用到缺陷信号除噪中。仿真试验结果表明,ICA的定点算法除噪效果优于传统的数字滤波器,它在缺陷信号除噪中具有较大的应用潜能。     

DSSS窄带干扰抑制滤波器性能研究与比较

针对直接序列扩频系统(DSSS)窄带干扰抑制滤波器的输出信干噪比不仅与陷波带宽、陷波深度有关,还受陷波器相位特性影响的问题,推导了扩频信号经二阶直接型IIR陷波器抑制窄带干扰后相关输出信干噪比改善因子闭式解,并与Kwan-Martin结构IIR陷波器、最优Wiener解FIR滤波器性能进行了比较.由理论推导和比较分析可知,在工程实现中对于单频干扰的抑制,直接IIR陷波器优于其他三类滤波器.     

提高空调系统传感器小故障检测能力的方法研究

提出了用主成分分析法建立系统的模型,通过检测测量数据在残差子空间内的投影大小来检测故障.分析认为造成传感器小故障难于检测的原因在于测量数据的嗓声太大,并提出采用指数加权滑动平均滤波器来提高系统小故障检测能力的方法.实验表明,方法是有效的.图3,参8.