基于神经网络的语音谱失真测度研究

提出了基于神经网络的语音谱失真测度概念。利用前向神经网络,包括多层感知器和径向基函数网络,对多维非线性函数的逼近原理,使得谱失真测度函数具备了表现人耳听觉系统的主观感知行为的能力。结合语音质量客观评价应用,我们以在大量的失真条件下得到的主观评价结果作为期望值对该网络进行训练。统计相关分析表明,基于神经网络谱失真测度的客观评价方法的主客观评价的相关性,较之传统欧氏距离以及加权欧氏距离都有了显著的提高,并具有更高的鲁棒性．该方法还具有技术独立性．     

时频结合自适应阈值小波包消噪算法

在充分考虑人耳听觉特性和噪声统计特性的基础上,提出一种时频结合Bark尺度自适应阈值的语音消噪算法,在Bark频域上自适应调整增强系数可以较准确地进行阈值判定。仿真实验验证,时频结合算法在低信噪比输入情况下较传统语音降噪方法具有明显优势,其在消除高斯白噪声的同时有效降低了语音损失,可获得最大信噪比,谱失真测度最小,增强语音的MOS(Mean Opinion Score)评分明显提高,具有较好的听觉效果。     

语音中相位的听觉感知实验研究

人的听觉对语音信号中相位的感知比较迟钝,因而对语音信号进行处理和编码时常常不关心相位失真。实际上,相位失真到一定程度时会明显导致语音质量的下降。为了取得高质量的声码器,语音谱分量的相位信息是不能不考虑的。本文通过主观听觉测试实验研究了语音信号的短时Fourier变换相位谱对人的听觉感知的影响。测试结果表明: (1)如果完全舍弃原相位信息,则得到的重建语音含有很强的噪声且自然度很差; (2)不论舍弃高频段还是低频段的相位信息,均能导致听觉感知差异; (3)当相位的量阶小于π/7时,人的听觉系统将分辨不出重建语音和原始语音之间存在的差异.     

感知听觉场景分析的说话人识别

针对低信噪比说话人识别中缺失数据特征方法鲁棒性下降的问题,提出了一种采用感知听觉场景分析的缺失数据特征提取方法。首先求取语音的缺失数据特征谱,并由语音的感知特性求出感知特性的语音含量。含噪语音经过感知特性的语音增强和对其语谱的二维增强后求解出语音的分布,联合感知特性语音含量和缺失强度参数提取出感知听觉因子。再结合缺失数据特征谱把特征的提取过程分解为不同听觉场景进行区分地分析和处理,以增强说话人识别系统的鲁棒性能。实验结果表明,在-10 dB到10 dB的低信噪比环境下,对于4种不同的噪声,提出的方法比5种对比方法的鲁棒性均有提高,平均识别率分别提高26.0%,19.6%,12.7%,4.6%和6.5%。论文提出的方法,是一种在时-频域中寻找语音鲁棒特征的方法,更适合于低信噪比环境下的说话人识别。      

用于无监督语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法

针对现有稀疏低秩分解语音降噪方法对人耳听觉感知特性应用不充分、语音失真易被感知的问题,提出了一种用于语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法。由于耳蜗基底膜对于频率感知具有非线性特性,该方法采用耳蜗谱图作为语噪分离的基础。此外,选用符合人耳听觉感知特性的板仓-斋田距离度量作为优化目标函数,在稀疏低秩建模过程中引入非负约束以使分解分量更符合实际物理含义,并在交替方向乘子法框架下推导了具有闭合解形式的迭代优化算法。文中方法在语音降噪时是完全无监督的,无需预先训练语音或噪声模型。多种类型噪声和不同信噪比条件下的仿真实验验证了该方法的有效性,噪声抑制效果较目前同类算法更为显著,且降噪后语音的可懂度和总体质量有所提高、至少相当。      

基于Seneff听觉谱特征的汉语连续语音声韵母边界检测

提出了一种基于声韵母能量分布和共振峰结构特性的汉语连续语音声韵母边界检测方法。该方法首先将语音经过Seneff听觉感知模型得到听觉谱,然后基于听觉谱,选取全频带能量、低频带能量、谱重心、高低频能量比、中高频能量等特征参数对各声韵母类别能量分布和共振峰结构特性进行描述,最后根据特征参数变化剧烈的点确定出声韵母边界,并采用包络的一阶差分和基于样点的Kullback-Leibler距离对得到的边界进行修正。实验结果表明,对8 kHz采样的语音边界检测准确率可达到93.7%;信噪比10dB的语音边界检测准确率可达到85.3%以上;经过参数编码后语音边界检测准确率可达86 7%以上。      

混合激励线性预测语音编码标准中线谱频率量化的研究

线谱频率(Line Spectral Frequency,LSF)是线性预测频谱系数(Linear Predication Coefficient,LPC)有效的编码形式。语音线性预测模型中,LPC反映了声道调制的模型,是影响语音听觉感知重要的参数之一。在混合激励线性预测语音编码(Mixed Excitation Linear Prediction,MELP)标准中,对LSF采用4级码本进行分级式矢量量化。首先,为减少其量化冗余度以降低编码速率,本文提出了一种改进的选择算法,生成了一个2级码本替换之。其次,为提高合成语音质量,依据LSF矢量量化的精度与合成语音质量的关系的实验结果,提出根据人耳听觉感知特性进行LSF量化和评价的方法,并予以实验证明。     

基于听觉模型的耳语音的声韵切分

本文分析了耳语音的特点，并根据生理声学及心理声学的基本理论与实验资料，提出了一种利用听觉模型来进行耳语音声韵切分的方法。这种适用于耳语音声韵切分的听觉感知模型主要分为四个层次：耳蜗对声音频率的分解机理；听觉系统的时域和频域非线性变化；中枢神经系统的侧抑制机理。这种模型能反映在噪声环境下人对低能量语音的听觉感知特性，因而适于耳语音识别，在耳语音声韵母切分实验中得到了满意的结果。     

听觉计算模型在鲁棒性语音识别中的应用

利用听觉感知机理,建立一个基于听觉感知机理的语音信号特征提取模型。本文由两部分组成,一部分是在传统听觉计算模型基础上提出听觉倒谱特征AFCC（AnditoryFrequencyCepstralCoefficient）的提取方法,这样既压缩了特征维数,减小计算量,又使各个特征维之间相互独立,满足HMM模型的要求。并且根据听觉神经中枢的长时整合特性,文中提出了用低通滤波模型来模拟这种功能。结合该低通模型,提取的语音信号的听觉倒谱特征在HMM框架下取得较好的鲁律性。另一部分在研究听觉侧抑制机理的基础上,提出一个简单有效的听觉侧抑制处理模型。美尔倒谱特征MFCC谱特征经过该侧抑制模型处理,得到侧抑制美倒谱特征MFCCI,实验表明,该新特征MFCCI鲁棒性能比MFCC有大大提高。听觉倒谱特征AFCC经过该侧抑制处理得到侧抑制听觉倒谱特征AFCCI,实验表明,该新特征AFCCI鲁律性能比AFCC有大大提高。     

低信噪比下采用感知语谱结构边界参数的语音端点检测算法

提出了一种采用感知语谱结构边界参数(PSSB)的语音端点检测算法,用于在低信噪比环境下的语音信号预处理。在对含噪语音进行基于听觉感知特性的语音增强之后,针对语音信号的连续分布特性与残留噪声的随机分布特性之间的不同点,对增强后语音的时-频语谱进行二维增强,从而进一步突出连续分布的纯净语音的语谱结构。通过对增强后语音语谱结构的二维边界检测,提出PSSB参数,并用于端点检测。实验结果表明,在白噪声-10 dB到10 dB的各种信噪比环境下,采用PSSB参数的端点检测算法,相对于其它端点检测算法,更有效地检测出语音的端点。在-10 dB的极低信噪比下,提出的方法仍然有75.2%的正确率。采用PSSB参数的端点检测算法,更适合于低信噪比白噪声环境下的语音端点检测。      

基于听觉模型的话者特征参数提取及其在噪声背景下的话者辨识

本文基于人耳听觉模型提出了一种鲁棒性的话者特征参数提取方法。该种方法中,首先由Gamma tone听觉滤波器组和Meddis内耳毛细胞发放模型获得表征听觉神经活动特性的听觉相关图。由听觉神经脉冲发放的锁相特性和双声抑制特性,我们将听觉相关图每个频带中的幅值最大频率分量作为表征当前频带特性的特征参量,于是所有频带的特征参量便构成了表征当前语音段特性的特征矢量;我们采用DCT交换进一步消除各个特征参量之间的相关性,压缩特征矢量的维数。有效性试验表明,该种特征矢量基本上反映了输入语音的谱包络特性;抗噪声性能实验表明,在高斯白噪声和汽车噪声干扰下,这种特征参数比LPCC和MFCC有较小的相对失真;基于矢量量化的文本无关话者辨识表明,对于三种类型的噪声干扰该种特征参数在低信噪比下都获得了较好的识别结果。     

小波包自适应阈值语音降噪新算法

为了克服低信噪比输入下,语音增强造成语音清音中的弱分量损失,造成重构信号包络失真的问题。论文提出了一种新的语音增强方法。该方法根据语音感知模型,采用不完全小波包分解拟合语音临界频带,并对语音按子带能量进行清浊音区分处理,在阈值计算上,提出了一种清浊音分离,基于子带信号能量的小波包自适应阈值算法。通过仿真实验,客观评测和听音测试表明,该算法在低信噪比输入时较传统算法,能够更加有效地减少重构信号包络失真,在不损伤语音清晰度和自然度的前提下,使输出信噪比明显提高。将该算法与能量谱减法结合,进行二次增强能进一步提高降噪输出的语音质量。     

基于听觉感知的语音稀疏表示及压缩感知*

本文针对语音信号稀疏表示及压缩感知问题,将听觉感知引入稀疏系数筛选过程,用掩蔽阈值筛选重要系数,以得到更符合听觉感受的语音稀疏表示。通过对一帧浊音信号分别采用掩蔽阈值和能量阈值方法进行系数筛选对比实验,结果表明掩蔽阈值法具有更好的稀疏表示效果。为验证听觉感知对语音压缩感知性能的影响,与能量阈值法对照对测试语音进行压缩感知观测和重构,通过压缩比、信噪比、主观平均意见分等主客观指标评价其性能,结果表明,掩蔽阈值法可有效地提高压缩比且保证重构语音具有较高的主观听觉质量。     

采用扩展型双线性变换法将耳语音转换为正常语音的研究

提出了一种采用扩展型双线性变换将耳语音转换为正常语音的方法。根据耳语音在不同频段的共振峰偏移程度不同,将耳语音的频谱进行分段处理,在此基础上建立耳语音转换为正常语音的转换函数。由于耳语音在各频段相对于正常语音非线性偏移,在双线性变换函数中引入扩展因子,使其对频谱的非线性偏移与对共振峰带宽的压缩更加符合耳语音转换为正常语音的实际转换需求,有效减小了转换语音与正常语音的谱失真距离。实验结果表明,本文的转换语音在音质和可懂度上均得到了有效提高。      

语音信号的增强相对谱滤波

提出了在语音信号对数功率谱域和功率谱域顺序滤波的新的增强ＲＡＳＴＡ滤波（ＥＲＡＳＴＡ）方法。语音识别和说话人识别实验表明,ＥＲＡＳＴＡ滤波能够有效地去除加性噪声和卷积噪声的干扰,ＥＲＡＳＴＡ算法与语音信号的失真过程和噪声的功率谱无关。ＥＲＡＳＴＡ方法性能同ＪＲＡＳＴＡ算法类似或更好,且不需要ＪＲＡＳＴＡ 算法中的实时语音信噪比估计。ＥＲＡＳＴＡ 滤波器的设计表明,低频率的谱调制分量可引起语音识别和说话人识别性能的下降,说话人识别较语音识别需要较小的谱时间调制带宽。     

汉语通信系统客观音质评价方法

提出一种使用语音频谱动态特性的倒谱距离测量对通信系统或通信设备进行客观音质评价方法．它是在对语音通信中主、客观音质评价的研究并在使用LPC倒谱距离评价普通话语音质量的基础上发展起来的。语音频谱动态特性是利用倒谱系数对时间的回归分析来表示的．这种方法中，使用倒谱系数，回归系数和能量三个参数计算距离。比较了四种距离估算方法和主观音质评价（MOS）的相关性，结果表明该方法的综合评价与MOS得分的相关性最好，相关系数为0．954，取得了客观评价方法与主观评价方法一致的结果。     

有效高斯分量通用背景模型下耳语音声道系统转换研究

为了改善耳语音转换中声道系统的转换性能,针对定值转换方法在非特定人耳语音转换系统中效果不理想的情况,提出使用通用背景模型建立独立于说话人的声道系统转换模型。进一步针对在通用背景模型中由于较大分量数产生的声学概率密度统计模型的误差问题,提出基于最小谱失真度的后验概率和有效高斯分量选择方法优化特征矢量的转换性能。定义了板仓一斋田谱失真测度的性能指标对该模型进行分析比较,实验表明,基于通用背景模型的转换特征矢量平均谱失真度性能指标优于定值偏移方法,且稳定性明显好于定值偏移方法。通用背景模型基础上有效高斯分量选择方法可进一步将性能指标提高5.11%,主观听觉测试表明本文方法可改善转换语音的清晰度和准确度。      

采用L1/2稀疏约束的梅尔倒谱系数语音重建方法

提出了一种利用L_1/2稀疏约束从梅尔倒谱系数重建语音时域信号方法。从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱是一个欠定问题,现有的方法均采用幅度谱最小均方误差估计或采用L1正则化进行幅度谱的稀疏约束。相比于L₁正则化模型,L_1/2的稀疏约束特性更强,为此,本文在从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱时引入L_1/2正则化约束,并利用求解的稀疏幅度谱估计相位谱,最后利用估计的频谱重建时域语音信号。实验结果表明,与幅度谱最小均方误差法相比,本文算法所估计出的语音信号具有更高的语音质量;在噪声环境下进行语音重建实验,与L₁正则化幅度谱估计方法相比,本文算法重建的语音质量更好,表现出更好抗噪性。      

基于连续高斯混合密度HMM的汉语全音节语音识别研究

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％．     

ICP-AES法测定KDP晶体及其培养液中的微量元素

用ＩＣＰ－ＡＥＳ法测定ＫＤＰ晶体及其培养液中微量的Ｆｅ、Ｃｒ、Ｍｎ、Ｃａ、Ｍｇ、Ａｌ、Ｓｒ、Ｂａ，并对ＫＤＰ基体对被测元素谱线强度的影响进行考察。以Ｓｃ作内标，方法简便，可获得满意的分析结果。