基于样条小波变换的语音基音检测

作者在分析小波变换时频局部化特性的基础上，选取样条小波函数对语音信号进行处理，给出了基于小波变换极大模的基音周期检测方法和实验结果。     

小波变换方法实现语音端点检测

介绍传统端点检测方法,对其特点进行了分析,针对主要由白噪声组成的噪声背景,采用一种基于小波变换的语音端点检测方法,并进行了NATLAB仿真。实验结果表明,这种算法根据白噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点,判别语音段和噪声段,在高信噪比和低信噪比的情况下,均能正确判别语音段和噪声段。     

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 ,有利于语音四声的识别     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解，重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳。     

小波分析在语音端点检测中的应用

端点检测是语音信号处理过程中非常重要一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果,因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。小波分析基于语音和噪声的频谱特性差异可以实现语音信号的精细分析,实验证明基于小波分析的语音断点检测简单易行,具有一定的优越性。     

基于正交小波变换和谱减法的语音增强研究

随着语音处理技术研究的深入和实际应用的增多,各种语音处理系统面临着进一步提高性能的问题。语音增强技术广泛地用来提高语音处理系统前端预处理的抗噪声能力和输入信号的信噪比,改善语音质量、可懂度和系统的性能,而作为预处理或前端处理模块存在于语音处理系统中。因此,对语音增强技术的研究具有十分重要的意义。本文基于正交小波变换理论和谱减法对语音增强问题进行了研究。     

一种基于幅度谱偏度的语音激活检测算法

根据语音信号偏离高斯分布程度大而背景噪声信号偏离高斯分布程度小这一特征,提出一种改进的以语音短时幅度谱偏度为特征参数区分语音段和噪声段的语音激活检测算法,并应用到2.4 kbit/s混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)声码器中.通过与自适应多速率(adaptive multi-rate,AMR)语音编码标准中的语音激活检测算法相比较,该算法复杂度较小,且对背景噪声服从高斯分布的语音信号具有更好的端点检测性能.实现了可变速率MELP声码器的平均输出码率下降为1.9 kbit/s,通过非连续传输后合成的语音具有良好的舒适性和连续性.     

基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

基于小波变换的语音段起止端点检测算法

提出一种基于小波变换的语音段起止端点检测算法.传统的语音段起止端点检测算法大都是在时域上根据能量累积的大小判别语音段和噪声段,这些算法只是适用于高信噪比的情况.对于低信噪比的情况,这些算法往往要借助平均过零率等辅助特征.这样做不但增加了算法的复杂度,而且也未必奏效.单音节或浊辅音汉字的平均过零率与噪声的平均过零率大致相当.根据小波变换的特性,针对主要由白色噪声组成的噪声背景,提出一种新的语音段起止端点检测算法.这种算法根据白色噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点判别语音段和噪声段.实验结果表明,算法即使在低信噪比的情况下也能正确判别语音段和噪声段.     

基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测

语音端点检测(voice activity detection,VAD)是在连续语音信号中,将语音和非语言片段分离的技术。VAD在语音识别、说话人识别、语音编码等领域起着重要作用。传统VAD算法在类型已知的噪声环境下可以达到较好的性能,但在实际情况中,未知噪声的影响通常会使系统性能下降显著,在差异化噪声下的VAD是端点检测的研究难点。在总结现有语音端点检测算法基础上,提出了一种基于深度神经网络的语音端点检测方法,同时结合维特比算法,与基于贝叶斯信息准则(bayesian information criterion, BIC)的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM) 语音端点检测系统进行对比,在大词汇连续语音识别系统中的实验结果表明,将深度神经网络结合维特比算法,应用于语音端点检测,在复杂噪声环境下取得了更好的效果,适应性更强。     

一种基于灰关联分析法的语音激活检测算法

为在有色非高斯噪声背景下实时、有效地区分语音信号与各种背景噪声,提出了一种基于灰关联分析的语音激活检测(VAD)算法.该算法提取语音信号过零率、线性预测系数、倒谱系数和转移倒谱系数4种特征参数作为关联参数,通过跟踪语音与噪声灰关联度的变化确定判决门限,实现语音激活检测.仿真结果表明:该算法在无噪声背景中识别率为100%,在-5 dB噪声背景环境,识别率可达80%以上.此算法对有色非高斯背景噪声不敏感,而且计算简单、可靠性高,在语音激活检测中具有可行性.     

用于周期分解语音活动检测的基频提取方法研究

介绍了基于语音信号周期分解的语音活动检测算法.传统语音活动检测算法在动态低信噪比背景噪声环境下的效果很不理想,这主要是因为传统方法中提取的能量与过零率等检测特征针对的是平稳噪声,对信噪比的变化很敏感.而本文介绍的周期分解语音活动检测方法能较好地解决这个问题,因为语音信号中浊音段的周期性是区别一般噪声信号的重要特征,并且该特征受背景噪声类型和信噪比变化的影响小.在周期分解语音活动检测方法中,基频提取的准确性对最终检测性能有很大影响.针对此情况,提出了自相关、循环均值幅度差分和YIN三种基频提取算法相融合的方法.实验结果表明,在背景噪声为白噪声、汽车噪声、嘈杂人声以及信噪比0dB,5dB,10dB的情况下,该方法相对单一基频提取算法,可以有效提升基频提取与周期分解语音活动检测的准确性.     

基于能量和鉴别信息的语音端点检测算法

为提高实时通信中语音端点检测系统的性能,提出了一种基于能量和鉴别信息的端点检测算法。该算法利用帧信号的能量、子带信号的能量等参数,计算该帧信号与噪声帧基于子带能量分布概率的鉴别信息。算法通过利用鉴别信息,能够在包括语音帧在内的所有帧中更新噪声的能量,从而更准确地跟踪噪声能量的变化。实验结果表明:与基于能量的端点检测算法相比,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够较准确地进行端点检测,在0~10 dB范围内变化的坦克噪声环境中,准确率比后者提高约24%。     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征，利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征。实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声。     

基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法,提出将两种方法有效地结合起来,应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明,该方法准确的检测图像中的目标边缘,且能较好地保持目标边缘的连通性。     

一种改进的小波变换基音检测算法

为了克服目前诸多基音频率检测算法精度低、复杂度高和鲁棒性差的缺点,提出一种利用小波变换结合线性预测的去噪方法,并通过自相关函数和平均幅度差函数的线性组合得到基音频率,实验验证,该方法性能明显优于自相关函数法和平均幅度差函数法,减少了倍频及半频的误差提取,提高基音频率的提取精度,同时在低信噪比的情况下,仍能精确提取出基音频率。     

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。     

基于小波变换与神经网络的结构损伤检测

对BP网络和小波分析理论做了简要的概述,并给出了其应用于结构损伤检测的方法．将固有频率进行归一化处理,作为神经网络的输入参数进行结构损伤位置的检测,然后利用小波包技术对损伤结构的振动信号进行分解,求出各频带内的能量作为网络输入参数,进行损伤程度的评估,悬臂梁损伤诊断与实际损伤情况比较结果表明,该方法合理、有效,可用于实际结构的损伤检测。     

基于变分辨率频谱特征的向量机静音检测和实时混音技术

静音检测算法基于两个语音感觉特征与变分辨率频谱的Mel频率倒谱系数组合成音频特征，采用多门限过零率对静音进行初判，并通过二分类支持向量机对组合语音特征进行分类；实时混音算法使用每一路音频的短时能量作为混音权重．测试表明，静音检测算法在不同信噪比下语音识别正确率高于G．729B静音检测算法；实时混音算法听觉测试优于传统的算法，并且混音计算延时低，满足网络实时传输的要求；两种算法同时应用于视频会议系统，视频会议服务器的运算量低于使用了G．729B静音检测算法的视频系统．