基于双耳模型的倒谱系数在声目标识别中的应用

在声目标识别中,基于单路信号的特征提取算法难以保证特征在低信噪比条件下的鲁棒性。针对该问题,本文使用由两个传声器组成的小孔径阵列采集信号,采用Stereausis双耳听觉模型对两路信号进行综合处理,在此基础上设计了基于双耳模型的倒谱系数,并将其作为识别特征应用于多类地面目标识别。试验表明该特征可有效提高识别系统的识别性能和抗噪声能力。     

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。     

基于听觉特性的舰船辐射噪声信号仿真

针对工程应用中对舰船辐射噪声信号仿真结果在听觉感受上模拟度欠佳的问题,建立了一种基于音色参量谱质心的辐射噪声仿真方法。采用基于实测谱的连续谱仿真模拟,并且通过整体对比实测信号的听觉特性来搜索符合特征样本音色的线谱族幅值参量,在一定程度上改善了仿真信号的听觉特征。通过仿真最优匹配度趋势来寻求最优搜索次数,用以缩短仿真时间,得到了符合工程应用的结果。     

听觉模型输出谱特征在声目标识别中的应用

利用模拟人耳声信号处理过程的CcGC滤波器组模型,研究了听觉特征应用于声目标识别相比传统特征的优势。结果表明:当信号的信噪比下降时,听觉特征逐渐表现出更好的性能,体现了听觉系统优异的抗噪声能力。随后,本文从CcGC滤波器组模型所反映的听觉系统四个主要特性入手,通过仿真实验研究了耳蜗抑制噪声的机理,结果表明听觉系统的临界带划分和非线性压缩在耳蜗抑制噪声中起着关键的作用。      

水中目标窄带噪声识别的听觉外周模型

为解决听觉外周模型特征在具有工程背景的水中目标声信号分类研究中识别率下降问题,提出了一种外周模型Gammatone滤波器组修正方法,获得的窄带噪声特征可明显提高水中目标识别性能。首先,分析了识别率下降原因,发现声学工程应用中多通道数据采集,导致信号频率范围变窄,而引起声信号的时频特征发生变化。其次,根据听觉模型用Gammatone滤波器组模拟人耳基底膜频率分解特性、低频信息包含水中目标噪声信号的重要类别特征,对原有的听觉模型特征进行插值,对滤波器组的通道数与中心频率进行适应性修正,得到目标噪声在较窄频带的27维特征,修正后的模型能够更精细地反映出目标时频特性。最后,采用神经网络分类器进行实验。结果表明,修正后的听觉模型保留了原较宽频带特征的主要信息,而且进一步提高了对实际目标的分类能力,识别率由原来的82.59%提高到88.80%。本文提出根据工程应用平台的有效接收频带优化听觉外周模型Gammatone滤波器组的设计,采用阵元级的多通道数据进行分析,侧重于工程应用,解决了多通道数据采集中,由于频带变窄,导致信号的特征信息量下降,进而引起声特征识别性能下降的问题,修正后的听觉模型特征,有效地提高水中目标辐射噪声的识别效果。本文对从事无源声呐目标识别、有源声呐目标识别、带宽受限的多通道声数据采集的时频特性分析研究人员具有一定的参考价值。      

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。      

感知线性预测在水下目标分类中的应用研究

提出了基于感知线性预测(PLP)的模仿人耳听觉特性来提取水声信号鲁棒特征的方法。运用听觉心理学的三个概念: (1)临界带谱分析、(2)等响度曲线、(3)强度响度听觉幂率,形成估计听觉谱的方法,可获得一个12阶全极点模型的鲁棒特征矢量。运用这一特征矢量进行训练和识别的实验结果表明:(1)在不同的频率段内,人耳对6类目标辐射噪声信号敏感程度是不同的。(2)提取的基于听觉感知水下目标特征具有鲁棒性。(3)通过此方法提取的特征维数较低,运算速度快,识别的正确率比以往有所提高。     

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。     

水下对转桨无空化噪声调制理论分析与试验研究

水下对转桨无空化噪声由流场-桨叶相互作用引起,调制特性是水下对转桨无空化噪声的重要特征,本文研究了水下对转桨无空化辐射噪声调制机理。首先利用广义声类比方法得到了无空化条件下水下对转桨的远场声压谱,建立了水下对转桨无空化噪声的调制模型,然后数值仿真了模型对转桨无空化噪声的功率谱和调制谱,最后在空泡水筒中进行了模型对转桨的无空化噪声测量试验,数值仿真结果和试验验证了调制模型的准确性。该模型对于水下对转桨无空化噪声调制特性预报及目标识别具有重要价值.      

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

幅度调制信息对乐器识别的影响

通过乐器音自动识别实验研究了幅度调制(amplitude modulation,AM)信息对于人类乐器识别的影响。具体步骤为:依据听觉模型,提取乐器音信号中若干频带中的AM信息,再基于所得到的AM信息计算统计学特征,采用逐对比较的支持向量机法进行乐器音的机器识别。采用了5种分频带数目(2,4,8,16和32)和4种AM计算方法。结果表明,频带数的增加有助于识别效果的提高,但从16频带到32频带效果趋近平稳;不同的AM提取方法也会对识别结果产生影响,其中解析信号法产生的AM信息提供了最好的乐器识别效果。分析发现自动识别结果高于采用相似的AM信息的人类识别结果。该自动识别系统为人工耳蜗或声码器仿真声模型的乐器识别提供了一个计算模型,对人工耳蜗乐器识别实验和训练具有参考价值。      

船舶辐射噪声信号仿真及评价

船舶辐射噪声信号仿真应尽可能多地仿真特定船舶辐射噪声的信号特征,达到具体应用对信号仿真度的要求。对船舶辐射噪声仿真信号进行评价,是调整仿真参数和判定仿真信号是否达到要求的必要步骤。该文给出了一套对实测船舶辐射噪声信号进行重构仿真及评价的方法,仿真过程考虑了信号的听觉、连续谱、调制谱和线谱特征,评价方法对各特征进行指标提取和量化,并通过实测与仿真信号之间的相似度计算评价仿真信号的仿真度。对实测船舶辐射噪声信号进行重构仿真的试验结果显示,仿真信号具有较高的特征仿真度,与计算的仿真度评价数值一致。     

按辐射噪声平均功率谱形状识别船舶目标

本文介绍根据辐射噪声的平均功率谱的形状识别两种不同型号的船舶目标的方法。通过给船舶辐射噪声的自相关函数及功率谱密度函数以“Ecs”噪声的模型,并对这种噪声模型进行详尽的分析,找到了为数很少的有效识别特征。利用平均功率谱的最大值位置M和归一化平均功率谱级的二阶中心矩m_2作为识别特征,采用分段线性分类器的“M-m_2平面分割法”对两种不同型号船舶目标的正确识别率达到92％。本文说明,根据辐射噪声的平均功率谱级曲线的形状来识别不同类型的船舶目标的方法是有效的。与通常采用的相关分类法、距离分类法、加权距离分类法等几种方法相比,本文提出的M-m_2平面分割法的性能是优越的。     

噪声间关联对原子激光谱密度的影响

在描述原子激光强度的速率方程中，考虑了量子噪声和热噪声、以及它们的关联以后，计算了原子激光的关联函数和功率谱密度。发现不仅噪声对原子激光的统计性质有影响，而且，噪声间的关联会使得原子激光的谱密度发生从单峰到双峰、或三峰的相变。这种相变可以用凝聚体干涉条纹间距的变化来观察。进一步又讨论了噪声的关联时间对原子激光谱密度的影响。     

激光诱导击穿光谱元素谱线自动识别方法研究

根据激光诱导击穿光谱谱线展宽机制,对NIST标准谱线数据库中的发射谱线进行了模拟,并与实验光谱进行对比,在对比分析中引入相似性测度,得到模拟光谱和实验光谱的相似程度。对元素谱线的自动归属识别方法进行分析和研究,通过相似性计算对土壤样品340～345nm波段光谱进行了识别分析,利用最小二乘原理计算各谱线之间的比例系数,实现了光谱识别,实验结果验证了基于相似性测度的光谱识别方法的可行性及其自动识别的优越性。     

AlK壳层等离子体辐射谱模型的比对

碰撞辐射模型的比对研究对校验发展等离子体辐射谱模型、提高等离子体参数的诊断精度具有重要意义. 基于Al等离子体, 对常用的辐射模型代码FAC和FLYCHK K壳层辐射谱模型开展了比对研究, 详细比较了它们的离子丰度、特征线强度、谱发射率曲线和吸收系数曲线等特征, 并根据各能态的速率方程, 从FAC和FLYCHK模型的结构特点出发, 分析了造成这些差异的原因. FAC 和FLYCHK计算得到的类H、类He离子n=2, n=3激发态数密度有显著差异, 进而引起特征线发射率及其比值(He-IC/He-αup, He-βup/H-βup)的差异, 从而对等离子体参数的诊断结果产生影响. 除了模型中采用的能级结构和碰撞辐射过程速率外, 计算结果显著地受到FAC 和FLYCHK 模型结构的影响. n=2激发态数密度的差异是由FAC和FLYCHK分别采用能级和超组态(组态)的方式构建n=2激发态的速率方程而引起的, 而FAC代码忽略了n=3与更高激发态之间的碰撞耦合过程, 是引起n=3激发态数密度差异的原因. 主要特征线的吸收系数与基态能级的数密度相关, 受到激发态数密度的影响较小, 因此与谱发射率曲线相比, FAC和FLYCHK计算结果的差异更小.     

基于模糊视觉技术的车辆监控系统设计

当前的车辆监测系统进行大型车辆监控的过程中,容易受到环境不可控因素的影响,造成监控过程形式单一,对车辆细节识别准确度较低;提出基于模糊视觉技术的大型车辆监控系统设计方法;系统由硬件和软件这两部分构成;硬件部分以FPGA为控制核心进行了设计,重点对交通图像的采集模块、缓存模块、摄像机方案、监视器方案和嵌入式处理器方案进行阐述;软件部分首先对图像进行预处理消除图像中的噪声,引入车辆细节模糊视觉特征识别模型表示外界随机因素的干扰,根据模型的输出结果计算车辆细节特征的像素密度,能够对车辆的细节状态进行准确识别;实验结果表明,利用设计的监控系统对大型车辆进行监控,能够有效提高监控的准确率,具有较强的稳定性。     

统一载波测控系统下行信道噪声功率谱密度标定依据分析与探讨

噪声功率谱密度是测控设备下行信道的基本参数之一,反映了信道接收弱信号的能力。介绍了统一载波测控系统下行信道的基本组成及设计要求,分析了噪声功率谱密度在下行信道中的传递特性,提出了在不同信号电平、不同测控体制下噪声功率谱密度标定的基本依据和原则,为设备指标测试和航天测控任务参数设置提供参考和依据。     

基于功率谱收敛的低压电力载波信道中的噪声检测与建模

在低压电力线载波信道中,复杂的噪声特性是阻碍低电压电力线载波通信广泛应用的主要原因之一。因此,准确的噪声模型对于设计和优化电力线通信系统具有重要意义。为了得到更加准确噪声模型,给出一种等效背景噪声和功率谱收敛算法。通过对多组拟合参数的求解,并以归一化理论和噪声特性为基础,实现功率谱收敛算法对准确噪声模型的搭建。通过低压电力线信道噪声分析,验证了功率谱收敛算法在噪声模型中应用的可行性。     

海面波浪谱对深海低频环境噪声的影响

提出了一种适用于深海低频环境噪声的波浪谱,通过声压谱和波浪谱的理论关系,分析了深海低频噪声在百赫兹以下的谱特征,解释了不同频段噪声谱的主要产生机理。将深海传播条件下海面波浪谱与海面风速相结合,利用波浪发声理论得到一种低频海洋环境噪声理论表示方法。仿真结果表明,波浪谱决定着辐射噪声谱的强度和斜率,本模型得到的理论噪声谱可以对低频海洋环境噪声进行预报。2016年的深海实验观测数据分析显示,统计的环境噪声谱级在1 Hz至100 Hz频段范围内大于70 dB,并且噪声谱在低频段呈倒“N”型,在34 Hz处为噪声谱的谷值,噪声级为70 dB,在50 Hz处为噪声谱的峰值,噪声级为92 dB,通过理论计算和实验对比,相关系数为0.95,理论结果和实验测量对比结果符合较好。