谐波显著度的基频提取方法

我们提出的谐波显著度的基频提取方法,目的是从语音信号中自动获取人声基频,该方法利用抑制因子计算出基频的谐波显著度谱,对各次谐波显著度加权求和之后进行基频轨迹跟踪确定语音的基频序列。在TIMIT掺噪数据集和音乐信息检索评测2005主旋律数据集上,谐波显著度方法的准确率分别达到了88.5%和73.3%,使倍频、半频错误相对降低了80%。实验表明,基于谐波显著度的基频提取方法增强了系统的抗噪性能以及抗倍半频错误的能力。      

Speech wideband extension based on Gaussian mixture model

To decrease the spectral distortion of highband envelope, the function of spectral distortion and mutual information between feature vector and highband envelope was studied, and an extended Gaussian Mixture Model （GMM） bandwidth extension algorithm was proposed based on the research. The feature parameters which have larger mutual information with highband envelope were selected to constitute the feature vector, and the GMM was adopted to compute the joint probability density of the feature vector and highband envelope. Then the highband envelope was estimated via the posterior probabilities computed from the model parameters estimated by Expectation-Maximization （EM） algorithm. The experimental results show that the spectral distortion is lower than the algorithm, such as the traditional algorithm based on GMM, by 0.3 dB and the number of frames with spectral distortion over 10 dB sharply reduced over 50%.     

英国研制微型振动发电机

在"机械波的形成和传播"的教学中,笔者让学生观察波动演示器演示的横波波动情景,说出由介质点组成的凸凹相间的波形怎样运动时,出乎意料的是:学生异口同声的说蛇行.     

示波器电子运动规律与波形显示关系研究

本文详细地论述了示波管荧光屏上的显示波形与电子运动规律、波形周期与扫描电压周期间的关系,以便帮助学生理解和解决学习示波器原理过程中遇到的疑难、疑惑问题。     

利用GM(1,1)模型预测曲线波形

针对给出的函数y=f(x),x∈[a,b],将其值域进行n等分,设yi为其中任一分点,对应x=xi(i=1,2,…,m),用GM(1,1)模型对序列{x1,x2,…,xm}进行预测,得到曲线y=f(x)在下一段时间与直线y=yi的交点位置.当GM(1,1)模型的误差较大时,可利用带有残差修正的GM(1,1)模型进行残差修正,以提高GM(1,1)模型预测值的精确度.     

目标物材料特性对激光语音获取的影响研究

为了扩大激光语音检测系统的应用场景,分析目标物材料参数对系统语音获取的影响,在完善语音获取中,语音信号从产生到与目标物作用的信号流程基础上,对目标物进行声致振动建模,以Sewell-Sharp-Cremer模型为基础,提出目标物声致振动幅度计算方法,并根据Matlab分析计算和实验对比了铁、铝、塑料、纸4种目标物的振幅及其对激光语音获取的影响。仿真及实验结果表明:目标物振幅在300 Hz～1 000 Hz呈指数型衰减,在1 000 Hz以上衰减趋于平缓;300 Hz处非金属材料振幅为69 nm和62 nm,高于金属材料的30 nm和10 nm。金属材料较非金属材料动态范围小,频率敏感度低,更适合作为语音获取的目标物。     

听觉频域掩蔽效应的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法

为了在噪声抑制和语音失真中之间寻找最佳平衡,提出了一种听觉频域掩蔽效应的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法,以期提高语音增强的综合性能。算法利用了人耳的听觉掩蔽效应,根据计算得到的频域掩蔽阈自适应调整β阶贝叶斯感知估计语音增强算法中的β值,从而仅将噪声抑制在掩蔽阈之下,保留较多的语音信息,降低语音失真。并分别用客观和主观评价方式,对所提出的算法的性能进行了评估,并与原来基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法进行了比较。结果表明,频域掩蔽的β阶贝叶斯感知估计方法的综合客观评价结果在信噪比为-10 dB至5 dB之间时均高于基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法。主观评价结果也表明频域掩蔽的β阶贝叶斯感知估计方法能在尽量保留语音信息的同时,较好的抑制背景噪声。      

基于线性调频Z变换和短波语音通话的飞机类型识别研究

研究用短波语音通话携带的飞机舱室噪声对飞机类型进行识别的方法。分析了飞机舱室内噪声在短波信道和语音通话干扰下的物理特性,定义了估计语音段的飞机噪声信噪比的公式,提出了自适应的抑制语音增强飞机噪声的模型,通过CZT变换分别提取目标信号不同频段的功率谱密度级特征,并设计了用支持向量机进行分类识别的二叉分类树。对8类现场实测数据进行实验:增强后语音段的平均信噪比提高约22 dB,分类树对语音应答间隔噪声、语音段信号和增强后的信号的平均识别率分别为82.79%,15.25%,50.18%。实验表明:应答间隔噪声可用于飞机类型识别;语音抑制算法带来较大的信噪比和识别率增益,证明语音段蕴含有助于飞机类型识别的重要信息,可为后续的研究奠定基础。      

重庆方言语音识别系统的设计与实现

语音识别赋予了计算机能够识别出语音内容的功能,是人机交互技术领域的重要研究内容。随着计算机技术的发展,语音识别已经得到了成熟的发展。但是关于方言的语音识别还有很大的发展空间。中国是一个幅员辽阔、人口众多的国家,因此方言种类繁多,其中有3000多万人交流使用的重庆方言就是其中之一。采集了重庆方言的部分词语的文本文件和对应的语音文件建立语料库,根据重庆方言的发音特点,选取重庆方言的声韵母作为声学建模基元,选取隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)为声学模型设计了一个基于HMM的重庆方言语音识别系统。在训练过程利用语料库中训练集语料对声学模型进行训练,形成HMM模型库;在识别过程利用语料库中的测试集语料进行识别测试。实验结果表明,该系统能够实现重庆方言的语音识别,并且识别的正确率为100%。     

微地震监测技术研究进展——震源成像的相对定位法*

微地震监测技术是利用岩石破裂位置的时空分布对地下裂缝进行成像和分析,因此,震源定位是微地震资料处理中最基础和最重要的内容。该文首先介绍了微地震定位方法的研究现状,特别是近年来相对定位法在微地震定位应用中的研究进展。然后,详细阐述了两种波形叠加类相对定位方法的原理,并结合实际矿山微地震数据分析了两种方法的成像分辨率特征、计算效率和定位结果,验证了该文研究方法的可行性。最后,对波形叠加类定位方法及微地震监测技术的发展方向进行了讨论和展望。