基于聚焦信号子空间估计导向矢量的干扰声源抑制方法

针对最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response,MVDR）波束形成器对导向矢量失配较敏感的问题,本文提出了一种有效的干扰声源抑制方法 .该方法首先将语音信号的频带划分为多个子带,通过聚焦信号子空间方法估计各子带的声源到达方向（Direction of Arrival,DOA）,并采用统计直方图估计各声源的初始DOA;其次,为了减小导向矢量失配,利用声源的空间稀疏性,通过Capon功率构建目标声源导向矢量估计的代价函数,约束目标声源导向矢量远离干扰声源空间;最后,根据估计的导向矢量,估计干扰声源加噪声协方差矩阵,以获得MVDR波束形成器的权重.基于TIMIT语料库的实验结果证明,提出的干扰声源抑制方法的输出信干噪比（SINR）及语音质量感知评价（PESQ）优于参考方法,具有更佳的抗导向矢量失配性能.     

基于数字信息素的无人机集群频谱监视控制算法

频谱监视对电磁环境的频谱态势掌握至关重要.特别地,用无人机集群作为执行对象,可以提高监视效率,节省大量人力成本.本文针对频谱监视任务,设计了用于评估监视效果的评价函数,提出了一种基于人工势场的数字信息素无人机集群安全控制算法.该算法使用数字信息素矩阵来模拟电磁空间的搜索状态,并通过在集群内的个体之间建立信息素势场以实现自适应的无人机集群分布式航迹规划.周期性的采样和插值解决了未知域的优先级矩阵更新问题,引导无人机优先监视频谱热点区域.不同于已有的基于飞行概率的决策算法,本文算法充分利用了数字信息素所映射的环境信息,可以避免无人机陷入局部状态的重复搜索,适用于动态频谱环境.仿真实验表明本文的决策算法在静态和动态频谱监视场景下均能使评价函数快速收敛,达到较好的监视效果.     

基于CNN和Transformer的双路径语音分离

使用深度学习技术进行语音分离已经取得了优异的成果。当前主流的语音分离模型主要基于注意力模块或卷积神经网络,它们通过许多中间状态传递信息,难以对较长的语音序列建模导致分离性能不佳。首先提出了一种端到端的双路径语音分离网络（DPCFNet）,该网络通过引入改进的密集连接块,使编码器能提取到丰富的语音特征。然后使用卷积增强Transformer(Conformer)作为分离层的主要组成部分,使语音序列中的元素可以直接交互,不再通过中间状态传递信息。最后将Conformer与双路径结构相结合使得该模型能够有效地进行长语音序列建模。实验结果表明,相比于当前主流的Conv-Tasnet算法及DPTNet算法,所提出的模型在信噪失真比（Signal to noise Distortion Ratio,SDR）和尺度不变信噪失真比（Scale-Invariant Signal to noise Distortion Ratio,SI-SDR）上有明显提高,分离性能更好。     

基于核典型相关分析的语音情感识别研究

语音是人类表达思想和感情交流最重要的工具,是人类文化的重要组成部分。语音情感识别作为情感计算中的重要课题已经成为国际上的研究热点,受到越来越多的关注。已有神经科学研究表明,大脑是产生调节情感的物质基础。因此,在语音情感的研究中,我们不能仅考虑语音信号自身,还应将大脑的活动信号融入语音情感识别中,以实现更高准确率的情感识别。基于上述思想,本文提出了一种基于核典型相关分析（KCCA）的语音特征提取方法。该方法将语音特征与脑电图（EEG）特征映射到高维希尔伯特空间,并计算二者的最大相关系数。KCCA将语音特征在高维希尔伯特空间上向与脑电特征相关性最大的方向投影,最终得到包含脑电信息的语音特征。本文方法将与语音情感相关的脑电信息融入语音情感特征提取中,所提特征能够更准确的表征情感。同时,本方法在理论上具有良好的可迁移性,当所提脑电特征足够准确与具有代表性时,KCCA建模得到的投影向量具有通用性,可直接用于新的语音情感数据集中而无需重新采集和计算相应的脑电信号。在自建语音情感数据库与公开语音情感数据库MSP-IMPROV上的实验结果表明,使用投影语音特征进行语音情感分类的方法优于使用原始音频特征...     

基于迁移判别回归的跨域语音情感识别

针对实际情况下训练和测试数据来自不同领域数据库导致识别性能下降的问题,提出了一种基于迁移判别回归的跨域语音情感识别方法。首先,引入最大均值差异和图拉普拉斯项作为域间联合距离度量,在减小概率分布差异的同时,很好地保留数据的局部几何结构,从而学习到一个可迁移的公共特征表示。其次,本文采用一种能量保持策略,以避免迁移过程中目标域信息的丢失。此外,通过引入判别回归项,利用已标记的源域样本在公共子空间中训练一个可迁移的判别回归模型。最后,为了使学习到的模型具有特征选择能力和鲁棒性,分别对投影矩阵和回归项施加L_2,1范数约束。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的算法相较于其他几种迁移学习方法具有更好的识别性能。     

基于情感刺激的语音抑郁症检测分析

抑郁症是一种常见的精神障碍疾病,早期的检测和诊断对抑郁症预防和治疗至关重要。基于语音的抑郁症检测是当前计算机辅助检测方法中的一种高效、便捷的手段。为了探索不同的情感刺激是否对语音抑郁症检测存在影响,本文首先构建了抑郁症分析声学特征集,接着使用非参数检验的方法分析不同情感刺激性下抑郁与非抑郁个体之间声学特征的显著性差异,再采用情感刺激（积极、消极、中性）和任务类型（文本朗读、问答）组合的实验设计,通过机器学习和深度学习算法分别构建语音抑郁症检测模型。实验结果证明使用情感刺激会对抑郁症检测任务产生一定程度的影响,并且消极的情感刺激更容易诱发抑郁相关的情绪,对个体的发音特性产生影响,进而取得比积极刺激和中性语音更好的检测效果。     

基于多特征融合的藏语语音情感识别

藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用,语音情感识别是人机交互的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型,文中构建了一种藏语语音情感数据集（TBSEC001）,并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集（TPEFS）,该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的,TPEFS特征集在支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）这些经典网络中都取得了不错的效果。所提出的方法在藏语语音数据集（TBSEC001）上取得了88.4%的识别结果,以及在EMODB、RAVDESS、CASIA数据库上分别取得了84.1%、74.3%以及82.5%的识别结果。实验结果表明,该特征集在保证识别率的情况下,对藏语语音情感识别具有一定针对性。     

基于ESP32S3的智能家居控制面板系统设计

设计了一款用于控制智能家居设备的带屏控制面板,主控部分采用乐鑫ESP32S3系统级芯片并自带WIFI功能,屏幕使用LCD液晶屏QSPI接口;面板自带3个按键可自定义控制功能;语音采用ES8388编解码芯片和双麦拾音;系统可支持语音控制。     

基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法

为了有效降低弹性光网络的频谱碎片程序和阻塞率,提出一种基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法。首先,对弹性光网络建立图着色模型,将频谱分配问题转化为带权值的图上色问题,然后提出了2种改进的上色算法(链式搜索法和改进的贪心算法)。仿真结果表明:与度最大着色算法相比,改进的2种上色算法能更好地优化频谱资源并降低平均链路阻塞率。     

针对ＬＳＢ隐写的语音隐写分析方法

本研究对常用的最低有效位(LSB)隐写技术进行了隐写分析。在目前的网络环境中,检测低嵌入率语音隐写信号仍然是一个非常有挑战性的课题。近年来,神经网络模型在许多课题中都取得了显著的性能。神经网络的主流架构包括卷积神经网络(Convolution neural Networks, CNNs)和循环神经网络(Recurrent neural Networks, RNNs),这两种网络采用了不同的方式来理解各种信号。本文提出了一种合适的方法来结合这两种架构的优点,然后构造了一个新的模型,即CNN-LSTM网络来检测基于LSB的隐写方法。在本文提出的模型中,使用双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)来捕获信号的长时间上下文信息,然后使用CNN捕获局部特征和全局特征。实验结果表明,该模型相较对比方法对于基于LSB的隐写分析达到了更好的效果。