基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。      

近似窄带假设下的最小方差无失真响应波束形成

最小方差无失真响应波束形成算法在应用于语音等宽带信号时,依赖窄带假设可以在频域各个子带分别进行滤波。窄带假设下语音信号协方差矩阵是秩-1矩阵,而实际中窄带信号模型只是实际信号模型的一种近似,同时由于存在统计量估计误差,估计的语音信号协方差矩阵的秩一般大于1。提出利用语音协方差矩阵和噪声协方差矩阵的广义主特征向量来估计相对传递函数,用于重构语音信号协方差矩阵为秩-1矩阵。在REVERB数据集以及CHiME-4数据集上进行实验验证,最小方差无失真响应波束形成算法经过语音协方差矩阵低秩近似后,对估计误差的鲁棒性提高,输出信噪比分别提升平均0.8 dB和1.4 dB,同时提升了语音识别准确率。     

结合卷积神经网络与混响时间注意力机制的混响抑制

提出一种结合卷积神经网络的编解码器模型和混响时间注意力机制的混响抑制算法,该算法通过编解码器模型实现混响抑制,并利用混响时间注意力机制克服混响环境变化对混响抑制效果的影响。该算法在编码器中使用具有不同大小的卷积核来处理混响语音幅度谱,从而获得包含多尺度上下文信息的编码特征;通过引入注意力模块,实现在不同的混响时间环境中选择性地使用不同权重的编码特征生成加权特征;最后,在解码器中使用加权特征来重建混响抑制后的语音信号幅度谱。在模拟和真实的混响环境下,该算法相对于基线系统在语音混响调制能量比上分别取得了0.36 dB和0.66 dB的提升。实验结果表明,该算法可以适应不同混响环境的变化,相对基线系统在真实混响环境下具有更高的鲁棒性。     

激光三角法高精度测量模型

为提高检测准确性,提出激光三角法高精度测量模型,由变阈值亚像素灰度重心提取算法和CCD倾角误差补偿模型两部分组成;光斑中心定位算法对激光检测准确度起关键作用,针对已有激光中心定位算法的缺陷,提出了变阈值亚像素灰度重心提取算法,通过梯度函数和高斯拟合算法设定阈值去除光斑边缘噪声区域对中心定位的影响,并利用多项式插值提高灰度重心法精度;同时为提高实际工业生产环境中的测量准确性,建立CCD倾角误差补偿模型;应用激光三角法高精度测量模型,以STM32F407为硬件核心建立系统,以锥螺纹为被测物进行实验;实验结果表明:该测量模型实现了对锥螺纹信息的准确采集,且精度明显高于传统的灰度重心法,可以将锥螺纹检测的误差控制在10 m内。     

透射电子显微镜技术在固态锂电池界面研究中的应用

固态锂电池因高能量密度、高安全性、宽工作温度、长循环寿命及可弹性设计等诸多优点而受到广泛关注。但是界面反应、接触失效和锂枝晶生长等界面问题严重制约了固态锂电池的发展和应用,亟需采用先进的透射电子显微镜技术对固态锂电池界面结构、形态、化学和电子状态进行深入研究。本文概述了电子能量损失谱、球差校正和电子全息等先进技术对固态锂电池界面电荷转移、电位分布和锂枝晶生长等界面问题进行原位和非原位表征的研究进展,并展望了未来透射电镜技术在固态锂电池界面研究领域的发展方向。     

基于响应面法与粒子群算法的石油管螺纹激光清洗工艺参数优化

为了探究激光功率、离焦量、扫描速度等工艺参数对石油管螺纹激光除锈效果的影响规律并获得最优工艺参数组合,以表面粗糙度值为指标,采用正交实验法进行石油管螺纹激光清洗实验,得出影响激光清洗效果因素的显著性排序。通过单因素实验法,得出不同工艺参数下的表面粗糙度值和氧元素含量的变化规律。以氧元素含量衡量清洗样件的表面损伤程度,以表面粗糙度为优化目标进行工艺参数优化。基于响应面法建立优化目标与激光工艺参数之间的数学模型,将数学模型与优化后的粒子群算法结合,得出优化工艺参数组合,即激光功率为488 W,离焦量为+3 mm,扫描速度为3000 mm/s。在优化后的工艺参数下进行管螺纹激光清洗加工,实验结果表明,管螺纹表面锈蚀层被去除,基底表面清洗效果良好,且熔池周围无熔融物,证明了方法的有效性。