汉语语音的基音快速提取算法

根据汉语语音信号的特点．该文提出一种简化的自相关基音提取的方法，算法具有简便、快速、准确和易于实现等特点。此方法不仅可用于孤立字．更适用于提取二字词的声词。实验表明，所得到的１５种二字词声调的基本模式和轻声变调等都与已有的研究报导相符。含有清声母音节时，二字词声调能提供音节分割和声韵分离的准确信号．基音提取成功率高于９０％。     

自适应滤波心音增强

心音听诊是诊断心脏疾病的重要方法，近二十年在临床上得到了广泛应用．然而，心音传感器与皮肤的摩擦所产生的干扰，肺音在心音记录中的固有干扰等，而且有时这些干扰很强，给心音诊断带来了一定影响甚至误诊断．为防止呼吸干扰在记录心音时要求屏住呼吸或采用低通滤波方法，但滤波时滤去部分干扰音的同时，也丢失了心音的低频部分．本文采用的是自适应滤波，它可进行心音增强和抑制噪声．实验证实了本文方法的有效性     

THz波的产生及探测技术

THz技术是20世纪90年代发展起来的一门新兴学科,本文较为详细地介绍了目前产生THz波的主要方法、原理以及探测THz波的主要手段和机理.     

用BC＋＋设计Windows语言信号处理程序

文章介绍ＢｏｒｌａｎｄＣ~(＋＋)设计Ｗｉｎｄｏｗｓ程序的组成．基于ＯＷＬ类库的界面设计方法和编制语言信号处理程序的特点和开发方法。     

基于小波变换的汉语三字词基音提取

给出了一种基于小波变换的汉语三字词基音提取方法。根据小波变换应用于突变信号检测的原理,充分利用多分辨率分析,准确地实现了汉语三字词基音的提取,同时给出了小波变换的快速算法。     

基于小波变换的多分辨率语音消噪

根据多分辨率分析的原理 ,提出了一种基于小波变换的语音增强方法。通过小波多分辨率分解 ,将受噪声污染的语音信号在不同尺度上展开 ,并对特定频段上的信号细节进行分析和处理 ,从而使对听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉 ,滤波后的语音信噪比得到较大的改善 ,其方法简便有效。     

基于UNIX的实时数据采集和信号处理

本文介绍了如何充分挖掘UNIX操作系统的潜力,使之适用于实时数据采集和信处号理的一些方法。主要包括:数据采集和信号处理系统的建立,UNIX环境下非标准外设的连接、数据采集和信号处理过程中系统干扰的排除,以及实时性的满足。文中介绍的方法对于其他UNIX系统及其变种都有同样的参考意义。     

一个提取汉语语音特征的微机系统

本文介绍一个提取汉语语音特征系统。系统是以十六位微处理器M68000单板机为核心组成的。它能对输入语音进行短时能量和短时过零率等重要语音参数的计算,并能完成语音信号的线性予测分析。在充分利用M68000的计算能力和指令系统的灵活性情况下,此系统既可获得快的信号处理速度,又满足了所需的十六位动态计算精度。所取得的结果指标远远超过了以八位微处理器组成的任何微型机能达到的水平。 对系统的硬件结构组成和用汇编语言编制的软件标法等作了详细的介绍。 此外,在判别汉语语音音节起点和终点方面,利用短时能量本文提出了一种新方法,并给出了某些重要实验结果。 此项研究为下一步的汉语语音识别提供了所需的全部主要特征参数。     

时／频域三维心音图

本文用数学处理技术．把时域和频域结合来表征信息．揭出一种时／频域心音图的新方法．与已有的传统心音图相比．此法提供的信息量具有大而全的特点，通过大量心音实例分析，完全证实了此方法的有效住，已表明它在医学教学和心脏病诊断具有实用价值．进一步的研究将对心脏病的无损伤诊断起更重要的作用．     

汉语语音连接词的分段和识别

本文提出一种汉语语音连接词音节分割方法。根据汉语语音学知识分析了语音分段中的四种音节连接方式,除了短时能量和过零率外在处理鼻辅音连接时采用了预测误差的微分△E和信号能量的微分△E_s两个特征。综合分段算法可以确定语音串中音节的边界。当输入速度为4～5音节时分割成功率达97.5％。我们采用此方法对定人发音的数字串和连接词进行一系列识别实验、识别结果验证了方法是简便和有效的。