一种小波域音频信息隐藏方法

提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法，将保密语音隐藏到载体音频中．为提高隐藏重和保密语音传输的安全性，对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制，生成待隐藏的比特序列；通过量化方法，将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中；保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明，隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降，提取的保密语音感知质量较好；该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性．     

浅议IP电话

 IP电话是国际互联网电话(Internetphone)的简称,又称为VOIP(voiceoverinternetprotocol,基于IP协议的语音通信),是一种借助计算机和互联网将语音信息转换和传送的新型通信方式,是计算机网络技术和语音通信技术新的综合集成应用成果。一、IP电话的发展历程早在20世纪70年代,一些有远见的科学家提出了将计算机(computer)、电话(telephone)通过某些硬件和软件集成为一体的技术,使语音和数据融为一体,并在一个终端上得以实现,但是当时由于技术上还不成熟,在实验及实际应用中未能成功。     

基于模糊聚类的语音识别

指出模糊聚类方法影响语间识别的正确率 ,提出用基于分解构造的模糊聚类方法设立语音模式的参考向量 ,说明该方法能提高语章识别的正确率。     

Fuzzy Entropy： Axiomatic Definition and Neural Networks Model

The measure of uncertainty is adopted as a measure of information. The measures of fuzziness are known as fuzzy information measures. The measure of a quantity of fuzzy information gained from a fuzzy set or fuzzy system is known as fuzzy entropy. Fuzzy entropy has been focused and studied by many researchers in various fields. In this paper, firstly, the axiomatic definition of fuzzy entropy is discussed. Then, neural networks model of fuzzy entropy is proposed, based on the computing capability of neural networks. In the end, two examples are discussed to show the efficiency of the model.     

第三届全国人机语音通讯学术会议在重庆召开

第三届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC－94）于1994年10月24日至27日在重庆西南师范大学学术交流中心举行．这次会议是由中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通讯专业委员会、中国声学学会语言、听觉和音乐声学分会、中国中文信息学会基础理论专业委员会、中国通信学会通信理论专业委员会和国家高技术智能计算机系统专家组等六单位联合主办，由四川大学计算中心承办．会议主席由平国声学学会语言、听觉和音乐声学分会主任委员张家股教授担任、副主席有方像棠教授等七人、程序委员会由王仁…     

噪声情况下采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的人声分离算法

为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。      

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。     

仿选择性注意机制的语音情感识别算法

有效特征的选取一直都是语音情感识别算法的关键。为此,针对语音情感特征选择与构建的问题,一种仿选择性注意机制的语音情感识别算法被提出。考虑到语音信号的时频特性,算法首先计算语音信号的语谱图;其次,模仿选择性注意机制,计算语谱图的颜色、方向和亮度特征图,归一化后形成特征矩阵;然后,将特征矩阵重排列并进行PCA降维,形成情感识别特征向量;最后,利用改进的支持向量机分类方法进行语音情感识别。对愤怒、恐惧、高兴、悲伤和惊奇5种情感的识别实验显示,基于选择性注意的方法能够获得较好的识别效果,平均识别率为85.44%。相比于韵律特征和音质特征,语音情感识别率至少提高10%;相比于其它语谱特征,识别率提高7%左右。     

一种基于奇异谱的语音激活检测方法

为了提高语音激活检测在低信噪比环境中的检测性能,提出了一种基于奇异谱的语音激活检测方法。首先用多窗口方法计算每一帧语音信号的相关矩阵;然后对相关矩阵进行奇异值分解;利用奇异值可以反映有用信号和噪声分布情况的特性,将每一帧语音信号经过加权处理后的最大奇异值与自适应阈值进行比较进行语音激活检测。该方法原理简单,易于硬件实现,通过实验仿真表明,在低信噪比环境下,和基于对数能量方法相比,本文方法也能够很好的区分语音段和非语音段,有良好的检测性能。