汉语语音信号的分形特征

研究了语音信号的混沌动力学机制,并用相空间重建图、语音信号极坐标表示、语音信号时域波形等方式研究了语音信号的分维数,改进了Ｂｏｘ－Ｃｏｕｎｔｉｎｇ的分维数计算方法,改进后的计算方法准确可靠、处理速度快。用该方法对汉语语音的分维数进行,统计分析,得到汉语语音的基本分形特征。     

语音信号非线性特征的研究

随着研究的深入,语音信号的非线性特征逐渐被人们发现,传统的基于分段线性的语音信号处理方法存在局限性,因此用非线性方法对语音信号进行处理对于提高处理质量相当重要。文章介绍了非线性理论在语音信号处理中的一些应用,首先采用延时相图法重构语音的混沌吸引子,然后用分形维数、Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数等非线性动力学参数反映语音信号的非线性特征,设计计盒维数算法并行运用于语音分割,最后根据语音信号时域波形分形结构设计     

一种基于分形理论的语音分割新方法

语音是由混沌的自然音素组成的，而分形可以很好地为成混沌状态的自然音素建模．语音波形具有分形特征，将分形用于改善语音识别技术越来越受到重视．语音的特性决定了每一个音素展现其固有模式，因此相邻音素之间的分维值不同．通常求取语音波形的分维值轨迹可把人的发音分割成句子、词、甚至音素．实验证明，该方法在语音分割中取得了很好的效果．     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

基于非线性共振的说话人特征提取研究与仿真

针对人发声系统的非线性特性和语音信号的类混沌特性,提出了一种基于非线性共振Duffing模型的说话人语音信号的特征提取方法。实验结果表明:采用非线性共振Duffing模型的特征提取方法,较基于非线性动力学提取广义维数特征具有较高的识别率。同时,同一语音信号在相同的识别系统中,与经典的MFCC特征相比,也具有较高的识别率。     

基于时间序列短时分形维数的噪声语音信号端点检测和滤波

本文应用时间序列领事的短时分莆维维数的非线性理论,对低信噪比的语音信号端点检测呼自适应滤波进行了研究,针对信噪比在０ｄＢ和－５ｄＢ的噪声语音信号的端点检测和波进行了计算机仿真实验。实验结果表明,短时分形维维数能较准确地进行语音端点的检测,并且,基于短时分形维维数的自适应滤波器也具有明显的滤波效果。     

基于模糊控制与分形维数的语音信号滤波

本文通过模糊控制算法以及分维理论在非线性数据中的应用,对语音处理系统参数进行动态地自适应修正,并用仿真方式验证滤波效果:建立语音信号处理系统的智能接口(非线性).     

基于模糊控制与分形维数的语音信号滤波

本文通过模糊控制算法以及分维理论在非线性数据中的应用,对语音处理系统参数进行动态地自适应修正,并用仿真方式验证滤波效果:建立语音信号处理系统的智能接口(非线性).     

基于小波变换的语音信号的特征提取

本文将小波变换用于语音信号目标特征的提取,利用小波变换对语音目标进行小波包分解后提取各频带内的能量特征作为特征向量。实验表明,小波变换使信号的频率特征得到增强,且压缩了特征空间的维数,具有很好的语音信号分类效果。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

改进的智能机器人语音识别方法

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用.介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统.并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维教相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法.LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征.实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好.     

多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用

语音气流中具有混沌特征,而分形可以定量地分析混沌现象,故分形可作为分析语音信号的数学工具．由于传统的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 维数没有考虑关于集合中点的分布信息,本文引入多重分形维数来克服上述缺点．实验表明,多重分形维数语音分割方法明显好于单一Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 分形维数的语音分割方法     

Fractal dimension of voice-signal waveforms

The fractal dimension is one important parameter that characterizes waveforms. In this paper, we derive a new method to calculate fractal dimension of digital voice-signal waveforms. We show that fractal dimension is an efficient tool for speaker recognition or speech recognition. It can be used to identify different speakers or distinguish speech. We apply our results to Chinese speaker recognition and numerical experiment shows that fractal dimension is an efficient parameter to characterize individual Chinese speakers. We have developed a semiautomatic voiceprint analysis system based on the theory of this paper and former researches. Foundation item: Supported by the Special Funds for May State Basic Research Projects Biography: Xie Yu-qiong(1964-), female, Ph. D candidate, research direction: fractal geometry.     

基于多尺度分形维数的汉语语音声韵切分

针对低信噪比环境 ,提出一种汉语语音声韵母切分新方法。以语音信号非线性产生机制中存在混沌特性为依据 ,将普通分形维数扩展为多尺度分形维数 ,用于考察语音信号在不同最大观测分辨率下的局部自相似性。利用稳定声韵母段及其之间过渡段在多尺度分形维数上的不同特性能较好地区分二者。由此针对汉语音节“声母 +韵母”的结构特点设计了一种简单而高效的汉语语音声韵母切分方法。在干净语音测试集下测试 ,切分正确率为 95 .2 % ;在信噪比为10 d B的噪声环境下 ,正确率达到 82 .3%。     

心电信号的混沌分形特性分析

为了给心脏病的辅助诊断和治疗提供科学依据,提高临床诊断的准确性,利用混沌分形理论研究了心电信号 Ｅ Ｃ Ｇ Ｓ（ Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈ Ｓｉｇｎａｌ）,提取了 Ｅ Ｃ Ｇ Ｓ的网格分形维数。指出貌似随机的、无规则的心电图的变化可以用混沌动力学系统加以刻划,并且其混沌吸引子是低分维的。计算结果表明,网格分形维数是描述心脏动力学系统的拓扑不变量,且不同的取值范围反映了心脏不同的状态。因此可以将之作为诊断心脏异常与否的新指标,这将对心脏病的临床诊断有着重要的实际意义和理论价值     

普通话孤立词语音端点检测的分形维方法研究

本文通过对语音信号产生机制的分析,将分形维方法用于普通话孤立词语音信号起止端点的检测.实验中将分形维方法的结果与两种传统的语音端点检测方法进行了比较.实验结果表明,使用分形维方法对在实际的普通实验室环境下录制的孤立词语音进行端点检测不仅切实可行,而且还可以取得比传统方法更高的正确率.     

基于自适应门限的分形维数语音端点检测

针对固定门限方法在语音端点检测技术中的局限性,为了提高低信噪比下语音端点检测的鲁棒性和准确率,将自适应门限应用于分形维数的语音检测中,提出了一种新的语音端点检测算法.该算法通过对语音信号产生机制的分析,将分形维数用于语音起止点的检测中,设计了自适应门限,从而有效降低了噪声干扰对检测结果的影响,并实现了实时检测.仿真实验结果表明,在低信噪比的情况下,改进的端点检测算法比传统的短时能量检测算法可更准确有效地实现带噪语音的端点检测,而且对噪声干扰具有更好的鲁棒性.     

利用关联维数分析心脏的动力学特征

按照非线性理论设计并实施了用于心脏系统非线性研究的深低温停循环(ＰｒｏｆｏｕｎｄＨｙｐｏｔｈｅｒｍｉａａｎｄＣｉｒｃｕｌａｔｏｒｙＡｒｒｅｓｔ,简称ＰＨＣＡ)实验·通过对ＰＨＣＡ实验中几个温度台阶上所采集的心电信号的关联维数的计算,得出以下结论:(１)心脏系统的运动落在具有分维的奇怪吸引子上;(２)心电信号的关联维数反映了心脏的总体动态特征,它可用以估计心脏的健康状态;(３)在正常的生理状态下心脏的运动是混沌的,而在病理状态下则趋于有序·     

分数次非线性Schrodinger方程的整体吸引子及维数估计

讨论一类分数次非线性Schrodinger方程解的长时间行为,证明了此类方程整体吸引子存在及该吸引子的Hausdorff维数和fractal维数有限.