基于一种新型分形理论的语音端点检测

为提高语音端点检测在较低信噪比下的准确率,当语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,针对其传递特性不同的特征表现及其特点,提出了一种新的基于分形维数的语音信号端点检测方法,即对带噪语音信号进行小波重构,去噪后,利用分形维数方法计算信号的维数,实现语音的端点检测.并给出其原理和具体算法.仿真实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,与已有方法相比,更具有广泛的实用性.     

Higuchi算法的抗噪特性分析及其应用

Higuchi方法用于计算分形维数在一维分形信号中应用广泛,但是它的抗噪性能分析却未见文献报道。针对不同信噪比下的时间序列,分析了Higuchi分形维数算法的抗噪性能。实验结果表明:在信噪比较大时,Higuchi分形维数受噪声影响很小;当信噪比较小时,Higuchi分形维数值随着信噪比的增大而变小。由于Higuchi分形维数具有抗噪性,当在降噪方法比较简单时,仍然可以在一定程度上体现信号的非线性特征。在机械故障检测中的应用也表明,Higuchi分形维数能检测到系统是否发生故障。     

一种新型汉语语音声韵母切分方法

提出了一种基于模糊神经网络的汉语语音声韵母切分方法。该网络的输入采用了时间相依序列的并置输入形式，它的模糊层的输出值在〔０，１〕之间，提供了输入矢量对应的类别的信息，将单音节输入矢量分为噪声，声母和韵母三段，完成了音节的定位和声韵母切分。     

基于分形维数的刀具状态在线监测新方法

以分形几何理论为基础,对刀具不同磨损阶段声发射信号的分形特征进行了分析。提出了计算非完全分形体信号波形的关联维数时尺度范围的确定方法,分析了声发射信号在刀具磨缶过程中分形维数的变化特性。刀具磨损切削实验数据表明,声发射信号的分形维数受切削参数变化影响较小,分形维数反映了声发射信号的几何特征,其大小能较好地反映刀具的不同磨损状态。实验结果表明,该方法能正确地实时在线监测刀具的不同磨损状态。     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

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.     

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.     

低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法;该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

基于分形维和独立分量分析的声发射特征提取

针对噪声对声发射信号分形维的影响,提出了一种基于分形维和独立分量分析(ICA)的结构材料声发射信号特征提取方法.文中首先给出了分形维的概念,并从理论上分析了噪声对声发射信号分形维的影响.接着引入ICA进行信号预处理,以提取源独立的去噪信号进行分形维计算.最后进行了多组铅心模拟声发射实验.实验结果表明,不同的声发射源和传播介质下声发射信号的分形维表现出明显不同的特征,且与去噪前的分形维相比,能够更好地对应声发射事件数.分形维具有受研究者主观影响小、易于标准化的优点,可以作为一种新的结构材料声发射的特征识别方法.     

基于相关维数的病变连续语音检测算法

针对人为设定最优采样延迟不能客观反映信号采样延迟和固定相关维数不易描述病变异常语音复杂性的缺陷,文中提出一种基于相关维数的病变连续语音检测算法.该算法在语音信号合理采样延迟区间内不断调整采样延迟,搜索使正常语音与病变连续语音的区分等错误率达到最小的嵌入相关维数,以避免设定采样延迟的缺陷.同时,通过将相关维数曲线划分成子区间,并判定子区间的稳定性,以达到不固定嵌入相关维数的目的.最后,对每个合理采样延迟时间内获取的训练语音的最优相关维数进行等错误率分析,选用具有最小等错误率的相关维数及对应的采样延迟为文中混沌参数,为测试语音提取混沌指数进行正异常区分.实验结果表明,该算法的区分正确率为75.6%,分别比GMM-SVM、Shimmer、固定相关维和采样延迟法、SHR算法和Jitter算法提高7.8%、9.3%、16.0%、18.0%和20.4%.     

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     

汉语孤立词声韵分割算法的研究

文章从汉语语音评价系统设计的需要出发,针对DTW算法和汉语音节的特点,研究并实现了汉语音节中声母和韵母分割的两种算法,算法依据的基础都是依据不同类语音段数据相异的原理.在实际系统测试中,发现基于段间距离的分割算法取得了良好的实验结果,可以作为汉语语音评价系统中的声韵分割算法.     

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．     

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     

汉语连续语音识别中上下文相关的声韵母建模

声学建模是汉语连续语音识别中的关键步骤之一。根据汉语语音的特点,采用扩展声韵母(XIF)作为识别基元,并针对XIF基元设计了相应的问题集,利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关声韵模型(Tri-XIF)。将Tri-XIF模型与上下文相关音素模型(Tri-phone)、上下文无关音节模型进行了对比。提出了几种方法用于改善标注、改进问题集和降低模型规模。实验结果表明,Tri-XIF模型与Tri-phone模型、音节模型相比,识别性能有了很大提高,其音节误识率分别降低了24.53%和41.65%。采用了所提出的优化策略后,模型规模降低20%以上,而性能下降很少。     

小波分形技术及其在非平稳故障诊断中的应用

根据小波变换和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,提出了小波分形技术。为了克服目前离散信号盒维数计算方法的不足,推导出了确定周期或准周期振动信号无标度区的经验公式,使盒维数的改进算法具有简单、准确和实用的特点。通过汽轮发电机组轴瓦松动故障的成功诊断案例表明,小波分形技术为非平稳故障诊断提供了一种有效的新技术。     

自然音节状态下声母区别特征检测

从基于言语知觉特性的声母区别特征出发,观察MFCC和美尔能量取值在区别特征有无上的表现差异,修正了声母区别特征的客观参数特性,与修正前的结果相比更合理。定义含有区别特征参数特性的语音帧为有效帧,在自然音节中通过能量确定出声母初判范围位置的基础上,利用该范围内有效帧的含量Para作为检测探针,实现自然音节状态下声母区别特征检测。正检率在80%左右。     

基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注

该文提出了一种基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注方法,以降低大语料库单元拼接合成系统的构建成本。该方法分为模型训练和韵律标注两阶段:模型训练阶段得到频谱、基频和音素时长的上下文相关隐Markov模型(hidden Markov model,HMM);标注阶段借助训练得到的模型采用Viterbi解码完成韵律短语自动标注。实验结果表明:该方法进行韵律短语边界标注时的F-score值达到77.64%,超过了人工标注时不同标注人员之间的一致性水平;另外该方法可以方便地增加待标注韵律属性,具有良好的扩展性。     

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.