一种改进的抗噪基音周期检测算法

介绍了一种改进的抗噪性强的基音周期检测算法,该算法利用经典的自相关函数和平均幅度差函数,并将二者相结合.它继承了自相关函数的抗噪特性,并通过能量函数进一步加重基音峰值点,进而提高了在噪声环境下的提取准确度.与传统自相关方法相比,该算法很好地克服了基音半倍和双倍错误.实验证明:这种算法简单易行,又有很好的抗噪性能,在存在噪声的条件下,仍能比较精确地检测出基音周期.     

一种改进的基于小波变换的基音周期提取算法

基音周期是语音信号重要的参数之一,是进行语音信号数字处理的基础。针对传统自相关提取方法的不足。本文提出了一种小波变换和自相关结合的基音周期检测算法,它克服了小波变换法对某些信号检测时的缺点,在真实语音的基音周期检测中取得了较为满意的效果。     

一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

用峰值校正自相关函数检测的汉语基音周期

在对大量的汉语普通话的语音波形进行分析之后发现汉语普通话的基音提取不能用简单的中心削波自相关方法,在进行基音标记时会存在一种基音标记偏移的现象,为此在自相关理论的基础上,根据声调语言的语音信号音高变化特征,对声调语音的基音标记的偏移现象提出了一种基于自相关法和峰值校正的算法,经实践检验,这种算法对声调语言的基音标记的偏移现象能够得到很好的校正。     

基音周期的一种检测方法

自相关函数法是语音信号周期估计中的一种简单、有效的方法，但是它需要大量的乘法运算。中心削波法是用来去除声道影响，以获得更准确的基音周期的一种方法。结合两种方法，提出了一种可以避免自相关函数中大量的乘法运算的方法，从而提高了算法的运行效率。     

基于基音频能值的端点检测算法

根据语音的发声特点,基于分析语音信号中的基音频率和语音之间的关系,提出一种在强噪声环境下实现提高语音识别率的方法,并对基于基音频能值的端点检测算法和传统语音端点检测算法进行比较.实验结果表明该方法不仅能够有效提高语音段的检测率,同时还具有计算量小、实时性高、不受噪声影响即鲁棒性好等特点.     

低复杂度的基音检测算法

在确保语音信号基音检测算法准确度和稳健性的前提下,降低其复杂度,增强实时性.首先给出了基音周期提取过程的实现框图,而后结合流程图详细阐述了提出的新算法,最后通过对仿真实验结果的分析,表明新算法在噪声环境下,仍能精确地提取基音周期.     

一种改进的小波变换基音检测算法

为了克服目前诸多基音频率检测算法精度低、复杂度高和鲁棒性差的缺点,提出一种利用小波变换结合线性预测的去噪方法,并通过自相关函数和平均幅度差函数的线性组合得到基音频率,实验验证,该方法性能明显优于自相关函数法和平均幅度差函数法,减少了倍频及半频的误差提取,提高基音频率的提取精度,同时在低信噪比的情况下,仍能精确提取出基音频率。     

基于小波变换的语音激活检测

为了提高语音激活检测在多种噪声环境下的检测性能,基于语音与噪声相区别的主要特征,提出了一种基于小波变换的语音激活检测算法.算法将信号频带划分为多个子带,提出用归一化谱分布向量表征信号的谱分布特性,利用小波检测信号分形特征的能力,提出用信号的自相关指数来表征信号的自相关性,结合归一化谱分布向量的线性加权和自相关指数两个因素得出新的激活检测判决准则.实验仿真结果与ITU标准G.729和ETSI标准AMR2中的检测性能进行了分析比较.结果表明,该算法在多种噪声环境下都具有较高的准确率和稳定性.     

基于小波减噪的基音检测改进算法

为了提高含噪语音信号在低信噪比情况下的基音检测准确度,以带噪语音信号为研究对象,采用小波变换对带噪语音信号进行减噪处理以提高带噪语音信号的信噪比,再利用自相关函数对减噪后的语音信号进行基音检测。利用Matlab软件对具有不同信噪比的带噪语音信号进行了基音检测改进算法仿真实验。实验结果表明,当带噪语音信号信噪比下降到0d B时,改进算法基音检测正确率略高于未进行小波减噪的基音检测算法正确率。当带噪语音信号信噪比下降到-5d B时,改进算法基音检测正确率明显高于未进行小波减噪的基音检测正确率。     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

基于小波变换的语音基音周期检测

本文根据语音信号在声门闭合时刻（ＧＣＩ）的锐变特性，利用小波变换的时频局部化性质，构造了一个基音检测系统．通过使用不同的压扩因子，根据语音信号小波变换的局部最大值的位置，确定出对应的语音信号的锐变时刻（即ＧＣＩ），而相邻两个ＧＣＩ的间隔即为基音周期．本方法具有准确性高、抗嗓声性能好、检测范围宽、动态性能好等传统方法所不具备的特点．     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 ,有利于语音四声的识别     

语音基音检测及声调识别的子波方差分析法

本文将子波方差分析手段应用于基音检测,提出了一种改进的基音检测算法.该算法可以根据实际要求调整扫描尺度的精度和范围,具有可调节性;结合子波尺度与波长关系,能够精确的定位基音周期的数值.根据算法准确性很高,可调节的特点,将其应用于汉语声调的检测中,通过仿真实验取得了良好的效果.     

一种基于时频域归一化二次谱的信号特征检测方法

针对传统的基于傅里叶变换的信号特征检测方法在频率域内没有考虑时间分辨率，而基于小波变换的方法对缓变信号特征检测困难等问题，提出了一种基于时频域归一化二次谱的信号特征检测新方法．该方法首先在频率域内对原始信号的振幅谱进行傅里叶变换，再将其归一化，获得归一化二次谱，这种二次谱的自变量具有时间量纲，它既能反映信号的频率特征，也能反映信号的时间特征．然后，基于二次谱进行特征检测，同时可采用补零或加窗等方法对数字信号进行处理，以防止频谱泄露，从而克服了单纯频谱分析的不足．针对大型杆件与石油管线传导信号的特征检测结果表明，所提方法能对被测物的完整性做出准确、有效的诊断．     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

采用小波变换的均方值滤波和门限值编码的语音端点检测

语音通信中语音噪声分离是一项艰巨而热门的研究课题.其中语音端点检测是最流行的方法之一.目前一种方法是检测短时平均幅度Mn和短时平均过门限率Zn.该方法的Mn和Zn参数检测不太准确.另一种是基于分形理论的检测方法.此方法要设置一个较佳的门限值通常比较困难.还有一种是基于DWT变换的方法.这种方法的互相关系数包络不能准确地表现原始语音信号的包络.为此，本文提出一种基于小波变换的均方值滤波和门限值编码的方法.本方法先对语音信号进行小尺度小波变换,然后进行均方值滤波,再进行门限值编码去确定语音端点.该方法的优点     

基于小波神经网络的入侵检测系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的逼近能力，提出了一种基于小波神经网络的入侵检测方法．用小波变换代替普通神经网络的激励函数，能有效地提高网络样本训练的效率和速度，在仿真结果中体现出有很好的收敛速度和学习能力，比较适合用于入侵检测系统中．     

基于小波变换的心阻抗血流图特征点提取

以小波变换的极大值在多尺度间的变化与信号的瞬变有直接关系为基础,由小波变换的奇异点(过零点、极值点等)来观测心阻抗微分波形,在感兴趣的尺度上找到模极值点和特征点的对应关系,从而完成对特征点的自动检测。采用临床医学ICG数据对算法进行了检测,实验结果表明:心阻抗微分信号中B点、X点的漏检率与采用传统的相干平均法相比有明显降低,说明小波变换技术是心阻抗微分信号分析与处理的又一可行有效的方法。