基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应算法

针对特征语音说话人自适应算法的缺陷,提出了基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应方法.该算法能根据自适应数据量调整自适应参数,并采用基于最大互信息量准则的区别性参数估计方法,进一步提高了自适应性能.有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对下降了6.7%,同时算法表现出了优于特征语音自适应方法的渐进性能.     

说话人个数时变的盲分离研究

现有的语音盲分离算法都是针对说话人个数已知且在分离过程中恒定的情况，现实中说话人个数是时变的，提出仅用2个麦克风对说话人个数时变的语音信号进行盲分离的方法，不仅能反映说话人个数时变的过程，而且解决了麦克风与说话人之间个数差异引起的超定、欠定问题。     

基于混合Gauss归一化的语音转换方法

针对非对称语料库情况下的语音转换,提出了一种基于混合Gauss归一化的语音转换方法。通过背景说话人模型,分别自适应训练得到源说话人和目标说话人模型。利用训练得到的模型自适应参数,提出了基于Gauss归一化的特征映射方法,为了进一步提高转换效果,进而提出了混合Gauss归一化的方法。针对说话人模型中未被更新的参数,采用KL散度(Kullback-Leibler divergence)方法进行了优化。最后通过主客观实验对提出的算法的有效性进行了仿真和验证。实验结果表明:该文提出的基于混合Gauss归一化的语音转换方法,在倒谱失真度、转换语音的目标倾向度以及感知质量上,都获得了接近基于对称语音库的传统Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)方法的效果。     

利用说话人自适应实现基于DNN的情感语音合成

为了提高情感语音合成的质量,提出一种采用多个说话人的情感训练语料,利用说话人自适应实现基于深度神经网络的情感语音合成方法。该方法应用文本分析获得语音对应的文本上下文相关标注,并采用WORLD声码器提取情感语音的声学特征;采用文本的上下文相关标注和语音的声学特征训练获得与说话人无关的深度神经网络平均音模型,用目标说话人的目标情感的训练语音和说话人自适应变换获得与目标情感的说话人相关的深度神经网络模型,利用该模型合成目标情感语音。主观评测表明,与传统的基于隐马尔科夫模型的方法比较,该方法合成的情感语音的主观评分更高。客观实验表明,合成的情感语音频谱更接近原始语音。所以,该方法能够提高合成情感语音的自然度和情感度。     

基于概率修正PLDA的说话人识别系统

为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对每个说话人每段语音的时长表征能力,以增强说话人类别的区分度.为验证基于概率修正PLDA模型的有效性,进行了NIST SRE10 corecore测试集在3种不同时长的评测实验,以及NIST 2014 i-vector machine learning challenge测试任务.结果表明,相较于传统的PLDA训练模型,通过语音时长的约束提高了说话人识别性能.     

基于说话人自适应训练的汉藏双语语音合成

根据藏语和汉语在发音上的相似性,提出了一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的汉藏双语语音合成方法。以声韵母为合成基元,采用多个普通话说话人和1个藏语说话人的语料库,利用说话人自适应训练,获得一个汉藏双语混合语言的平均音模型。通过说话人自适应变换,从混合语言的平均音模型获得普通话或藏语的说话人相关模型,从而合成出普通话或藏语语音。实验结果表明,在藏语训练语句较少的情况下,该方法合成的藏语语音明显优于仅采用说话人相关模型合成的藏语语音。     

基于矩阵线性插值的说话人自适应算法

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。最大似然模型插值 (maxim um likelihood model inter-polation,ML MI)算法是一种有效的快速自适应算法 ,它的主要缺点是需要存储大量的特定人模型。为克服这一缺点 ,该文提出一种改进方法——矩阵线性插值自适应算法。该算法用表示说话人特性的矩阵代替 ML MI中的特定人模型进行线性插值。而插值系数由测试者提供的语音数据按照最大似然准则确定。插值后的线性矩阵与非特定人模型相作用得到最终的说话人自适应模型。该算法大大减少了计算存储量 ,且自适应性能基本与 ML MI相当     

快速口音自适应的动态说话人选择性训练

为解决语音识别系统实用中的说话人口音快速自适应问题,提出了一种动态说话人选择性训练方法。基于说话人选择性训练方法,采用基于Gauss混合模型似然分数计算的置信测度选择训练用说话人,改变训练用说话人的绝对数目选取方式,提高了选取的效能并拓展了选取标准的推广性。根据各个训练用说话人同被适应说话人的不同似然程度,加权地合成动态说话人选择性训练的语音模型,提高了自适应训练的效果。实验表明:该方法使识别率从80.16%提高到84.12%,相对误识率降低了19.96%,在实用中提高了基线系统的识别性能。     

基于卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法

为了提升说话人识别技术在复杂噪声环境下的识别性能,提出了一种基于高斯均值矩阵和卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法,应用于纯净语音训练出的模型上测试含噪语音的场景.其中高斯均值矩阵是采用最大后验概率(MAP)对传统的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征进行自适应操作得到的,这一操作增加了帧与帧之间的关联性,使特征携带更丰富的说话人身份信息.同时采用卷积神经网络进一步对帧层面的信息进行对准,并从数据中学习到更有利于说话人识别的特征表示,从而提升说话人识别的鲁棒性.实验结果表明在Libri语音数据集上,所提出方法的鲁棒性优于GMM-UBM和GSV-SVM算法.     

连续语音识别中的说话人快速自适应技术

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。该文综述了说话人快速自适应技术在国际上的研究现状 ,并且介绍了本研究组提出的快速自适应方法 ,即最大似然模型插值快速自适应框架及插值算法。与现有的相关自适应方法相比 ,该算法在更复杂的识别系统上同时实现了均值和协方差的自适应 ,并取得较好的自适应效果。当仅有一句自适应数据时 ,识别系统的误识率从 2 8.75 %下降到2 4 .93%。     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其频谱

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自回归（ＡＢ）模型系数的关系．通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号．本文同时给出自适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度．实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法．     

基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中.     

An adaptive morphological impulses extraction method and its application to fault diagnosis

An adaptive morphological impulses extraction method (AMIE) for beating fault diagnosis is proposed.This method uses the morphological closing operation with a flat structuring element (SE) to extract impulsive features from vibration signals with strong background noise.To optimize the flat SE, firstly, a theoretical study is carried out to investigate the effects of the length of the flat SE.Then, based on the theoretical findings, an adaptive algorithm for the flat SE optimization is proposed.The AMIE method is tested by the simulated signal and bearing vibration signals.The test results show that this method is effective and robust in extracting impulsive features.     

基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器

讨论了同一噪声源多传感信号的自适应噪声抵消器的设计方法·针对同一信号源的多传感信号,采用快速遗传算法获取多路信息融合器(LC)的权系数及自适应噪声抵消器的系数,克服了基于梯度的搜索算法和随机搜索等算法获取最优滤波器参数难的问题·利用遗传算法自适应调整LC的权系数,克服了采用并行噪声抵消器的输出平均作为估计信号时,可能造成估计误差太大的缺陷·仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单、运行时间短,而且充分利用了多传感信号的信息,其去噪效果良好·     

基于自适应层数分解的小波变换滤除冲击信号

针对掺杂在冲击信号中的微弱振动信息被淹没的问题,提出了一种基于小波变换滤除冲击信号提取微弱振动信号的方法.该方法采用自适应层数分解的小波变换分析原理,根据冲击信号特征,合理选择小波基,对冲击信号进行分析滤除.为获得较好的滤除效果,针对分解层数的自适应性,提出了一种分解层数的自适应确定方法.对含有冲击干扰的微弱标准信号进行数值模拟,对含有冲击干扰的微弱金刚砂振动信号进行实测分析.结果表明该方法能自适应性地确定小波分解层数,并有效滤除冲击提取被淹没的微弱振动信号.     

基于信号局部特征的自适应小波分析方法研究

提出了基于信号局部特征的自适应小波分析以及分段阚值自适应选择方法．针时旋转机械检测信号首先在时域中分析信号的局部特征，根据其局部特征分段自适应地选择小波函数进行信号处理，并分段计算其相应的阚值，进行小波信号处理，从而最大限度地保留信号特征，提高信号处理的性噪比．图2，参7．     

一种自适应检测瞬态信号的新方法

研究ＡＲ 模型参数特征用于瞬态信号自适应检测的问题－ 依据ＡＲ 模型参数矢量长度为特征检测信号的思想, 提出了一种具有良好的自适应抑制噪声扰动的参数估计方法－ 理论分析和实验结果表明, 本方法具有很好的ＡＲ 模型参数估计和瞬态信号检测性能     

数字用户环路（0十4）的实现

介绍了利用现有的用户线路，采用回波抵消和均衡技术，在一普通的２线用户线上实现全双工传输２Ｂ十Ｄ数字信号，即数字用户环路（０＋４）的具体方法。此方案易于实现，可在１对用户线上传输４路用户信号，能节省投资，且信号传输质量高，是当前缓解用户线路紧张状态的一种良好措施．     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

混沌调制通信系统解调技术比较研究

将滤波算法和自适应解调算法相结合,比较研究了混沌调制通信系统的几种解调技术.仿真结果表明,将自适应滤波算法和自适应解调原理相结合的方法能够较好抑制信道噪声,并能有效地提取混沌系统的系统参数和恢复消息信号.