基于听觉模型的小波包变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的 ,用传统的线性信号处理方法 (如FFT)来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的 .小波包算法有灵活的时频分析能力 ,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性 .在模拟人耳的听觉机理方面 ,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理 ,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决 .实验表明 :在单声道的条件下 ,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。     

用Gammatone滤波器组仿真人耳基底膜的特性

为了更好地理解人耳蜗的工作机制,提出了一种利用Gammatone滤波器组对基底膜进行仿真的方法.根据Gammatone滤波器组与人耳基底膜两者在冲激响应、幅频特性等方面的相似性,采用一组中心频率呈对数均匀分布的Gammatone滤波器组来模拟基底膜.采用多种信号作为输入,对该方法进行仿真测试.仿真结果表明:在纯音、混合音和语音等输入情况下,该方法能仿真人耳基底膜的动态响应过程、频率选择特性和频谱分析特性等重要特征,对于语音压缩、语音识别和人工耳蜗等听觉应用领域有参考价值.     

一种改进的基于LP倒谱特征的孤立词语音识别方法

阐述了Mel谱失真测度的概念,指出用Mel频率尺度可较充分地反映人耳对频率及幅度的非线性感知特性。在此基础上,针对孤立词语音识别,对常规LP倒谱特征提取方法进行改进,即将LP倒谱按符合人耳听觉特性的Mel尺度进行非线性变化,得到LP Mel倒谱系数(LPM-CC)作为特征参数。识别网络使用RBF神经网络,进行了孤立词语音识别。实验结果表明此种方法抗噪性能好,识别效率高。     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.     

一种基于EMD技术的语音信号去噪算法

分析了基于经验模态分解(EMD)方法的含噪语音信号尺度滤波特性,并根据清音和浊音的不同特点,应用软门限方法对以宽带随机噪声为背景的语音信号IMF分量作门限处理,提出了一种基于EMD的语音信号噪声处理的算法,计算机实验仿真结果表明,该算法具有较好的语音去噪效果和较小的语音失真性能。     

融合SS、MFCC和PMC技术的语音去噪方法

为提高语音识别系统在噪音情况下的识别率,提出了一种融合信号级去噪、参数级去噪、模型级去噪的方法.首先用谱减法对带噪的语音信号进行去噪,再利用Mel倒谱系数(MFCC)对处理后的语音信号进行特征提取,最后经过并行模型结合处理法(PMC)处理得到较高识别率的语音信号.     

基于加权组合过零峰值幅度特征的抗噪语音识别

基于人耳听觉特性提出一种新的抗噪音识别特征:加权组合过零峰值幅度特征,是对过零峰值幅度特征的一种改进。加权组合过零峰值幅度特征以语音数据和差分语音数据作为处理对象,通过计算它们的上升过零率获得频率信息,经幅度非线性压缩获得密度信息,并根据人耳对声音的感知特点对其进行加权,形成最终的输出特征,识别网络使用HMM。仿真实现了使用新特征与原特征的算法识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.