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1.
基于听觉模型的小波包变换的语音增强   总被引:8,自引:0,他引:8  
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  相似文献
2.
一种基于听觉模型的抗噪语音识别特征提取方法   总被引:7,自引:2,他引:5  
提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过计算语音的上升过零率作为频率信息并通过非线性幅度加权相结合来获取语音特征。仿真实现了中小词汇量、孤立词的语音识别,得到了较好的实验结果,证明了此方法具有较强的抗噪声性能。  相似文献
3.
一种基于听觉掩蔽效应的语音增强方法   总被引:6,自引:1,他引:5  
为提高增强语音的听觉效果 ,研究了一种基于听觉掩蔽效应的语音增强方法。推出了一个功率谱域的基于听觉掩蔽效应的不等式准则 ,并用这个准则动态地选择一个作为语音短时谱幅度估计器的非线性函数的参数值 ,通过这个参数自适应变化的非线性函数对语音谱幅度进行估计实现语音增强。在此基础上 ,设计实现了一个单声道语音增强算法。对增强语音的客观测试和非正式听音测试表明 :相对于传统的减谱法和对数短时谱幅度最小均方误差估计增强法 ,基于听觉掩蔽效应的语音增强方法能更好地抑制背景噪声  相似文献
4.
基于一种听觉模型的特征提取及语音识别   总被引:4,自引:0,他引:4  
该文分析了人耳耳蜗及中枢听觉神经对声信号处理的机理,主要包括耳蜗对声信号的频率分析、柯蒂氏器官毛细胞的从振动机械能到电化学能的转换,听神侧抑制神经网络和增益调整四个层次,建立各个层次上听觉的数学模型。  相似文献
5.
该文讨论了神经网络语音识别系统中的KohonenSOFM神经网络的矢量量化(VQ)的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与VQ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。  相似文献
6.
The development of computational auditory modeling in the last 30 vears is reviewed, and its development in the com trig years is predicted .  相似文献
7.
贾骏  王朔中  张新鹏 《上海交通大学学报》2004,38(12):2073-2077,2081
结合人耳听觉特性,用扩频方法在音频信号中的听觉不敏感区域嵌入多路数字水印,从而实现码分复用.在对嵌入信息的检测中,除了少量系统参数外,数字水印的提取不需要原始信号,并且毋需精确同步.实验表明,该水印具有很好的隐蔽性;尤其是对常见攻击,MP3编码具有良好的稳健性.  相似文献
8.
将人耳听觉模型应用于语音质量客观评价 ,用听觉模型对语音作处理得到近似的短时语音频谱 ,在此基础上得到谱距离作为语音质量的评判标准 .实验结果表明这种方法与主观评价结果的相关度达到 0 .83  相似文献
9.
研究如何从听觉模型的自相关谱中恢复出原始的声音信号.从短时自相关函数中得到原始信号的傅立叶变换的幅度值,然后利用迭代算法仅从傅立叶变换的幅度值中恢复语音信号.  相似文献
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