混响声场中语音识别方法研究

免提式话筒语音识别系统是语音识别走向实用的目标之一．实现这一系统，首先要解决房间效应引起的混响问题．通过讨论室内混响声场中语音的特点，提出用鲁棒性特征参数——滤波规整的Mel频率倒谱参数(FNMFCC，即MFCC参数在对数功率谱域进行低通滤波，倒谱域进行均值减，并用标准差加权进行非线性规整，采用这3种措施来消除混响引起的语音参数的变化．识别方法用矢量量化法，用4组无混响数码语音进行训练，对特定人无混响和4种混响声场中共150组数码音的平均识别率达到98．7％．提出的这一新方法在不降低无混响音识别率的情况下，提高了混响声场的语音识别率．该方法不仅识别率高，而且运算量小、所需内存空间小。易于做成小型实用的快速识别系统．     

基于峰态的盲信号分离

就一种基于信号峰态(kurtosis)极值化的盲信号分离方法进行了探讨．首先介绍算法理论，然后提出了一种简化快速的最速下降算法，解决了收敛指向性的问题，并将对混合语音信号的分离扩展到混合图像信号的分离．实验结果表明，同其他基于峰态的盲分离算法相比，其分离效果好，而且在收敛速度、运算复杂度方面有显著的优势．     

基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法

采用模糊统计方法获得有限对离散的隶属函数关系，并用神经网络将此关系综合成连续函数表达形式。这一方法进一步完善了隶属函数的统计求法，丰富了经典插值方法，有利于模糊数学理论应用于希望实现并行处理的模式识别等研究领域。     

神经网络中的正交设计法研究

提出用正交设计法选择前馈型神经网络训练样本的方法,并且对其基本原理进行了探讨。文中以三层BP网络为例,根据特定位级的正交表获取相应的训练样本集,利用该训练样本集对网络训练,然后用经过训练的网络对各取值域作离散预测。详细的对比计算表明：1）将正交设计法应用于神经网络学习训练样本的选取上是成功有效的;（2）选用四位级或五位级的正交表来对网络样本做选择精度已经足够。另外,将网络隐层神经元个数对网络的影响与选用正交表不同位级对网络的影响的效果也作了比较。     

适用于声回声抵消的过采样实值子带结构的研究

在语音通信中,声回声抵消技术是一种用于消除在扬声器与传声器共存情况下所产生的回声干扰的技术.在声回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于复值实现的,而复数运算往往会给系统的实现带来一些麻烦.提出了一种适用于声回声抵消系统的过采样实值子带算法,该子带算法通过通用离散傅立叶变换对全通带输入信号进行调制,然后将各频带内的信号通过原型低通滤波器同时降采样处理得到各复值子带信号,然后采用共轭调制分量对各复值子带信号对进行的单边带调制,保持子带信号的共轭特性,取信号实部进而实现了实值子带信号.通过对该实值子带算法的运算量进行分析表明,该算法避免了各子带内系统对复数的处理的复杂性,并达到子带内系统运算量减半的目的.算法仿真实验结果表明:该算法与复值子带算法的性能相当,具有实时性好、可靠性高、实现简单等特点,适用于声回声抵消系统等.     

辅助变量法及其改进算法在含噪声系统辨识中的运用

对ＡＲＭＡ模型含有输入噪声和量测噪声的情况进行了讨论，在两种情况下，最 乘法并不能得到很好的估计结果，运用辅助变量法可以提高估计精度。特别是在输入信号受到干扰时，配方提出了加权辅助变量法，可以得到比ＩＶ方法更精确的结果，尤其是在噪信比较高的场合，本文还给出了ＷＩＶ方法的无偏性分析。     

浮点数编码的遗传算法在系统辨识中的应用

采用基于浮点数编码(十进制编码)的遗传算法,融合和改进了一些遗传操作,提出了一种系统辨识的方法并应用到在噪声背景下ARMA模型系统的辨识.仿真表明,该方法能有效地克服有色噪音的干扰,从而获得系统参数的无偏估计,在开口箱扬声器系统的低频参数测量中的应用也表明了该方法的有效性.     

无参考输入的双话筒噪声抵消

介绍了一种双通道的噪声抵消系统 .传统的频谱减法的语音增强需要预先知道噪声的特性 .但是 ,噪声的平稳性和可分离性在许多实际应用场合都无法满足要求 .提出采用两路话筒输入 ,以便动态获得噪声频谱的方法 .采用自适应校正滤波的同步算法 ,利用语音信号的相关性同步两路信号中的语音 ,通过抵消其中的语音成分获得噪声的频谱特性 .实验证明该方法能够获得很好的同步效果 .在获得噪声频谱的基础上用频谱减和维纳滤波两种方法进行了噪声抵消的对比实验 .对 0dB信噪比输入的信号可以获得约 9dB信噪比的提高 .用维纳滤波处理后的语音比频谱减法残留较低的“音乐声” .在非平稳条件下对噪声仍具有一定的跟踪能力     

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