基于倒谱修正模型的语音基音检测算法

该文提出了一种基于修正倒谱模型的改进的倒谱基音检测算法.该算法首先对分帧语音进行10阶线性预测编码(LPC)分析和逆滤波,获得LPC预测残差;然后对残差信号进行倒谱分析,倒谱分析中采用了离散傅里叶变换频谱的高频分量置零的计算措施;最后根据倒谱的特征求得浊音语音的基音周期.仿真检测结果表明:该算法无论对纯净语音,还是对不同加噪情况下的含噪语音,其基音检测结果都明显优于传统倒谱基音检测算法,并且也明显优于基于平均幅度差函数的基音检测算法,而略优于基于自相关函数的基音检测算法.     

一种汉语语音基音轨迹的平滑算法

基音是指人们发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期.语音信号处理中精确提取特定语音的基音周期有重要的意义,基音周期的检测无论在语音信号的合成、编码还是识别方面,都起着非常重要的作用.该文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的层叠滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的层叠滤波器,仿真实验结果表明,这种方法对于随机误判点与传统的基于中值与线性平滑的组合平滑相比效果更佳,同时也证明了层叠滤波器用于语音信号研究的可行性.     

一种基于基音周期估计的音频水印算法

提出了一种水印信号与载体信号均为语音的数字音频水印算法．主要由用混沌序列对音频水印加密，基于载体信号基音周期估计确定水印嵌入位置和根据量化步长△确定水印嵌入强度等关键步骤所组成．仿真结果表明，该算法不仅具有较好的透明性，而且也对叠加噪声、低通滤波、重新采样等攻击具有较好的鲁棒性．     

一种改进的基音检测算法

提出了一种改进的基音检测算法,通过最小化重建谐振峰与原始谐振峰之间的误差得到最佳的基音估计。在基音估计中引入误差控制因子以得到无偏的误差函数,同时对基音轨迹跟踪技术作了改进,以保证基音轨迹的正确演变。实验结果表明,与ＩＭＢＥ标准中的基音检测算法相比,该方法能够提供更正确且平滑的基音轨迹,尤其在过渡段能有效地跟踪快速基音变化,从而使重建语音具有更好的连续性和主观质量。     

一种高性能汉语语音基音周期估计方法

在分析 AMDF基音周期估计方法的基础上 ,提出一种新的汉语语音基音周期估计方法MAMDF( Modified AMDF)。实验证明 ,MAMDF方法可以获得更好的基音估计精度和时域分辨度。     

一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳滤波语音增强算法

传统的倒谱平滑维纳滤波算法在求取选择性平滑范围时,噪声会对维纳增益函数的倒谱产生影响,使估计出的选择性平滑范围不正确,进而导致此传统算法在平滑掉音乐噪声的同时也影响了噪声抑制效果。为此提出了一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳语音增强算法,该算法先用最大似然准则估计出纯净语音的倒谱,然后在纯净语音倒谱中求取基频和共振峰的位置,进而得到选择性平滑的范围。该方法提高了选择性倒谱平滑的准确性,进而改善了传统倒谱平滑维纳滤波语音增强算法的噪声抑制效果。最后在不同的噪声场景中对传统算法和改进算法进行了仿真对比,表明该算法能够在去除噪声的同时更好地保留语音的特征结构,较好地提高了带噪语音的质量。     

一种改进的MBE基音跟踪算法

通过对基音周期慢时变特性的研究,提出了一种改进的MBE基音跟踪算法．该算法旨在减少运算量,提升基音检测的实时性,将传统的基音跟踪算法改进为前后向各跟踪一帧．仿真实验表明,改进算法与传统算法对基音跟踪均取得了良好的效果,但是新算法计算量大幅度减少,执行速度明显提升．     

基于频域和时域结合的基音周期提取算法

基音周期提取是语音编码和语音识别领域的一项重要研究课题。为了解决传统的自相关方法容易出现的半频倍频错误,提出了基于时域和频域分析的提取算法。该算法首先提取时域自相关值最大的若干个候选值;然后统计每个候选值对应的频域上所有相邻两个谐波能量和的最大值,用来对其自相关值进行加权;最后根据历史的基音周期值以及候选基音周期所对应的频域能量值对加权值进行修正。使用Keele数据库进行测试表明,使用该算法后基音周期提取的半频倍频错误率比传统算法下降了50%左右。     

基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的Mel频率倒谱系数(MFCC)改进算法

语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。在传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。     

一种基音周期估计的改进CAMDF算法

本文首先介绍了传统基音周期估计算法:ACF算法和AMDF算法.为了克服AMDF算法容易导致估计出的基音周期加倍的缺陷,本文重点阐述了CAMDF基音周期估计算法,并提出了改进CAMDF算法.该法是在CAMDF算法之前,对语音信号进行降比特处理.实验表明,改进CAMDF算法在降低对处理器件复杂度和精度方面要求的同时并不会影响基音周期的估计效果.最后,本文进行了各种基音检测算法的仿真比较,实验表明改进CAMDF算法在基音估计效果上具有很好的准确性和稳定性.     

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。     

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。     

一种整数基音检测新方法STA的实用改进

对新的基音检测算法STA作简要介绍，对于在基音检测的实际应用中，遇到的由于受到噪声、共振峰影响造成基音周期检测点的偏移问题，提出STA的改进方案ISTA，并对前后2种方案的实际效果进行了比较，ISTA在基音检测时可以得到比STA更理想的效果．     

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.     

一种抑制语音噪声的最佳约束线性估计器

本文提出一种最佳约束线性估计器，用于抑制语音信号不 相关加性噪声。该估计器是在给定信号失真度下，使噪声能量最小为准则来设计对真实语音信号的约束线性估计。文中证明这种最佳的约束线性估计器是一种输入噪声电平地的Ｗｉｅｎｅｒ滤波器。     

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.     

基于改进平滑 l 0 范数的 DOA 估计算法

为提高现有基于压缩感知的 DOA(Direction of Arrival)估计算法估计精度, 提出一种基于改进平滑 l 0 范数 的 DOA 估计算法。 该算法在构造一个恰当的平滑连续函数后根据接收数据的初始解确定一个合适的递减{δ} 序列[δ1 ,δ 2 ,…,δ J ], 并对每个δ 值, 采用最速下降法求解 l 0 范数逼近函数 Fδ (S)的最小值; 然后将该δ 值作 为下一次迭代的初始值, 并通过多次的迭代获得逼近函数的最小解, 即逼近的最小 l 0 范数。 同时通过仿真实 验对该算法进行了验证。 结果表明, 该算法在单快拍条件下即可对 DOA 进行有效估计, 与 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法相比, 运算过程简单、 精度较高, 具有更好的估计性能。     

4kb/s低速率语音编码的一种新算法

4kb/s低速率语音编码是近年来语音信号处理研究的重要课题,也是ITU－T下步要标准化的重点,介绍了目前4kb/s低速率语音编码的最新进展,关重分析了基音位置同步码激励线性预测编码（PPS－CELP）的原理和结构,并与G.729、G.723.1等算法进行了性能比较。     

基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的MFCC改进算法

语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。本文在传统的MFCC参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。     

一种改进的MELP算法

介绍了混合激励线性预测（MELP）的算法,并研究了MELP的特点．在MELP的基础上,针对其在语音信号不稳定的部分包含不规则的基因周期,它们的自相关函数值比较小,因而引入噪声的问题,采用了滑动窗的方法来减少或避免上述问题．此外还针对LSF量化的过程中,其码本的存储量与计算的复杂度大的问题采用了3级矢量量化的方法,从而可以把MELP的码率降到2．1kbps左右,仍有较好的合成语音质量．