基于小波减噪的基音检测改进算法

为了提高含噪语音信号在低信噪比情况下的基音检测准确度,以带噪语音信号为研究对象,采用小波变换对带噪语音信号进行减噪处理以提高带噪语音信号的信噪比,再利用自相关函数对减噪后的语音信号进行基音检测。利用Matlab软件对具有不同信噪比的带噪语音信号进行了基音检测改进算法仿真实验。实验结果表明,当带噪语音信号信噪比下降到0d B时,改进算法基音检测正确率略高于未进行小波减噪的基音检测算法正确率。当带噪语音信号信噪比下降到-5d B时,改进算法基音检测正确率明显高于未进行小波减噪的基音检测正确率。     

一种语音增强算法的研究

采用基于子空间的方法，对语音信号进行增强处理，该算法提供了在语音信号失真和残留噪声之间进行控制的机制。克服了以往语音增强算法中对语音信号的噪声特点的限制，可以对混有加性白噪声、有色噪声和音乐噪声的语音信号进行增强处理。     

基于相关增强的单信道信号分离

提出了一种在单通道自适应干扰抑制框架下分离语音信号和伪随机信号的方法.该方法首先采用时间延迟叠加方法增强语音信号的相关性和周期性,并利用时延估计器提取周期性特征,从而提高估计精度.然后,采用自适应算法估计语音信号,并通过从混合信号中抵消语音信号,估计出伪随机信号.仿真结果表明,该方法既能分离清音信号,也能分离浊音信号.分离单音频信号时,规范化最小均方算法的性能优于其他基于最小均方的算法;使用递归最小二乘算法可有效分离出相关增强后的清音信号;与无增强的信号相比,使用相关增强策略可提高浊音信号的估计精度.     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

基于Wiener自适应滤波算法在语音信号去噪中的研究

主要研究基于Wiener自适应滤波LMS算法与RLS算法在语音信号去噪中的应用。对语音信号与噪声在相关和不相关、平稳和不平稳这四种情况下,分别采用RLS和LMS算法对语音信号进行去噪分析。研究发现,不管信号与噪声处于上面四种情况的任何一种,RLS算法比较优越,而且在处理相关和非平稳的情况下优势更大;对于不相关和平稳的情况,LMS算法的效果较好。     

基于压缩感知过程的语音增强

压缩感知(compressive sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。该文提出了一种基于CS过程的语音增强新算法。算法利用语音在离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域下的稀疏性,采用Hadamard矩阵对带噪语音进行压缩测量,通过改进的正交匹配跟踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法恢复语音信号,实现语音增强。与经典谱减法和子空间算法进行实验对比分析,结果表明:该算法在降噪性能上优于经典谱减法和子空间算法。     

改进信号子空间结合维纳滤波的语音增强算法

针对现有语音增强算法噪声残留和语音失真,不能同时达到最小这一问题,提出了一种改进的信号子空间结合维纳滤波法,进行两级语音增强。第一级利用听觉掩蔽参数改进信号子空间的增益矩阵,经处理后,可以有效降低语音失真度,并初步提高信噪比。然后利用维纳滤波算法对增强后的语音信号进行加强。实验结果表明,相比传统的信号子空间算法、维纳滤波算法,可以有效地减少语音信号中的残留噪声、降低语音信号的失真度、提升语音信号的整体质量。     

快速定点独立向量分析在语音信号盲分离中的应用

针对包括环境噪声的混叠语音信号分离困难问题,提出一种新的频域快速定点独立向量分析模型,对混叠语音信号进行盲分离.该模型中的每个源信号以向量形式混合,模型采用二次泰勒多项式把牛顿迭代算法直接应用于复变量对照函数,通过最优化使牛顿迭代规则更加简单和清晰.对实际采集的语音信号进行仿真,实验证明算法很好地分离了卷积盲源信号,新算法具有良好的收敛性和较高的准确性.     

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低下且检测耗时过长的问题,研究一种基于EEMD和OS-DL联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD（总体平均经验模态分解）算法对输入语音进行分解得到IMF（本征模式分量）,然后使用OS-DL（一步式字典）算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明：该算法在复杂环境信噪比低于-10dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

基于RNN的非线性预测语音编码

利用递归神经网络(RNN)的内部记忆特性，改善了非线性预测过程中对语音长时相关性的预测能力。实验表明：本文提出的基于RNN非线性预测的ADPCM语音编码算法，其恢复的语音质量优于ITU G．721建议的ADPCM算法。     

以CS—ACELP算法为核心的数字语音记录设备

在介绍ITU G.729 CS-ACELP语音压缩编码的基础上提出了由DSP芯片实现基于该算法的数字语音记录设备的方案,且通过算法优化和改进,使一片C54 DSP芯片能编码2路输入数字语音信号,仿真实验结果表明,算法优化和改进后的复杂度仅是此前的1/8,系统的压缩能力在相同的语音质量下是现有基于ADPCM语音记录设备的4倍。     

基于TMS320VC5421的多制式语音编码的实现

介绍了一种多制式语音编解码器,完成4路语音的全双工通信.简单介绍了组成系统的核心器件——DSP芯片TMS320VC5421的硬件特点,提出实现G.729、CVSD、ADPCM算法之间的编码转换方法,并给出了算法的软硬件实现.实验结果表明,该方法以较少的运算量及较少的硬件资源获得了较高的语音编码质量,是一种灵活可行的语音编码方式.     

基于DSP改进的RPE-LTP语音编码算法的研究

为了压缩语音信号的传输带宽,采用ADPCM方式改进了RPE-LTP语音编码算法的规则脉冲激励编码部分,使编码速率从13 kbit/s降为9 kbit/s。为减小编解码运算复杂度,提出了一种将改进的RPE-LTP算法在TMS320C55x DSP上实时实现的方法,对算法实行编译器级、C语言级和汇编级3级优化,使其在C55x上实时实现的速度达到5.63 MCPS(百万周期每秒)。实验结果证明改进后的算法仍然保持了很高的语音合成品质。     

基于DSP的G726 ADPCM算法的实时实现

讨论了基于数字信号处理器的自适应差分脉冲编码算法在语音采集应用中的实现．实现过程中。充分利用了C62xDSP的优点，对算法进行了更好的简化和优化．通过定点DSP实现浮点运算、并行计算等方法。提高了算法效率。使应用具有很好的可靠性和实时性。并在实际中得到了验证．     

CCITTG.722音频编码系统及其编,解码器的设计与实现

ＣＣＩＴＴＧ．７２２建议书描述的是一种５０￣７０００Ｈｚ音频信号的压缩编码系统，码率为６４ｋｂｉｔ／ｓ。该系统采用了子带自适应差分脉冲编码技术（ＳＢ－ＡＤＰＣＭ），具有ＦＭ广播的音质。本文简介了Ｇ．７２２压缩编码系统，介绍了运用ＴＭＳ３２０Ｃ２５定点高速数字，处理器实时实现编、解码算法的方法，分析了编、解码器的工程实现中要解决的主要问题。     

基于ADPCM、CELP和语音分类的变速率语音压缩编码

新的通信方式和计算机网络的飞速发展,对语音信号的编码传输提出了新的要求。在新一代的网络中,希望能充分利用信号源的特征和信道的统计复用性,改变以往信源一般输出是恒定速率码流的特点,而以具有不同速率的分层编码和变速编码,作为新的信源编码系统。讨论了基于ＡＤＰＣＭ、ＣＥＬＰ和多类激励的多种变速率编码方案。实验表明,利用语音信号本身特征,达到高压缩比同时具有较高合成语音质量是可能的。     

用于语音子频带编码的编解码器的设计与微处理机实现

本文基于Z-80微处理机设计并实现了一种适于语音子频带编码(SBC)的自适应差值脉码调制(ADPCM)编码器,在发送端,编码器把并行输入的16比特二进制数字信号压缩为3比特或4比特码字;在接收端,解码器将其恢复为原来的16比特,选择了最佳参数,3比特与4比特数编码分别能获得25和33分贝的信噪比,用不超过二十片集成电路实现的硬件编码器,以 Z-80A CPU作为算逻单元(4兆赫主频),对每一样值的处理时间小于3200个时钟周期,可接受的输入采样频率高于1200赫兹,能够用于语音(8000赫兹采样)八子频带实时编码,增加外部硬件乘法器可以大大提高编码器的处理速度,使可接受的输入采样频率大于4000赫兹,因此能够用于语音两子频带实时编码,文中对这种编码器的基本算法,阶步参数、计算机仿算和硬件实现进行了详细讨论。     

一种新型语音处理系统

本文介绍一种以 DSP与 AIC为核心 ,通过软件方法来实现语音处理的新型系统 .文中以 G.72 1ADPCM算法为例 ,说明了该系统的一个具体实例 .     

数字移动通信泛欧制式GSM中的语音编码研究

作者着重对泛欧数字移动通信系统（ＧＳＭ）规则脉冲激励长时预测（ＲＰＥ－ＬＴＰ）语音编码方案中的ＲＰＥ编码部分进行了研究。为了降低编码比特率，提出了一种每子帧１０个激励脉冲的新方案。对它进行了计算机模拟和性能分析，结果表明在１２ｋｂｉｔ／ｓ的编码率下，这种方案满足ＧＳＭ建议０６．１０，即对单个正弦波的帧信噪比要求。又用自适应差分脉冲编码调制（ＡＤＰＣＭ），代替ＲＰＥ－ＬＴＰ方案中的自适应脉冲编码调制