基于二进制时频掩码和ICA的欠定语盲分离

研究基于二进制时频掩码和ICA的欠定语音盲分离．首先对混叠语音进行时频变换;然后利用二进制时频掩码技术从混叠信号的时频信息中消除掉一个源信号,将欠定的盲源分离问题转变成正定的盲源分离;最后,将消除后的混叠信号变换回时域,再利用ICA技术进行分离．利用本方案进行欠定语音分离,可以大大消除因二进制时频掩码带来的音乐噪声,能够达到很好的分离．     

一种新的基于稀疏表征的二阶段欠定语音盲分离方法

提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号。在混叠矩阵估计阶段,利用类拉普拉斯窗口函数构造出一个新的势函数,根据基于势函数的聚类算法估计出混叠矩阵。在源估计阶段,针对1^1-范数方法的不足,提出了一种新的基于高阶统计特性的稀疏表征来进行源信号的估计——统计稀疏分量分析。仿真实验表明,和同类其他二阶段估计方法相比,本文所提方法分离结果的重构信噪比更高,分离性能也更加优越。     

基于卷积混叠传输信号的去噪

提出一种基于卷积混叠信号分离神经网络算法,简称CMHJNN。可使线性静态或动态传输通道中混叠的多源信号实现分离,从而可应用于传输信号上的去噪。对多类不同信号组合仿真表明,该方法是有效的,网络性能是稳定的。     

基于稀疏编码的语音增强方法

利用带噪语音经特征基函数矩阵转换后所具有的稀疏特性,用最大似然估计方法对转换后得到的稀疏分量进行非线性压缩去噪,然后再经过反变换和重构恢复出原始语音信号的估计。特征基函数矩阵反映了语音数据本身的统计特性。仿真结果表明,与小波消噪法相比利用稀疏编码方法能极大程度地抑制背景噪声。     

语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法

基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP).该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近.同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计.最后用小波去噪法对合成语音进行处理.实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性.     

欠通道混叠语音盲分离算法

以超完备基的独立分量分析(Overcomplete ICA)为信道模型,采用自然梯度和最短路径的算法和提出的基于小波变换的Overcomplete ICA算法进行欠通道混叠语音盲分离,两者进行了比较.结果表明,该算法能够成功地分离混叠语音数据.     

基于稀疏表示的超平面聚类盲信号分离算法

对欠定混叠盲源分离问题,论文针对于源信号的稀疏程度不同,首先引入了向量k-阶稀疏的概念。然后在满足欠定混叠盲分离问题可解的情况下,讨论了源信号向量是m-1阶稀疏的情况下的混叠矩阵的辨识问题,并提出了一种新的基于超平面聚类算法来估计欠定混叠矩阵。该算法不仅对源信号的稀疏性要求放宽了条件,而且在精确估计出混叠矩阵的同时估计出了源信号的数目。经数值实验仿真表明了算法的有效性。     

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.     

结合EEMD与K-SVD字典训练的语音增强算法

该文提出一种总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法与K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典算法相结合的语音增强算法。将带噪语音通过EEMD分解得到各本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),对各IMF分量进行互相关和自相关分析,去除噪声IMF分量,并将过渡IMF分量再次进行EEMD分解,去除其中的噪声IMF分量。将过渡IMF分量和剩余的IMF分量叠加,得到预降噪的带噪语音。利用纯净语音,通过K-SVD字典训练算法得到过完备字典。对预降噪的带噪语音通过过完备字典进行稀疏表示,稀疏系数重构出纯净语音。实验结果表明:在低信噪比和高信噪比情况下,该算法的去噪效果明显优于传统的谱减法、小波阈值去噪法和K-SVD字典训练。     

基于SOPC的混叠语音降噪方法

混叠语音干扰降低了语音识别系统、语音控制系统的性能,而且普通的频分技术无法将其去除。从提取语音特征入手,利用语音信号的非线性产生模型、能量分离算法,去除混叠在有用语音中的含绝大部分能量的元音干扰。最后尝试以SOPC技术结合NiosⅡ软核处理器,完成硬件实现的总体设计。     

G.729.1 算法的改进与 DSP 全汇编优化设计

在G．729．1宽带语音编码算法中,时域混叠编码器的谱包络编码根据帧内子带的相关性,采用差分霍夫曼编码来减少编码的比特分配。针对相邻帧对应子带的谱包络存在相关性,给出了在原有谱包络编码模式的基础上,增加一种帧间对应子带差分霍夫曼编码的模式来进一步减少谱包络的编码比特数,从而提高合成语音的质量。由于G．729．1可以根据信道的特征随时调整编码速率以取得更好的宽带语音质量,这使得该编码算法具有很高的复杂度。为了能在数字信号处理器（digital signal processor,DSP）上实时实现G．729．1,结合TMS320VC5505数字信号处理器对G．729．1算法采用全汇编实现,并对汇编后的G．729．1代码做了进一步的汇编优化,优化后的G．729．1算法在保证了高质量语音输出的同时,提高了编码效率,实现了对语音信号的实时处理。     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

一种改进K-SVD稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

一种改进K-奇异值分解稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

基于一种改进最短路径法的欠定语音盲分离

为了在欠定条件下实现语音盲源分离,该文首先利用势函数估计源信号的个数和混叠矩阵,在估计势函数曲线时对其做平滑处理,以提高源信号个数估计的准确性.在语音信号分离部分,提出了一种改进的最短路径法,该方法对混叠信号各时频单元进行分类处理,避免了最短路径法中对每个时频单元进行矩阵求逆运算,在大大减少计算量的同时也降低了分离信号的背景噪声.最后给出了仿真实验,实验结果证明了该算法的可行性和优异性.     

基于压缩感知的语音压缩与重构

基于语音信号在离散余弦基下的近似稀疏性,对语音信号采用压缩感知技术进行压缩和重构,研究了分析窗长固定时重构误差与观测点数的关系, 针对低压缩比下重构信号"noisy"的特性,提出对重构信号进行小波去噪联合低通滤波的方法以改善重构语音的质量,并研究了低压缩比下分析窗长对重构信号质量的影响.仿真结果表明低压缩比下,合理选取分析窗长,并采用小波去噪联合低通滤波的处理方法可以明显改善重构语音的质量.     

ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用

应用infomax学习规则对船舶辐射噪声信号进行独立成分分析(ICA)特征提取,并证明了ICA变换能增强信号的非高斯性.在此基础上,根据稀疏编码的特性,利用阈值化的方法将船舶辐射噪声信号有效去噪.通过对含有海洋环境噪声的船舶辐射噪声信号的去噪实验,证明了本方法的有效性,并且去噪结果明显优于传统的几种去噪方法.     

基于FastICA的语音盲源分离方法

独立分量分析（ICA）在处理盲信号分离中被广泛使用,但其收敛速度较慢.为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——快速独立分量分析(FastICA).文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后,将其应用到语音分离中.在采集了三个实际的声音信号后,将三个原始信号进行混叠,在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离,将分离结果与原始信号波形进行比对,结果说明该算法具有良好的分离效果.     

卷积混叠盲信号分离的一种线性化方法

卷积混叠的盲信号分离是盲源分离问题中的难点．针对独立同分布的非高斯信号的卷积混叠,提出了一种新的盲解卷积方法——“两步提取法”：第一步消除所有源信号的延迟分量,提取仅含有源信号的线性混叠分量,使其转化为线性混叠盲源分离问题,称之为“卷积线性化”;第二步对“卷积线性化”后的估计信号进行分离,最终分离出源信号．同时,利用统计和矩阵理论,证明了设计“卷积线性化”滤波器的方法．仿真试验结果显示了该方法的可行性．     

基于小波变换在语音信号处理中的研究

本文主要基于小波变换对语音信号去噪进行研究,首先介绍了基于小波变换的信号去噪方法以及在语音去噪中的应用,在语音去噪中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值,本文对几种阈值选取规则进行了讨论。