基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

基于幅度差平方和函数的基音周期提取算法

为了在任意采样率下都可以高效、准确地进行基音周期提取,提出基于归一化幅度差平方和函数的基音周期提取算法。导出高效计算幅度差平方和函数的方法,时间复杂度是O(N lbN),给出该函数的归一化定义。归一化幅度差平方和函数的取值反映语音信号的非周期性程度,由此定义了基音周期的状态损失函数和转移损失函数,从而能在后处理过程中利用V iterb i算法,确定最优的基音周期序列。实验结果表明:与通用基音提取算法相比,在保证实时性的基础上错误率降低了9.31%,证明使用该算法提高了基音周期提取的准确率。     

一种改进的抗噪基音周期检测算法

介绍了一种改进的抗噪性强的基音周期检测算法,该算法利用经典的自相关函数和平均幅度差函数,并将二者相结合.它继承了自相关函数的抗噪特性,并通过能量函数进一步加重基音峰值点,进而提高了在噪声环境下的提取准确度.与传统自相关方法相比,该算法很好地克服了基音半倍和双倍错误.实验证明:这种算法简单易行,又有很好的抗噪性能,在存在噪声的条件下,仍能比较精确地检测出基音周期.     

中心消波自相关法语音基音检测

采用非线性中心消波与自相关/AMDF相结合的算法提取语音基音周期,有效去除声道共振峰的影响和噪声的干扰,实现语音的基音检测;绘制了周期轨迹平台图,使周期/频率读取更加直观.MATLAB仿真实验结果表明,该方法有效、准确地提取了基音周期,并且对噪声有一定的鲁棒性.     

小波分析法对多带激励声码器基音提取的改进

作者介绍了小波变换用于语音信号基音周期检测的原理，提出了基于小波变换后波形特征的基音提取算法。该算法与原多带激励声码器基音提取算法相比，能有效避开噪声的干扰，正确提取语音的基音，计算复杂度也降低很多。     

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。     

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。     

一种基音周期检测中减小中值平滑误差的方法

在语音信号处理中,常用的基音检测算法对于纯净语音信号的检测效果较好;然而,实际的语音信号都会受到背景噪音的影响,使得常用的检测算法不能达到最优化,为提高检测基音周期的准确性,可以在基音检测后处理中采用多种平滑技术,但大多情况下后处理基音周期估值仍然产生很大的误差,为此文章针对语音信号基音周期估值的中值平滑处理中,可能产生基音提取的误差,进行误差分析,提出一种减小中值平滑误差的方法。     

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．     

基于最大熵谱估计的短时间序列分析与预测方法的研究

针对短时间序列的特性，根据最大熵谱估计原理，论述了用Burg算法作为求解AR模型参数的方法，并给出了应用实例。     

心音信号的时频分析

首先对几种典型信号的计算结果进行了分析，并比较研究了短时傅里叶变换和连续小波变换在心音信号时频分析方面的性能差异．指出了应用这２种方法应该注意的问题，并对一例正常和一例非正常的心音信号的时频分析进行了讨论     

一种短信数据量预测方法的研究

评估网络处理能力是否满足短信增加量,关键之处是及时、准确完成短信数据量的预测.本文根据短信数据量时间序列的非线性性质,给出了一种预测方法.这种方法基于相空间重构,应用混沌时间序列的加权一阶局域法单步预测模型预测短信数据量.以全国2004年1月到2007年1月的月短信数据量为实例进行计算分析,通过Matlab仿真,得出相对误差在0.017～0.08以内.     

基于时频分析的分离谱处理

提出了一种基于时频分析的频窗参数确定方法,这种方法在把超声信号展开成窄带分解信号时不需要超声频带的先验知识．给出了将此算法用于不锈钢裂缝产生的超声信号的处理结果．     

基于音频信号的检索定位自适应方法

音频信息的检索是多媒体检索技术中的一个重要方面。本文讨论一种基于音频信号的广告条目检索和定位的一种自适应方法，它利用短时平均过零率和互相关函数从实时音频数据流中快速检测和定位广告条目．     

短时间序列仿真模型正确性确认方法的研究

针对短时间序列的特殊性，根据仿真模型的现代确认技术，用置信区间的方法作为定量的统计决策。并给出了应用实例。     

一种面向脱靶量测量的多普勒信号的压缩算法

研究脱靶量测量中的多普勒信号的实时压缩问题．通过对作匀速直线运动目标的多普勒信号特征的分析，提出了一种基于短时博里叶变换(STFT)的多普勒信号的频域压缩算法，并讨论了根据重构信号，由高分辨力谱估计及非线性最小二乘拟合进行脱靶量测量的问题．     

基于音频信号的广告检索和定位

音频信息的检索是多媒体检索技术中的一个重要方面，本文讨论一种基于音频信号的广告条目检索和定位方法，它利用短时平均过零率和互相关函数从实时音频数据流中快速检测和定位广告条目。     

车载北斗导航仪电源线传导发射测试

针对国内车载导航产品存在电磁兼容性测试不合格的问题,对某型车载北斗导航仪进行了电源线传导发射测试研究.首先分析了线性阻抗稳定网络(LISN)在测试中的重要作用,继而搭建测试平台分别测试了导航仪处于不同状态下的零线、火线传导发射,并评估了测量不确定度.为了对干扰信号的时频特性作进一步的分析,引入了短时傅里叶变换(STFFT)的分析方法.     

稀土永磁汽车起动电动机最大功率的计算

介绍一种稀土永磁汽车起动电动最大功率的计算和测量方法。