低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法;该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

低信噪比下采用广义随机共振的能量检测算法

针对低信噪比下认知无线电中采用能量检测(ED)的频谱感知方法错误概率较大的问题,提出了一种采用广义随机共振的改进的能量检测(IED)算法。该算法首先对接收信号添加一个直流分量,并借助偏移系数确定直流分量的最优幅值,使其与信号中的直流产生广义随机共振;其次,对共振后的信号进行采样和能量累加得到检测统计量,然后根据最小平均错误概率准则确定最佳检测门限并与检测统计量进行比较从而做出判决;最后,从错误概率、样本检测点数和算法复杂度等几个方面给出算法的性能分析。理论推导和仿真结果表明:在信噪比为-15dB的低信噪比条件下,IED算法的错误概率性能比传统的ED算法提升了约3dB;在相同的错误概率条件下,IED算法所需的检测样本点数比ED算法显著减少。     

低信噪比弱信号提取算法研究

采用从强背景噪声中提取话音信号的自适应噪声抵消技术———最小均方误差(LMS)入手,对该算法的性能进行了分析,针对其收敛速度慢、提取信号频带窄的缺点,提出了改进的有动量因子的自适应最小均方误差算法(MLMS).仿真结果表明,该方法对于解决弱信号提取问题有一定效果.     

低信噪比下时频联合的载波同步算法

针对短突发通信在低信噪比下编码辅助同步算法存在估计精度低和同步范围小的问题,提出了一种时频联合的载波同步(JTDFDCY)算法。首先采用频域估计算法、时域估计算法和最大似然(ML)算法对导频信号进行处理,得到频率粗估计值和相位粗估计值;然后用频率粗估计值和相位粗估计值对接收信号进行补偿,并对补偿后的信号进行解调解码、重新编码、基带调制,得到软判决符号;最后采用时域相关和算法和ML算法对软判决符号进行处理,得到频率细估计值和相位细估计值,进而实现有效的载波同步。仿真结果表明:JTDFDCY算法在低信噪比下的粗估计能够兼顾频率估计范围和估计均方根误差的要求;当归一化频偏在(-0.5,0.5)范围时,仅利用6.1%的导频开销即可将系统的性能损失控制在0.1dB以内。     

低信噪比环境下的麦克风阵列语音识别算法研究

针对在低信噪比环境下语音增强对语音识别率的提升不明显的问题,提出一种用在识别系统前端的麦克风阵列增强算法。该阵列增强算法基于相干滤波和频率带宽波束形成后置改进维纳滤波器。首先将采集到的阵列信号,求相邻通道间的相关函数,利用阵元间信号的相关性进行初始噪声抑制,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信息的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音可懂度,最后用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和隐马尔科夫模型(HMM)对增强后的语音信号做特征提取并识别。仿真过程模仿双耳采集数据,结果表明该语音增强方法在低信噪比环境下获得较好的增强效果,能有效的提高低信噪比环境下的语音识别率。     

基于梅尔频率倒谱系数与短时能量的低信噪比语音端点检测

低信噪比环境下语音信号的端点检测在语音识别与通信等领域具有重要意义,目前低信噪比环境下的端点检测还存在效率低、识别率不高等问题.本文在分析梅尔频率倒谱系数(MFCC)和短时能量在端点检测中应用的基础上,提出将MFCC前三维度分量相加(MFCCa),再与短时能量相除(梅尔能量比)作为语音特征参数的语音端点检测测度,最后利...     

噪声环境下应用于语音标注的端点检测算法研究

端点检测是语音标注的重要前序技术,针对语音标注,设计了一种基于信噪比分类的自适应端点检测算法.该算法首先对标注语音的信噪比分布范围进行分析,将信噪比分类,在每类信噪比范围内选择对应较优的算法.在高信噪比范围选择子带谱熵法,在中等信噪比范围内选择均匀子带频带方差法,而在低信噪比环境下先对带噪语音进行谱减法去噪处理,再采用...     

低信噪比下二值掩蔽算法性能分析

基于计算听觉场景分析,对基于能量的二值掩蔽语音分离算法的性能进行分析,证明了理想二值掩蔽算法在信噪比下具有最佳的单元分离性能,并通过3种类型带噪语音的分离实验证实了该结论。采用理想二值掩蔽算法对8种噪声类型的低信噪比带噪语音进行了分离实验,信噪比平均提升幅度大于10dB,表明算法对低信噪比语音分离的有效性和普遍适用性;采用非均匀、均匀两种多子带分析滤波器组进行分离性能对比测试,结果表明子带均匀性对信噪比提升影响不大。分析滤波器组的子带数量应大于32以实现较好的分离性能。     

低信噪比下的并行多延时相关帧同步算法

为提高正交频分复用(OFDM)在低信噪比环境下的同步性能和抗噪能力,提出了一种并行多延时相关帧同步算法。该算法充分利用帧的前导训练符号周期重复的特点,在接收端滑动窗中并行处理多种延时相关运算,通过阈值判决进行帧检测,同时完成载波频率同步,进而实现OFDM帧同步。该算法无须改动现有系统的物理帧结构,也不增加系统延时。理论分析和在加性G auss白噪声信道下的误帧率(FER)性能仿真证明:该算法的误帧率约为现有参考方案的1/10,信噪比(SNR)比参考方案提高约7 dB,能够工作在信噪比小于-1 dB的环境。     

一种低信噪比条件下的瞬时频率估计算法

为了在低信噪比条件下更有效地提取信号的瞬时频率,提出了一种改进魏格纳-维勒分布的瞬时频率估计算法来降低瞬时频率的估计误差.首先,采用基于切比雪夫多项式的核函数代替魏格纳-维勒分布的核函数,根据信号计算最优核函数.然后用该最优核函数计算信号的时频分布,以减小信号交叉项的影响.最后,采用维特比算法从时频分布中估计信号的瞬时频率.仿真结果表明,信噪比为-15～-5 dB条件下,改进魏格纳-维勒分布算法瞬时频率估计值的均方误差相比于魏格纳-维勒分布算法和平滑伪魏格纳-维勒分布算法减小超过53%,有效降低了瞬时频率估计误差.在单分量信号和多分量信号情况下,改进魏格纳-维勒分布算法能得到性能更优的瞬时频率估计值.     

一种强噪声环境下的语音端点检测算法

语音识别中语音信号端点检测的准确度起着至关重要的作用,传统的频带方差算法在强背景噪声环境下性能下降。提出一种改进算法,在保证算法复杂度较低的条件下,大大提高了检测的准确度。仿真证明,该算法在低信噪比条件下也具有较强的鲁棒性。     

一种低信噪比下LFM信号参数快速估计算法

为了对线性调频(LFM)信号参数进行快速、准确的估计,提出了一种新算法.该算法根据LFM信号当能量一定时在相同时宽范围内频谱幅度平方与调频斜率成反比的特点,通过对若干组快速傅里叶变换(FFT)结果进行模值选大,同时给出了起始频率和调频斜率的估计.仿真结果表明,通过合理设置算法参数,算法可以用于信噪比低至-38dB的LFM信号的参数估计.     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

对红外背景、低信噪比条件下的小目标检测技术研究

低信噪比条件下小目标检测技术的研究是红外信息处理中的关键性问题．灰度形态滤波是一种结合信号形状的非线性运算，基于灰度形态滤波的预处理可有效地抑制图像中的背景干扰和噪声．对于多帧连续运动图像，经过前端的滤波预处理后，图像之间存在着一定的关联性，利用相关性结合神经网络算法可以对运动目标轨迹进行有效的刻画．     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

低信噪比条件下Turbo载波同步技术研究

Turbo码的编码增益高,系统工作信噪比低,低信噪比条件下载波同步是Turbo码获得优异性能的重要保障。本文对现有研究中关于低信噪比条件下Turbo载波技术进行了分类,简要介绍了几种比较典型的Turbo载波同步算。     

MIMO系统下低复杂度树形检测算法的研究

如今移动通信业务对高速度高精度的通信数据传输的要求,促进了学者们对各类通信数据信息检测算法的研究。该文从整体上介绍了各类树形搜索策略的检测思想及其代表算法,按照树形搜索策略的不同分成穷搜索、深度优先搜索、宽度优先搜索和度量值优先搜索四类,列举了各类搜索策略的典型算法,分析了它们的优势和缺点,列举出针对这些缺点拓展出的研究现状,并对现状和问题进行总结,提出了在后续针对树形检测算法进一步优化的研究方向。