改进的子波过零电子耳蜗语音编码策略

提出改进的倍频程小波过零刺激方案(WZCS),以改善电子耳蜗语音编码策略的性能.在语音信号倍频程小波变换域的过零点通过幅度调制合成刺激脉冲,并基于Matlab对该算法和连续间隔采样(CIS)、通道专用采样序列(CSSS)、频率幅度联合调制编码(FAME)等编码策略进行仿真,将合成信号与原始语音、合成信号频谱与原始语音频谱进行了相关性分析.仿真结果表明,WZCS算法合成信号的频谱与原始语音信号的频谱相关系数最大,WZCS算法合成信号频谱与原始语音最为相关,且相关显著,即与其他算法相比其保留了原始语音信号的更多频率和相位成分.     

小波分析在语音端点检测中的应用

端点检测是语音信号处理过程中非常重要一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果,因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。小波分析基于语音和噪声的频谱特性差异可以实现语音信号的精细分析,实验证明基于小波分析的语音断点检测简单易行,具有一定的优越性。     

基于声道长度对齐的年龄语音转换

提出一种基于声道长度对齐的年龄语音转换方法.该方法包含频谱转换和基频转换两个方面,前者在频域依据声道因子和弯折函数对已进行基音标注过的每一帧语音的频谱进行弯折转换;后者对基频特征的转换采用线性变换方法.实验结果表明,通过对同一人不同年龄段的语音进行转换合成,由年龄较大语音向年龄较小语音转换时,转换合成得到的语音频谱平均距离得到明显减小,转换效果较好,而从年龄较小语音向年龄较大语音转换时,频谱平均距离减少较小,同时女性年龄语音转换的效果和自然度都好于男性.     

图形用户界面下敏感语音提取的仿真实现

获取纯净语音的不同频段音效时,常存在提取方法复杂、数据修改麻烦及效果不直观的缺点.鉴于此,利用短时傅里叶变换获取纯净语音在频域的频谱特性并分析其频谱分布特点,采用不同类型的FIR数字滤波器对纯净语音的感兴趣区进行敏感语音的提取,从而产生低音、中音和高音音效,并通过MATLAB图形用户界面实现之.仿真结果表明:在不同频段...     

基于最小二乘法和高斯混合模型的语音转歌声算法

设计了一种语音转歌声的合成器.在给定一段朗读的歌词语音文件和乐谱的信息条件下,合成器系统按照传递函数调整说话人语音的3个声学参数:基频、语音时长和频谱包络.为了构造传递函数,本文使用机器学习的方法研究了歌声的基频和频谱包络.系统选择最小二乘法去学习歌声基频中颤音的参数,用来生成歌声带有颤音的基频;利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)学习歌声频谱包络和说话人频谱包络的映射关系,将说话声音的频谱包络转换为音乐带有特定共振峰的频谱包络;根据节拍信息来修改说话语音时长.最终得到的3个参数可以合成音乐歌声,实现机器学习下的语音转歌声.实验结果表明,该合成器能够将说话声音转换为较好的歌声.     

无参考输入的双话筒噪声抵消

介绍了一种双通道的噪声抵消系统 .传统的频谱减法的语音增强需要预先知道噪声的特性 .但是 ,噪声的平稳性和可分离性在许多实际应用场合都无法满足要求 .提出采用两路话筒输入 ,以便动态获得噪声频谱的方法 .采用自适应校正滤波的同步算法 ,利用语音信号的相关性同步两路信号中的语音 ,通过抵消其中的语音成分获得噪声的频谱特性 .实验证明该方法能够获得很好的同步效果 .在获得噪声频谱的基础上用频谱减和维纳滤波两种方法进行了噪声抵消的对比实验 .对 0dB信噪比输入的信号可以获得约 9dB信噪比的提高 .用维纳滤波处理后的语音比频谱减法残留较低的“音乐声” .在非平稳条件下对噪声仍具有一定的跟踪能力     

基于STRAIGHT算法的个性化语音生成方法

介绍了一种基于STRAIGHT语音修改算法的个性化语音的方法。对输入的语音提取基本信息,并进行频谱分析;利用STRAIGHT算法对相关参数进行修改;通过STRAIGHT合成器生成新的个性化的语音。实验结果表明,该方法可以得到高质量的个性化合成语音,MOS得分为4.18分。     

扩展联合对角化算法及其在语音分离中的应用

用扩展联合对角化（JADE）算法对混合语音信号进行盲源分离,并对分离前后的语音信号的波形和频谱进行了分析比较．实验表明,JADE算法在混合语音信号的分离中是有效的．     

基于语料库的语音情感识别的性别差异研究

性别是语音情感识别中重要的影响因素之一.用机器学习方法和情感语音数据库对语音情感识别的性别差异进行探究,并进一步从声学特征的角度分析了性别影响因素.在两个英文情感数据集以及它们的融合数据集上进行实验,分别用三种分类器对男女语音情感进行识别,并用注意力机制挑选出在男女语音情感识别中的重要特征并比较其差异.结果表明,女性语音的情感识别率高于男性.梅尔倒谱系数、振幅微扰、频谱斜率等频谱特征在男女语音的情感识别中的重要性差异较大.     

基于减谱法的语音增强和噪声消除的研究

介绍了减谱法进行语音增强的一种方法 .分别对语音和噪声信号进行傅立叶变换 ,求得它们的频谱 ,相减得到的是去噪后语音的频谱 ,再进行傅立叶反变换 ,即可得到增强语言信号 ,从而有效地抑制了噪声     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

基于DSP的频谱分析仪设计

随着计算机和微电子技术的飞速发展,基于数字信号处理的频谱分析已经应用到各个领域并且发挥着重要作用.基于这种情况,利用T I公司性价比很高的数字信号处理芯片TM S320VC 5402设计了一套频谱分析系统.该系统可以对信号进行采集,并进行数据的频域处理,然后直接在普通示波器上显示信号的频谱特性曲线.通过实验测试,该频谱分析系统使用简便直观,只要接到信号源与示波器之间,即可观察信号的频谱.     

周期信号频谱分析演示CAI软件的编程实现

介绍了“周期信号频谱分析演示ＣＡＩ软件”的设计思路的编程方法。该软件采用辛甫生积分法计算周期信号的傅里叶系数，并由此给出相应的双边频谱图、傅里叶级数展开式及傅里叶系数表达式。此软件适用于周期信号频谱分析。     

Wigner分布在非平稳声场分析中的应用

与基于信号平稳性假设的传统傅里叶分析方法相比，Ｗｉｇｎｅｒ分布是一种可用于非平稳信号分析的联合时－频谱。然而，在多分量信号分析的情况下，交互干扰污染了ＷＤ，使其难以作出物理解释，本文讨论了如何用局部平滑ＷＤ和Ｃｈｏｉ－Ｗｉｌｌｉａｍｓ分布去除交互干扰项，在对多种型式信号仿真的基础上，使用ＷＤ分析来自机器的瞬态声信号以抽取非平稳性特征，分析结果表明，ＷＤ谱是十分有效的。     

频谱泄漏效应补偿的信号处理方法研究

为减小频谱泄漏对谱分析的影响, 将传统离散傅里叶变换(DFT: Discrete Fourier Transform)的方法和运算从经典的一维频谱扩展到二维时频谱, 在此基础上对简谐信号存在能量泄漏的频谱中任意频率成分的幅值与时域信号截断长度的关系(时谱)进行实验研究, 从而提出一种信号的时谱描述方法。实验结果表明, 在频谱泄漏条件下任意频率成分的幅值随时域信号截断长度的变化遵从sinc 函数, 基于这种关系可完成简谐信号任意截断条件下的频谱构造, 实现零误差幅值谱构成, 得到非整周期截断时DFT 幅值谱误差与信号中所含周期数的关系服从指数规律, 且当信号长度是周期的10 倍时, DFT 频谱产生的标准差约为0. 001。     

基于LabVIEW的虚拟信号频谱分析仪设计

设计了基于LabVIEW的虚拟信号频谱分析仪,并成功地进行了运行检测.利用NI公司的PCI6251数据采集卡,虚拟信号分析仪能够分析信号频率小于50 kHz,最大幅值小于5V的电压信号的频谱;采集到的波形通过相应的程序处理模块处理,能够得到波形的频率、幅值、平均值和均方根等信息;波形信号、信号参数信息及波形的频谱分析结...     

特征谱分析方法及其在列车轮对故障诊断中的应用

鉴于列车轮对故障特征信息往往被淹没在背景噪声里,而一般频谱分析方法常因负载变化、转速波动而造成谱值模糊不准的缺点,提出了一种列车轮对故障在线诊断的特征谱分析方法,并根据列车轮对故障诊断的实际需要,研制了故障在线诊断特征谱分析系统.阐述了该方法的原理、信号采样、信号处理以及特征谱泄漏抑制等问题.实际运用结果表明该方法比普通的频谱分析技术更为准确地描述了故障信号的特征,是一种可靠而有效的故障诊断方法.图5,参8.     

某型发动机旋转失速压力信号的频谱分析

为解决现役某型发动机的喘振问题，对该型发动机逼喘过程中压气机首先失速级压力信号进行频谱分析，发现了该型发动机在正常状态、进入和退出旋转失速状态、完全发展的旋转失速状态压力信号频谱的动态演化特征，并用频谱分析的方法成功确定了旋转失速边界。     

基于DSP的音频信号分析仪设计

音频分析系统在众多领域均有广泛的应用,此系统以TI的DSP芯片TMS320F2812作为控制和运算的核心,实现对频率范围在20Hz～10kHz的音频信号进行成分分析.利用快速傅立叶变换(FFT)算法得到音频信号的频谱,对其进行分析和计算处理;使用点阵式液晶屏(LCD)显示音频信号的总功率、各分量频率、失真度、周期等.通过测试,该音频信号分析仪使用简便直观、精确度高,只要接到信号源,即可观察信号的多种指标.     

工程振动信号微积分敏感性及其应用研究

工程施工监测中常常需要监测振动速度信号或振动加速度信号,振动速度信号和振动加速度信号的频谱特性差别很大,进而影响后续分析.本文采用傅立叶变换的时域微积分性来分析工程振动信号频谱的微积分敏感性,并通过拉普拉斯变换求取结构振动傅立叶谱,自功率谱,频响函数,并分析它们微积分敏感性.通过频响函数分析了其微分敏感性的物理意义.通过对背景工程中高层建筑实测自然激励的振动信号,验证了频谱微积分敏感性,并分析了频谱微积分敏感性对于振动信号分析的影响.研究结果表明：工程振动信号在数学上由于傅立叶变换的时域微积分性质,使得傅立叶谱峰值的频率分布具有微积分敏感性,随着振动信号微分阶次的升高,高频成分逐渐升高,低频成分逐渐降低;由不同信号的频响函数表达式,对结构动刚度、阻抗、动质量的频率分布规律进行了阐述;不同监测信号对于高、低频成分的识别精度不同,对于结构物高、阶模态的识别精度亦不同,对于高阶的频率成分的识别建议进行振动加速度信号监测,对于低阶频率的识别建议采用振动速度信号监测.