一种单通道语音倒谱域去混响新方法

大多数去混响的算法都是基于短时分析,不可避免地带来了截断效应;如果对混响语音进行逆滤波,则要求房间冲激响应满足最小相位.本文提出了一种针对单通道的语音长时分帧的去混响算法.算法采用长时帧分析,有效减小了截断效应的影响.首先对混响语音信号进行长时分帧计算其最小相位分量倒谱,然后根据纯净语音和房间冲激响应倒谱的不同分布,在倒谱域阻带滤波得到去混响语音最小相位分量的估计,根据最小相位倒谱理论,进而可以估计出去混响语音频域的模,最后利用人耳对相位信息的不敏感性,用估计的去混响语音的模和混响语音的相位合成,傅里叶反变换得到去混响语音时域波形.实验表明,该算法有良好的去混响效果.     

一种自适应复倒谱音频水印算法

倒谱域统计均值的稳定性已被一些文献用来嵌入水印,但其水印的嵌入强度等参数是根据实验获得的,这些参数需要通过反复实验来调整,因难以找到水印鲁棒性和透明性达到最佳折中的参数,故提出一种根据信噪比来调整水印鲁棒性和透明性关系的自适应复倒谱音频水印算法.该算法实现了水印盲检测,水印的提取不需原始音频和原始水印.实验结果表明,该算法在满足透明性的要求下具有较好的鲁棒性.     

一种基于加权Mel倒谱的语音信号共振峰提取算法

提出了一种利用加权Mel倒谱提取语音信号共振峰的算法.首先对短时语音信号进行加权Mel倒谱分析,获得包含频谱主要成分的加权Mel倒谱系数;然后利用离散余弦平滑算法,从加权Mel倒谱系数获得谱包络,并从谱包络的峰值位置获得候选共振峰;最后根据共振峰的连续性约束条件和频率范围,从候选共振峰筛选得到共振峰的估计值.实验结果表明,本算法比倒谱法提取的共振峰误差更小,在噪声环境下具有较好的鲁棒性.     

语音信号共振峰提取方法的研究分析

目前的提取语音共振峰的方法比较多,常用的方法有倒谱法、LPC谱估计法、LPC倒谱法,但没有一种方法是十分完美的,为了系统的深入的研究共振峰的提取,本文对同一帧语音信号进行了不同方法的共振峰提取实验仿真,给出了具体的共振峰频率数据,同时对不同方法的优缺点进行了科学的、深入的研究分析,用Matlab对算法进行仿真实现,实验结果表明共振峰的提取方案中LPCC倒谱法避免了一般同态处理中对复对数的麻烦,可以较为理想的实现对共振峰的提取。     

一种基于倒谱域的盲检测音频水印算法

为解决水印不可感知性和鲁棒性的矛盾,研究水印的嵌入方法非常必要。本文在复倒谱性质基础上,提出了一种盲检测数字音频水印算法。通过对复倒谱系数进行适当的变换,按照一定的方法将一幅二值灰度图像嵌入到原始音频中,从而最大程度地保持音频水印的不可听性和鲁棒性。     

一种基于幅度谱偏度的语音激活检测算法

根据语音信号偏离高斯分布程度大而背景噪声信号偏离高斯分布程度小这一特征,提出一种改进的以语音短时幅度谱偏度为特征参数区分语音段和噪声段的语音激活检测算法,并应用到2.4 kbit/s混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)声码器中.通过与自适应多速率(adaptive multi-rate,AMR)语音编码标准中的语音激活检测算法相比较,该算法复杂度较小,且对背景噪声服从高斯分布的语音信号具有更好的端点检测性能.实现了可变速率MELP声码器的平均输出码率下降为1.9 kbit/s,通过非连续传输后合成的语音具有良好的舒适性和连续性.     

一种基于倒谱域的图像数字水印算法

提出了一种基于倒谱域的数字水印算法,该算法将水印图像信号嵌入到宿主图像的一维倒谱系数中,水印检测不需要原始图像.计算机仿真结果表明该算法满足水印的不可感知性的要求,且可抵抗多种水印攻击,如JPEG压缩、噪声干扰、滤波以及其他图像处理操作等.试验采用了Stirmark4.0水印基准测试软件,保证了试验的真实性和准确性.     

左联合谱的一种同态表示

本文我们利用由n-元控制算子组T=(T1…,T1)或族S={Tα∈∧}生成的有单位元的C*-代数C*(T)或C*(S)上的复*-同态表示左联合谱.     

一种基于MFCC与PCA的改进型语音识别算法

Mel频率倒谱系数(MFCC)是语音特征提取的一种常用方法。因其能够充分模拟人耳的听觉系统,具有较高的识别精度,所以在语音识别中得到了广泛的应用。本文针对MFCC在语音识别中对中高频区域识别精度不高的固有缺陷,通过将MFCC、Mid MFCC、IMFCC与主成分分析(PCA)相结合,提出了一种在全频域实现精确且快速的识别方法,并进行了仿真实验验证。     

一种新的对数能量谱熵语音端点检测方法

将一种新的对数能量(LE)特征和谱熵(SE)特征相结合,提出一种新的对数能量谱熵(LESE)特征,采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法进行LESE特征门限估计,并使用双门限法进行语音端点检测.在TIMIT连续语音库上的实验结果表明,相比于能量谱熵(EE)法和对数能量(LE)法,在噪声环境下LESE法具有更好的检测性能,表现出更好的稳健性.当信噪比为-5 dB时,LESE法的检测错误率仅为18.02%,在信噪比为0～10 dB时,其检测错误率要明显低于EE法和LE法.     

单通道的语音盲去混响

针对单通道的语音盲去混响研究中存在的问题，提出了一种盲去混响的方法.首先对语音信号进行可变长度的分段，然后采用复倒谱技术，对房间声学冲激响应进行预估计，得到去混响的初始解，并以此作为盲解卷积算法的初始解进一步去混响.仿真和实验表明，该方法具有很好的去混响效果.     

基于谱包络的抗噪语音特征提取方法

研究了噪声对语音信号的干扰规律,利用语音信号的准周期性,较好的提取了含噪语音信号的频谱包络。通过一些改进算法,对包络峰值特征提取方法进行优化,并使用工程数学软件Matlab对此方法进行了模拟计算。结果表明:该方法可以较好的重建被噪声污染的语音谱包络,从而较好的提取到频谱的包络峰值特征。     

基于估计共振峰走向的汉语韵母识别方案

本文提出了一个基于估计共振峰走向的汉语韵母识别方案。实验中利用倒频谱的性质对语音的短时谱进行同态平滑处理,分析了复合韵母共振峰走向现象与语音学理论的一致性。根据频谱分析的结果建立了一个以共振峰走向为识别模型的韵母识别系统。对10位发音人的860个韵母(单韵母、双元音和三元音韵母)发音进行识别测验,平均识别率达到88.1%。本文为复韵母的不认人识别提供了一种合理的方法。     

一种改进的谱相减语音增强方法

针对一般的谱相减语音增强算法所带来的“音乐”噪声较为严重的问题,提出了一种改进的谱相减语音增强算法——噪声残差消除谱相减法,实验结果表明,噪声残差消除谱相减法明显地削弱了一般谱相减法所带来的“音乐”噪声。对带噪语音质量的增强效果显著。     

利用谱包络变换后LPC系数实现频谱搬移

频谱包络转换是语音转换中的一项重要内容,基于双线性转换函数进行频谱搬移的方法可以有效的进行谱包络转换,并且基于小语料库训练时仍能得到稳定的转换谱包络。本文基于LPC分析,在求解频谱搬移后的系统单位冲激响应的基础上,提出求解频谱搬移后LPC系数的方法,以此来实现频谱包络的变换,取得较好的效果。     

基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的MFCC改进算法

语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。本文在传统的MFCC参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。     

用于分布式识别的语音参数的提取和性能分析

主要研究用于分布式语音识别(DSR)的语音参数的提取方法以及参数性能分析。以前所用到的语音参数大部分是LPC倒谱参数,但其抗噪声性能较差。文中主要讨论了MEL倒谱参数,并在移动通信环境下,比较了两者的性能。     

加性白噪声环境下语音特征参数鲁棒性的研究

随着说话人识别技术的发展,实用有效的说话人识别系统越来越成为研究的重点。语音特征参数的鲁棒性直接影响一个说话人识别系统的具体性能,过去主要针对移动通信环境下存在信道失真的问题,研究差分倒谱的鲁棒性。文中则主要在加性白噪声环境下研究M el倒谱参数、M el差分倒谱参数的顽健性以及它们经过倒谱系数零均值化(CMN)处理后识别性能的改进。从仿真结果可以看出:在加性白噪声环境下,差分倒谱参数具有很好的鲁棒性;倒谱系数零均值化能有效的除去加性白噪声。