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提出了一种基于独立成分分析技术的语音除噪方法.语音信号与其所夹杂的噪声之间,通常都是相互独立的,采集的观测信号是语音信号与噪声之间的混合信号,通过分析混合语音信号特征,建立了基于独立成分分析技术的语音信号模型.以最大化信号独立性特征为依据,分离语音信号与噪声信号.最后利用多选一信号选择器,实现去噪后语音信号的提取,从而... 相似文献
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人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述. 相似文献
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为了解决连续语音识别在自然环境中噪声估计高误差、去除噪声和语言失真不能良好平衡、导致关键词识别率低下的问题,提出了一种全新的自动语音识别系统(ASR).本系统将双通道含噪语音信号通过空间增强模块进行噪声提取,通过均衡考虑语音信号和参考噪声输入谱减法模块进行去噪与语音失真的噪声去除和信号放大,最后进入基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应语音信号识别模块进行识别处理.实验显示,本系统可有效减少运算负载、提高关键词识别率. 相似文献
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信号消噪的小波处理方法及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理,利用Matlab软件演示信号消噪的效果,并总结出小波分析对信号消噪的优点. 相似文献
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利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。 相似文献
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李晓楠 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2012,28(1):51-54
语音是最直接、最自然的联络方式,而红外通信因其保密性好、不受无线频率管制被广泛应用,但红外激光通信无法直接传递语音信号.将发送的语音信号进行编码并与键盘一一对应,将信号编码调制到红外载波上,实现红外语音通信,在接收端译码后通过语音合成芯片还原语音信号,从而实现红外通信传递语音信号的目的. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2016,(3)
为了改善在低信噪比条件下,传统语音端点检测算法准确率较低的情况,提出了一种结合多窗谱估计的谱减法和能熵比的语音端点检测算法。该算法在低信噪比下,对带噪语音进行多窗谱估计的谱减语音增强后,结合语音信号的短时能量和子带谱熵,对增强后的语音信号进行能熵比的计算,并用于端点检测。实验结果表明,在不同的背景噪声且信噪比为-5 d B环境下,相对其他端点检测算法更有效地检测出语音端点,可达到70%以上的正确率,此算法更适合于低信噪比环境下的语音端点检测。 相似文献
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基于小波的图像去斑点噪声方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
化莉 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2010,26(3):37-40
根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的. 相似文献
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针对语音信号的特点,提出一种稳健的语音传输路径自适应建模系统.它在引入宽带平稳训练信号克服非平稳输入自适应建模失配的基础上,用小延时预测滤波消除自适应建模的语音干扰,同时用补偿滤波来修正预测滤波导致的训练成分失真.计算机仿真表明,该建模系统在回声抵消、语音增强等领域均有很好的应用前景. 相似文献
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本研究选取熟练掌握闽南语和普通话的20名大学生为被试,利用DMDX实验程序,让被试根据视觉或听觉线索词,在闽南语或普通话的语境下进行自由回忆.实验结果表明:1.普通话和闽南语存在言语依赖效应.2.当普通话和闽南语共享相同的文字表征时,语音对记忆依赖的影响更显著.3.语码转换现象出现的次数极少,与言语依赖无关,与被试的闽南语词汇储备量有关. 相似文献
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一种新的麦克风阵列自适应语音增强方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在复杂的语音环境中,利用麦克风阵列语音增强技术能有效地拾取目标语音信号并
消除噪声干扰,但传统的麦克风阵列波束形成的加权系数是固定的. 为了能灵活地控制麦克
风阵列波束的形成方向以及消除其波束旁瓣带来的残余噪声,提出了一种基于麦克风阵列的
自适应语音增强技术. 该技术将自适应滤波器和麦克风阵列相结合形成波束可控的广义旁瓣
消除器,然后在广义旁瓣消除器后面续接一个改进的谱减法,并加入契比雪夫窗函数. 仿真实
验结果表明,所提出的语音增强方法能有效去除语音信号中的噪声干扰,相比于传统广义旁
瓣消除器,信噪比大约提高了3.5 dB. 相似文献