一种短波通信中基于DSP的低速率语音编码技术

介绍了一种应用在短波通信中的码率为1．5Kbps低速率语音编码算法，此算法基于MELP（mixed excitation linearp rediction）混合激励线性预测语音编码算法的声码器模型，并对算法进行改进，降低复杂度和速率，在DSP芯片的硬件系统中实时运行了该算法，最后给出了算法测试仿真结果。     

音源特征用于提高话者确认系统的鲁棒性

给出了一种采用音源特征信息提高以声道倒谱参数为特征的话者确认系统噪声鲁棒性的方法,提取了两类音源特征参数：短时（单帧）特征参数和较长时（多帧）特征参数,并分别构建了两个利用音源特征参数的与文本无关的话者确认辅助子系统.采用线性加权对主、辅子系统的输出进行融合.在NIST＇03数据库上100个男性话者的对比实验表明,音源特征参数具有良好的噪声鲁棒性,声道特征与音源特征具有较强的互补性,尤其是在较强的噪声背景下,利用音源特征可以有效地提高以声道倒谱参数为特征的确认系统的鲁棒性.     

基于GMM全统计参数和SVM的文本无关话者确认

针对电话语音条件下的文本无关话者确认,提出了一种基于GMM(Gaussian mixturemodel)全统计参数和SVM(support vector machine)的话者确认方法,以克服语音特征参数直接建立SVM话者模型面临的困难.该方法使用由GM(general model)自适应均值得到的GMM提取统计参数,定义了一种合理利用全部统计参数的特征参数,并以此参数及线性核函数建立了具有良好性能的SVM话者模型.与GMM-UBM方法及另一种基于GMM统计参数和SVM的方法在NIST05SRE数据库中的实验比较,结果表明基于GMM全统计参数和SVM的话者确认方法拥有优异的性能.     

基于单位阵的循环移位构造LDPC码的研究

高码率LDPC码的性能研究正日益受到信道编码界的关注，在许多带宽受限的信道环境下提高码率是提高信息传输速率的有效途径之一．这里通过对基于单位阵的循环移位矩阵构造LDPC码方法的研究，从理论上系统分析了此种构造方法．仿真结果表明，该LDPC码的构造方法能有效规避指定长度环，并在高码率下具有很好的编译码性能．     

一种甚低码率声码器的设计

在混合激励线性预测 (mixed excitation linear prediction, MELP) 模型的基础上,以超帧为单位,采用多帧联合编码技术,分模式对子帧的语音特征参数进行联合量化,实现了一种码率为600 bit/s的声码器。为了进一步减小量化误差,设计出了一种基于高斯混合模型的预测分类分裂矢量量化器(predictive switched split vector quantization based on Gauss mixture model, GMM-PSSVQ),该量化器对超帧中某些子帧的线谱频率进行量化,并利用帧间预测和线性插值等方法提高编码效率。采用谱失真对设计的矢量量化器进行性能评估,并分别与多级矢量量化和预测分裂矢量量化算法进行性能比较;通过客观感知语音质量评估和主观判断韵字测试对实现的声码器进行性能测试。测试结果表明,设计的矢量量化器平均谱失真最低,实现的声码器合成语音具有较高的清晰度和可懂度。     

基于话者分类和HMM的话者自适应语音识别

本文提出了一种基于话者分类和ＨＭＭ的话者自适应语音识别方法，采用对参考话者聚类、并按话者类分别建立ＨＭＭ模板的策略，对于新注册的用户，系统只需利用其极少量的语音，便可将与之最相近的一类模板指派给新用户，再采用基于谱空间映射的两级自适应方法，使系统自适应到用户的模式下工作．这种方法既提高了识别性能，又降低了自适应的难度，还有利于ＨＭＭ的建立．讨论了话者分类数和自适应语音数据对话者自适应效果及识别性能的影响，提出了一种在自适应语音数据不足情况下仍具有较好自适应效果的基于ＦＶＱ的码本自适应改进算法，该算法还具有对自适应字表不敏感的特点．     

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.     

基于关键数字和HMM的数字串说话人身份确认系统

为了建立一个数字串说话人身份确认系统 ,采用了基于数字HMM的与文本有关的身份确认方式 ;使用限定在数字范围内的任意数字串为语音文本 ,并内嵌能较好反映说话人特征的关键数字来提高确认性能 ;最终对多个关键数字的确认子系统进行综合判决 ,以提高HMM识别性能鲁棒性 .文中重点研究了基于关键数字HMM的身份确认 ,提出了以模型间的距离测度为准则来选择说话人的关键数字 ,并通过对比实验表明了用计算KLD上限的方法进行模型间距离测度的有效性 .     

基于USB接口的低速率声码器设计研究

以专用语音信号处理器CT8020为核心，应用单片机控制技术及通信接口电路，介绍了一种基于USB接口的低速率声码器的设计与实现方法，在给出系统硬件总体结构的基础上，重点讨论了声码器和上位机软件设计中的若干问题。     

Z变换与话音数字处理

研究话音信号数字化遇到两个突出的问题:一是有效性,二是可靠性。前者属于信道编码范围,目的是降低数字化后话音信号所需要的码率,以便在相同的频带内传送更多的话路,后者是属于信号处理范围,目的是提高传输过程中话音信息的安全程度,避免失真及防止泄密。两者在一定的通信条件下是互为依存的。近十几年来,这方面研究进展很快,引用了许多新的数学概念与技术措施。本文第一部分叙述Z变换、数字沪波器,快速付立叶变换等基础知识。第二部份就有效性问题的主要方法声码器进行讨论,着重介绍近几年被广泛重视的数字声码器与预测声码器的概念与实现方案,提出今后研究工作的可能方向。第三部份介绍几种国外数字话传输的安全措施,讨论了它们适用的范围。     

基于调制域谱减法的鲁棒性说话人识别

针对说话人识别性能在噪声环境下急剧下降的问题,提出了基于调制域谱减法的鲁棒性说话人识别方法。首先在说话人识别前端通过调制域谱减法对含噪语音进行增强处理,然后通过Gammatone滤波器组提取对噪声具有抑制作用的特征,最后与说话人模型进行匹配识别。仿真结果表明,运用此方法能显著抑制噪声对说话人识别系统的影响,提高系统的识别率。     

基于超音段韵律特征和GMM-UBM的文本无关的说话人识别

提出一种采用超音段韵律特征和GMM-UBM模型结构的文本无关的说话人识别方法,用多尺度小波分析方法从短时倒谱参数MFCC和基频F0随时间变化的韵律中分别提取可用于文本无关说话人识别的超音段韵律特征参数PMFCC和PF0,并组成联合参数PMFCCF0.在NIST068side-1side复杂背景电话手机语音数据库上的说话人确认实验则表明,采用一阶小波分析方法提取的超音段韵律参数PMFCC的识别性能与短时MFCC相当,采用超音段韵律特征PMFCCF0的系统确认性能比采用短时MFCC系统有较大的提高.在微软数据库进行不同信噪比测试语音的说话人辨认实验表明,PMFCCF0有比短时MFCC更好的噪声鲁棒性.     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.     

一种基于量子势阱组的说话人特征提取方法

说话人特征提取是说话人识别系统中的关键环节,优良的特征提取算法既能有效反映说话人的基本特征,又能为识别的有效性提供保证.根据量子势阱理论,论文以透射系数、能量和频率的对应关系为切入点,构造出使频率和势阱一一对应的势阱组.针对语音信号的特点,将一帧语音信号视为一个量子态,利用势阱分离能量的特性,通过势阱组提取出信号的能量谱特征,并以此作为特征参数,探索了一种基于量子势垒组的说话人特征提取方法.仿真结果表明,在相同条件下,该方法可以降低算法的复杂性并能够有效的提取说话人特征,为说话人特征提取提供了新的研究方向.     

噪声环境中基于DTW的说话人识别

在VC＋＋环境下,提取PLAR特征参数,基于听觉特性和语谱特性的语音增强器作为预处理器,对语音信号首先进行降噪处理,建立了基于DTW的抗噪声说话人识别系统．实验结果表明,即使在信噪比比较低的情况下,该系统都会在一定程度上提高多种噪声环境下说话人识剐系统的识别性能．     

基于LPC倒谱参数分析的说话人识别系统

研究的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数作为特征参数,同时对特征参数各维分量的识别能力进行定量分析,采用一种新的加权方法进行矢量量化,在此方法下系统取得识别率很高的效果,而且计算量和存储量都比较低.     

基于2D-Haar声学特征的大规模说话人识别方法

随着待识别人数的增加,文本无关的说话人识别准确率下降明显. 针对这一问题提出了一种高准确率大规模说话人识别方法,该方法采用多个连续音频帧的声学帧特征构成声学特征图,进而获得高维度的2D-Haar声学特征,为训练出性能更优的分类器提供可能;再利用AdaBoost.MH算法筛选出具有较好区分度的2D-Haar声学特征组合进行分类器训练. 实验结果表明,600人规模下的正确识别率为89.5%,100～600人规模下的平均准确率为91.3%. 该方法适用于大规模说话人的识别,引入的2D-Haar声学特征有效,识别准确率高. 此外,该方法还具有较低的算法复杂度和较高的时间效率.      

基于神经网络的与文本相关说话人辨认系统

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势。以线性预测系数（Linear Predielion Coefficients,LPC）作为特征参数,采用多层感知器神经网络和BP算法建立了一个与文本相关的说话人辨认系统。实验结果表明,这种神经网络系统在说话人辨认中是有效的。     

基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

用DSP技术开发的一种新的语音识别系统

本文介绍了一种基于听觉谱特征参数的语音识别方法和系统．该系统采用高速ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ２５,实现了语音信号的实时处理．用由此芯片开发的ＥＩＳＡ插卡与计算机结合,构成了一个智能化语音输入实时识别系统．实验结果表明,在小词汇量特定人条件下,该系统的正识率可达到９８％以上,在非特定人和有噪情况下,系统正识率分别为９５％和９０％以上．通过比较发现,该系统在正识率、抗噪性和鲁棒性等方面均比传统识别方法要好