双胞胎语音共振峰频率特性的差异性研究

话者鉴别的一个基本前提是“个体间的语音差异大于个体的语音变异”。为了考察这一 前提对遗传基因、社会环境等因素高度相似的双胞胎个体是否适用,本文对18对双胞胎正常朗 读语音的共振峰频率特性进行了定量测量、比较、分析,总结了双胞胎个体间语音的差异程度, 得出一些对双胞胎正常语音共振峰频率特性差异性的认识。     

利用长时平均LPC谱检验双胞胎语音之探讨

双胞胎语音的研究是司法话者鉴别的基础，根据我们研究检验双胞胎语音可以依据一系列的有效方法。本文仅对利用长时平均LPC谱检验双胞胎语音进行探讨。     

对Itakura语音失真测度的改进

提出了一种对Ｉｔａｋｕｒａ语音失真测度的改进方法－感知谱失真（ＰＳＤ）测度方法，该方法通过模拟人的听觉特性把语音短时谱转变为符合听觉特性的感知谱，再以感知谱为基础，结合Ｉｔａｋｕｒａ测度的优点来度量语音失真程度。通过对不同质量的语音信号进行仿真实验以及与Ｉｔａｋｕｒａ测度方法作对比实验，结果表明ＰＳＤ测度克服了Ｉｔａｋｕｒａ测度的不足，与语音质量的主观评价一致性较好，特别是在语音失真程度较大时ＰＳ     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

语音相位听觉特性在正弦模型语音编码中的运用

通过分析语音相位的听觉特性,把这种听觉特性运用到基于正弦模型语音编码合成元音的相位处理中,只通过幅频信息和少量的原始相位信息来合成重建语音信号,仿真实验结果表明这种方法能改善合成信号中帧与帧之间的不连续性,使帧与帧之间能平滑过渡,能增加语音自然度,提高语音的合成质量。     

基于谱减法的藏语语音减噪研究

语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰,噪声降低了语音的可懂度及清晰度,甚至严重影响语音处理的准确性和可靠性。谱减法是语音减噪中最常用的方法,该方法基于人的感觉特性,对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。本文通过统计分析谱减法的增益补偿因子和过减因子参数,研究基于谱减法的藏语语音减噪处理,并取得较为理想的实验结果。     

语音编码器探讨

探讨了语音编码的一系列基本概念:语音信号的特性和数学模型,编码器的性能评价和分类。研究了两个语音编码器的具体结构,具体分析了编码器是如何进行语音压缩的。     

汉语数码语音识别中一种新的抗噪声特征参数

为了提高中小词汇量语音识别系统在噪声环境下的识别性能,以10个汉语数码语音为对象,利用汉语数码语音信号区别于噪声信号的准周期特性,提出了一种汉语数码语音频谱包络峰值特性的提取方法,首先用基频对语音频谱采样得到由谐波值构成的包络以提高信噪比,然后再对所得包络进行峰值提取得到汉语数码语音的峰值特征。实验结果表明,在信噪比大于5dB时,用该方法得到的峰值特征具有一定的抗噪性。     

苗语语音音节自适应切分算法

语音分割是苗语语音基础研究的难点和热点问题,其本质是苗语语音音节与沉默段（静音、噪音）之间边界模糊问题,目前相关研究成果较少。针对苗语语音音节分割边界模糊问题,以时域特征分割获得初始的语音边界,通过构建语音音节边界优化评价函数模型,将音节与沉默段之间边界模糊问题转化为音节真实边界和算法预测边界的误差极小化问题,以精英策略保留算法最佳优化分割边界种群个体,提取苗语语音音节与沉默段间的精准边界。实验结果表明,所提方法能显著提高苗语语音音节自适应边界搜索能力。此外,所提自适应分割算法在语音分割模糊边界分割方面显著优于典型的语音分割算法。     

语音增强用于抗噪声语音识别

语音识别系统通常是将在安静的环境下训练得到的参数应用于实际环境中。如果实际环境也是安静的 ,则语音识别系统可以令人满意地工作。然而 ,当实际环境中有噪声存在时 ,语音识别系统性能急剧下降。为了让语音识别系统在安静的环境和有噪声的环境中都获得令人满意的工作性能 ,研究了一个将语音增强器和语音识别器级连起来的系统。该系统中 ,语音增强作为前端处理用于提高识别器输入端信号的信噪比。通过 3种不同的增强算法用于纯净语音和3种类型带噪语音的实验结果分析比较表明 ,这一方法对纯净语音的识别精度几乎没有任何改变而大大提高了系统的抗噪声性能