消除线性误差的实时TE包络估计算法

为了消除子带FFT(快速傅里叶变换)的线性误差对TE(真实包络估计器)实时算法的影响,提出了一种改进算法.首先推导出累加型TE算法;然后通过累加型TE算法,分析发现线性误差的叠加使估计包络产生较大误差,迭代收敛速度减慢;最后提出一种采用修正因子消除子带FFT变换线性误差影响的改进型TE实时算法.测试表明:改进算法提取的频谱包络更加逼近真实包络,改进算法所提取包络的对数谱失真、谱平坦度测度均小于原实时算法所提取包络,且改进算法的收敛速度更快.     

不同录音系统对声纹检测的影响

声纹识别已在身份识别中得以应用.本文采用三种常用数字录音系统(语音笔、话筒及手机)录制样本,并对这些样本进行基音分析,线性预测系数法提取共振峰以及美尔倒谱系数.结果表明,录音设备自身性能的差异对声纹参数存在影响,尤其是存在共振峰的丢失现象,提取的美尔倒谱系数包络存在一定差异.     

1.8kb/s多带线性预测编码算法设计

设计了一种多带线性预测编码(MBLPC)语音压缩算法，该算法结合正弦编码和线性预测编码的优点，对语音信号的包络谱用线性预测编码方法进行估计．而对激励谱用多带方式进行处理．改进了特征参数的提取和量化方法，包括基于谐振结构的基音检测算法、基于谐振结构的线性预测分析以及包络谱参数的线性预测多层分裂码本矢量量化．非正式主观测试表明，在1．8kb／s编码速率下，由MBLPC算法所重建语音的平均意见分为3．0，而清晰度指标约为91％．     

基于马氏链的感知无线电信道状态预测及容量估计

针对感知无线电(cognitive radio,CR)信道的动态特性,对感知无线电频谱占有模型进行了研究,利用马尔可夫模型对频谱占用情况以及信道状态变化情况进行概率统计和估计,基于估计结果,进行实时预测频谱占用情况和实现信道容量估计,并给出了一个容量估计公式.仿真结果显示信道状态预测及容量估计准确性很高,为基于QoS的感知无线电动态选频提供了很好的参考依据.     

一种适合FPGA实现的时频谱图增强算法

在基于FPGA的时频分析研究设计中,针对直接显示的时频谱图无法体现频谱细节变化的问题,提出了一种适合硬件实现的谱图增强算法.该算法以正弦信号的频谱结构为原型,选用反比例函数逼近正弦信号的频谱包络,并结合实际应用情况推导出具体的增强算法,利用该算法不仅对时频谱图的灰度级进行了压缩,而且进行了谱图增强处理.实验结果表明,此算法可有效显示出时频谱图的细节变化,与对数变换相比,具有运算量小,实时性好,适合硬件实现等特点.     

基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别

提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率.     

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POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

基于独立感知理论的鲁棒语音识别算法

为了提高在噪声环境下语音识别系统的性能,对基于子带独立感知理论的语音识别方法进行了研究.这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿.实验表明,子带分析采用非线性策略优于线性策略.基于独立感知假定的子带模型,虽然由于独立性假定丢失了带间相关性,但对于噪声环境下语音识别而言可以捕获噪声和识别对象的频谱差异,从而获得比全带分析更高的鲁棒性.     

基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法

为了降低对宽带信号进行压缩频谱感知的复杂度,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法.该算法直接利用压缩测量值对授权用户的位置、个数以及功率传播图进行了估计,在先验知识未知的情况下,利用变分稀疏贝叶斯求解稀疏权值.而且用简单函数因子逼近的方法降低了边缘似然函数的计算难度.实验结果表明:该方法在感知精度和速度上有显著提高.