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。     

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。     

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。     

一种新的低码率语音压缩编码方案

提出一种新的基于LPC(线性预测编码 )的BSP(二项式正弦脉冲 )语音压缩编码方案 ,即根据语音产生的原理 ,以BSP作为LPC激励源 ,并在此基础上构造了BSP语音编解码器。同时推导了BSP激励参数的求取和编码方法。实验结果表明 ,BSP编解码器由于求取BSP激励参数的计算量较小 ,因此处理速度快、时延小 ,同时编码速率在低至 2 .65kbit s时 ,具有较高的合成语音质量。     

噪声对LPC谱影响的研究

LPC谱在语音分析中具有非常重要的作用,但它容易受噪声的影响,因而研究噪声对LPC谱的影响显得相当必要.由于LPC谱中主要包含了共振峰的特征,通过计算同一浊音帧的前三个共振峰在不同噪声强度下的相对误差,通过计算机仿真并分析数据的变化规律,从而说明噪声对LPC谱的影响程度;同时提出了在LPC谱分析之前用小波变换滤除加性噪声的方法.     

基于LP-MMSE的高效语音感知哈希认证算法

为了满足移动语音通信中对语音内容保持操作的鲁棒性和区分性,并实现高效认证等要求,提出一种基于线性预测最小均方差(LP-MMSE)的高效语音感知哈希认证算法.该算法首先对待认证语音进行预处理、分帧和加窗后的语音信号进行线性预测分析(LPC)得到其最小均方差(MMSE)系数矩阵;然后对分帧后的语音利用谱熵法计算得到每帧的谱熵值参数矩阵;最后结合上述两个矩阵,生成最终的二进制感知哈希序列.仿真结果表明,该算法的感知哈希摘要性优于现有的其它方法并对内容保持操作具有较好的鲁棒性和区分性,认证效率高,能够满足语音通信实时认证的要求.     

直升机声信号的特征分析

根据传统语音信号的分析方法分析了直升机声信号,采用MATLAB软件进行了仿真,提取出了两种直升机声信号的短时自相关函数、短时频谱图和线性预测系数LPC,并分析对比了两种不同型号直升机声信号的特征。实验结果表明短时自相关、短时频谱和LPC等特征参数能较好地分析与识别不同类型的直升机声信号。     

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。     

ISP与LSP的特性比较

介绍了ISP与LSP的定义,然后重点比较了ISP与LSP二者的相同特性和不同之处。通过仿真实验得到了ISP与LSP参数变化规律图,连续语音帧的ISP与LSP轨迹图,以及LPC谱包络与相应的ISFs、LSFs分布规律图等。实验结果表明,ISP与LSP都能够反映声道幅度谱中的共振峰特征,两者共同的顺序特性可使LPC滤波器的稳定性得到保证,且这两种参数的量化特性和内插特性均优于LPC系数,这为两种参数在语音编码及识别等领域的应用提供了理论基础。     

加性噪声环境下语音特征参数提取方法的研究

提出一种具有良好抗噪性的语音特征分析方法.将语音信号的短时自相关序列进行时间方向上的平滑处理,然后利用平滑后的序列代替原语音信号进行线性预测分析,从而得到线性预测倒谱系数.实验表明,利用该特征参数的语音识别系统的识别性能优于MEL倒谱系数、LPC倒谱系数等传统的语音特征参数.