一种新的麦克风阵列自适应语音增强方法

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.     

基于空间增强和谱减法的语音识别系统

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.     

基于独立成分分析技术的语音除噪系统

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...     

双阈值小波域降噪的微粒群优化

为了改进滤波效果,提高降噪质量,该文在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值方法的基础上,提出利用微粒群算法对双阈值进行优化. 采用Donoho提出的固定阈值作为上阈值,而把极大极小原理得到的阈值作为下阈值,再利用微粒群算法进行优化,得到最优双阈值进行降噪. 实验结果表明,该方法在降噪中可有效克服采用硬阈值法引起的伪吉布斯（伪Gibbs）现象和软阈值法导致过度光滑使信号失真等缺点,减少了信号的损失. 在提高信噪比的同时明显减小了均方根误差.     

离散变换算法在关键词检测系统中的研究

阐述了一个在较强噪声环境下针对汉语非特定说话人的连续无限制语音流中检测出其中关键词语音的公交车路线查询系统.为增强其关键词语音信号提出了建立一种新的基于离散变换的语音增强算法.并对同一噪声环境下增强关键词语音信号的模型与未增强关键词语音信号的模型进行了比较,结果显示,采用增强语音信号强度的算法在提高关键词的检测率同时,有效地降低了误报率,系统的整体性能较好,具有一定的实用性.     

语音增强技术在关键词检测系统中仿真研究

描述了一个机票定制系统,在强噪声环境的公共场所针对汉语小词汇量非特定说话人的连续无限制语音流中检测出其中的关键词语音.为增强其关键词语音信号提出建立一种新的基于行为模式分解的语音增强算法.对同一噪声环境下增强关键词语音信号的HMM与未增强关键词语音的HMM进行了比较,结果显示,采用增强语音信号强度的算法在提高关键词的检...     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

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.     

一种稳健的语音传输路径自适应建模系统及应用

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.     

窄带噪声下的子空间语音增强算法

传统的子空间语音增强方法在推导过程中,一般假定噪声的方差矩阵是满秩的.在窄带噪声或者音调噪声下这一条件就不能满足。本文采用直接对噪声信号进行子空间白化的方法,将传统的子空间语音增强方法推广到了窄带噪声的情况。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于小波变换的信号噪声平滑处理

信号采集过程中不可避免的受到噪声的干扰,噪声的不可预测性和高破坏性对信号处理结果有很大的影响。本文基于小波分析方法对信号噪声平滑处理进行分析,表明小波分析方法可以很好的对噪声干扰的信号进行噪声平滑,为信号处理结果的正确性提供基础。选取小波基母函数dmy和haar均能够实现信号降噪,但使用小波基母函数dmy对含噪声信号的平滑效果更好。     

子带频谱分析的语音增强

提出一种有效的语音增强算法,该算法使用重叠相加FFT滤波器进行谱幅度估计,给出噪声估计的两个均值参数,此参数适用于任何噪声.而且进行噪声估计无需检测语音间隙,无需VAD的运算过程,克服了单信道噪声压缩算法的缺点.     

用多元信号检测改进广义高斯噪声下的并行非线性检测器

在广义高斯噪声下,根据最大后验概率准则比较了多元信号的并行非线性检测和最佳并行线性检测. 在高斯噪声条件下,并行非线性检测器性能接近于最佳并行线性检测器. 若噪声是广义高斯的,特别是当噪声幅度集中于均值零附近时,并行非线性检测器的检测性能优于最佳并行线性检测器.     

应用形态学滤波的宽带侦察接收机信号检测新方法

针对大瞬时带宽侦察接收机在截获信号时因噪声的非理想特性引起的弱信号漏检问题,提出一种把频谱作为一维灰度图像进行形态学处理的信号检测方法. 对Welch谱进行形态学运算,估计噪声基底并对频谱进行修正,对修正的频谱进行恒虚警处理估计检测门限,根据修正频谱与门限值的比较来判决信号的存在性. 仿真结果表明,该方法能较好地估计噪声基底,在给出的非平坦噪声环境下实现对弱信号的正确检测. 由于计算量小,这一方法适合于硬件实现.     

变频器的滤波电路设计

采用信号发生器模拟噪音和变频器信号,通过电压滤波电路和电流滤波电路,最后留下有效信号用于检测.这两个滤波电路由信号叠加电路、反相电路、一阶有源低通滤波电路和二阶有源低通滤波电路组成,其中运算放大器选择OP07芯片.电路中各个元件的参数,通过使用Multisim10软件进行仿真获得.然后制作出硬件电路进行实验调试,最终滤波电路能基本满足预期的滤波效果,且输出信号的滞后时间在允许的范围内.     

多传感器信息融合白噪声去卷Wiener滤波器和平滑器

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器最优信息融合白噪声去卷W iener滤波器和平滑器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它可被用于计算最优融合加权系数.同单传感器情形相比,可提高融合估值器精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声去卷滤波器的仿真例子说明了其有效性.     

基于鲁棒时变卡尔曼滤波估计的无人机视觉编队

针对一般多输入多输出不确定系统,提出一种基于鲁棒时变卡尔曼滤波的估计算法. 该方法将时变卡尔曼滤波与自适应神经网络相结合,利用自适应神经网络克服外界非线性不确定因素,采用两个误差信号对其进行训练以提高估计精度,并对估计误差有界性进行证明. 将该方法用于无人机视觉编队视线信息的状态估计,仿真结果表明该算法能够很好地估计不确定机动长机的加速度,实现了僚机对长机的有效跟踪.     

基于二抽取的多结构元素并行复合形态滤波器

提出了一种基于二抽取的多结构元素并行组合滤波器.该滤波器采用多结构元素构成基于复合数学形态学的低通滤波器.在不增大结构元素宽度的情况下,通过二抽取方法降低信号的采样率来提高其低通能力,根据一次滤波效果调整信号的采样率进行二次滤波,并采用插值重构的方法恢复到原始信号的采样频率.这种结构的数学形态学滤波器能有效的滤除掉多种类型和不同频带范围内的噪声.仿真结果表明了这种滤波器的有效性.