基于EMD法的语音信号特征提取方法研究

为了提高语音信号的识别率,提出了一种基于经验模态分解(EMD)法的语音信号特征参数提取方法。该方法先对语音信号进行EMD分解,获得其内模函数;再进行FFT和DCT变换,得到特征分量,以此构成语音信号新特征参数。最后采用高斯混合模型(GMM)进行说话人语音识别,实验表明新特征参数取得了较好的识别率。     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

信息熵与经验模态分解集成的转子故障信号量化特征提取

针对转子振动信号的非线性、非平稳性造成的故障状态难以定量准确描述问题,提出一种基于信息熵和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的转子振动信号量化特征提取方法.该方法通过对比转子故障信号EMD分解后各内禀模态分量(intrinsic mode function,IMF)的能量状态及其与原始信号间的相关性程度,在确定出包含主要故障信息的分量基础上,分别对其进行时域、频域及时频域内4种信息熵熵值的计算,从而建立起一种信息熵熵带特征量.实验信号的分析结果表明,该方法能够较好地实现对转子系统故障信号的量化特征提取,所提取出的特征集合具有能够使典型故障特征量之间存在显著差异的性能.     

基于经验模态分解的生命信号提取算法

穿墙生命探测雷达系统中,传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的生命信号提取算法不能有效处理非平稳信号,且易受呼吸谐波干扰.为此,文中提出了一种从时域上提取生命信号的新方法.首先应用经验模态分解(EMD)将雷达接收信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用反映生命信号结构特征的IMF分量从时域上分别重构呼吸与心跳信号.仿真结果表明,所提出的新方法能避免呼吸信号谐波对心跳信号的干扰,因而能更加精确地提取心跳信号.     

基于小波变换的语音信号的特征提取

本文将小波变换用于语音信号目标特征的提取,利用小波变换对语音目标进行小波包分解后提取各频带内的能量特征作为特征向量。实验表明,小波变换使信号的频率特征得到增强,且压缩了特征空间的维数,具有很好的语音信号分类效果。     

改进经验模态分解的麦克风阵列语音增强方法

提出一种将改进经验模态分解与麦克风阵列最小方差无失真响应的自适应波束形成相结合的语音增强方法.该方法首先利用互相关系数阈值法去除经验模态分解得到的虚假固有模态函数,并结合其各阶自相关函数特性准确获取信号主导与噪声主导的固有模态函数的分界点;对噪声主导的固有模态函数进行小波阈值去噪,并将所有同阶固有模态函数进行最小方差无失真响应波束形成,求和得到增强语音信号.改进经验模态分解算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,同时满足了最小方差无失真响应波束形成算法窄带特性的要求,进而增强了麦克风阵列抗干扰能力.实验结果证明了方法的有效性.     

改进经验模态分解与谱峭度法的步态信号特征分析

通过对步态信号进行分析,提出基于能量矩占比与方差贡献率的改进经验模态分解和谱峭度法的步态信号特征频率分析方法. 改进的经验模态分解消除了传统分解过程中存在的低频虚假本征模态分量,抑制了高频噪声的干扰. 通过确定谱峭度图上的中心频率和带宽构造带通滤波器对信号进行包络解调分析,并通过实验验证了该方法能有效提取步态信号的特征频率,为步态信号的后期研究提供一条新的思路.     

基于张量分解模型的语音信号特征提取方法

提出了一种通过张量分解提取语音信号特征的方法. 该方法对语音信号进行预处理,然后对每帧语音信号进行小波分解得到不同尺度上的信息,对这些信息提取传统特征参数,构建一个帧结构×分解尺度×特征参数的三阶张量,并经过张量分解得到各阶投影矩阵,从而建立语音信号在高阶空间上的特征体系,以便充分表征语音信号的特征. 实验结果表明,本文提出的方法与传统特征参数体系比较,有利于语音识别系统性能的提高,并且对于带噪语音的识别具有一定的鲁棒性.      

关于经验模态分解与整体经验模态分解的分离效果差别的探讨

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition ,简称EMD)是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition ,简称EEMD)解决了EMD中出现的模态混合问题。在此主要讨论EMD和EEMD处理含噪信号时的效果差异,就几种特殊的信号,对EMD和EEMD在实际应用中出现的问题进行探讨。     

基于经验模态分解的大地电磁资料人文噪声处理

将经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)方法应用到大地电磁资料的人文噪声处理中,根据人文噪声的不同来源和特征,提出基于EMD的时空滤波器或硬(软)阈值对噪声进行抑制的方法。给出经验模态分解去噪方法的原理和步骤,并对实测大地电磁信号中常见的脉冲干扰、矩形干扰和周期正弦噪声等人文干扰进行消噪处理。研究结果表明：本文提出的噪声改正方法是有效的,突出了有用信号的信息,改善了受干扰大地电磁数据的质量。     

基于EMD技术的语音特征提取方法

利用软件MATLAB仿真了语音信号的经验模态分解（EMD）特性,并与相关文献报导的其他分解方法进行了比较,结果表明：EMD法能达到更好的说话人识别效果。当不同的人发相同语音时,其频谱特性是不同的,把语音信号进行EMD分解后的IMF做频谱变换,便能得到一个特征向量,于是根据特征向量的不同而达到说话人识别的目的。以上实验结果有助于开辟说话人识别的新途径。     

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。     

经验模态分解的一种改进算法

针对信号采样频率过低对经验模态分解造成的虚假模态等问题,提出了一种改进的算法,即在进行分解前,对原始信号进行重构,其实质是通过内插的方式来增加采样点数,从而达到增加采样频率的目的.对模拟信号的处理结果表明,该算法消除了分解过程中包络曲线的异常波动,从而抑制了分解结果中多余模态的出现,使得对模态的物理解释更加清晰.在机械信号处理中,应用该算法成功地提取出机械信号中具有明确物理意义的故障模态,从而增加了机械故障诊断的能力.     

基于最佳小波包分解的语音信号特征提取

文章提出并论述了基于最佳小波包分解的语音信号特征提取的方法,介绍了小波包分解的原理及其实现过程,利用代价函数中的对数熵求取最佳小波包基,并采用类似MFCC提取的过程得到识别语音信号特征的WPTC参数,通过对语音信号特征和识别的两组实验证明文章提出特征提取方法的有效性。     

基于局域均值分解的膛内横向微动特征提取方法

针对弹丸膛内横向摆动产生附加的微多普勒调制项问题,提出了一种基于局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的调制信号分离和特征提取方法.采用LMD方法,将复杂调制信号自适应地分解成若干个具有物理意义的瞬时频率的单分量信号,对每个单分量解调求出瞬时幅值与瞬时频率,获得原信号的调制信息.通过仿真信号验证了LMD处理多分量调幅-调频信号的有效性,将LMD方法应用于膛内运动弹丸实测信号的分析,结果表明该方法能完整提取出弹丸膛内横向微动产生的微多普勒频率调制特征.     

一种基于听觉模型的抗噪语音识别特征提取方法

提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过计算语音的上升过零率作为频率信息并通过非线性幅度加权相结合来获取语音特征。仿真实现了中小词汇量、孤立词的语音识别,得到了较好的实验结果,证明了此方法具有较强的抗噪声性能。