结合EEMD与K-SVD字典训练的语音增强算法

该文提出一种总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法与K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典算法相结合的语音增强算法。将带噪语音通过EEMD分解得到各本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),对各IMF分量进行互相关和自相关分析,去除噪声IMF分量,并将过渡IMF分量再次进行EEMD分解,去除其中的噪声IMF分量。将过渡IMF分量和剩余的IMF分量叠加,得到预降噪的带噪语音。利用纯净语音,通过K-SVD字典训练算法得到过完备字典。对预降噪的带噪语音通过过完备字典进行稀疏表示,稀疏系数重构出纯净语音。实验结果表明:在低信噪比和高信噪比情况下,该算法的去噪效果明显优于传统的谱减法、小波阈值去噪法和K-SVD字典训练。     

改进贝叶斯非负矩阵分解的语音增强算法

为了进一步提高增强语音的质量,基于传统的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法,考虑语音帧内原子间的相关性,提出了一种新的改进贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法可分为训练和增强2个阶段:训练阶段利用该算法分别对纯净语音和噪声进行训练,得到纯净语音和噪声字典;增强阶段利用训练得到的纯净语音和噪声字典组成的联合字典结合,计算带噪语音时变增益,并利用最小均方误差估计得到增强语音频谱,进而重构增强语音。实验结果表明,该算法的对数频谱距离值和主观语音质量评估打分均优于非负矩阵分解(NMF)和贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)等传统的语音增强算法,特别是在低信噪比条件下,该算法增强的效果更佳。     

一种改进的基于短时平均幅度的语音端点检测算法研究

在噪声环境下,利用短时平均幅度为特征进行语音端点检测.文章在传统端点检测算法的基础上,研究了汉语音节的特点,提出采用短时平均幅度代替短时能量,并为平均幅度引入判决门限.门限值是根据语音信号背景噪声自动计算得到,从而保证了算法在噪声环境下检测的准确性.实验结果表明,与传统的基于短时能量的端点检测算法相比,改进的算法在高信噪比和低信噪比环境下都具有良好的性能.     

低信噪比下的端点检测算法研究

语音端点检测是语音处理分析过程中的一个重要组成部分,针对方差法在低信噪比下对语音信号端点检测准确率低的问题,本文提出一种子带频带方差法和谱减法相结合的检测算法,算法中采用多窗谱估计改进谱减法对河南方言语音进行降噪处理,并将得到的信号的子带频带方差进行端点检测.用Matlab进行仿真验证了此方法在端点检测中的准确性,该方法降低了河南方言语音处理的时间,为进一步提取河南方言语音识别特征参数提供了条件.     

噪声环境下语音识别的端点检测技术

端点检测的准确性在某种程度上直接决定了整个语音识别系统的成败,没有足够准确的端点检测(尤其是起点),精密优选特征类型或识别方法的工作往往劳而无功.噪声环境下语音识别的端点检测技术利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法、基于隐马尔柯夫模型(HMM)的检测法.通过对两种宽带噪声(白噪声和汽车噪声)环境下信噪比从0dB到15dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有更强的适应性,更适合于实际的语音处理系统.     

基于短时能零积和鉴别信息的语音端点检测

为了提高低信噪比下语音端点检测的准确率,提出了一种新型的语音端点检测算法.该算法利用短时能零积法和鉴别信息的互补优势,一边降噪一边端点检测,而且对于被判为噪声的帧利用基于子带能量鉴别信息方法来进行二次复检,根据鉴别信息来更新噪声能量门限,从而能更准确地跟踪噪声的能量变化.实验结果表明,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够准确地进行端点检测,对语音信号的后续处理起到了很好的作用.     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法;该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

基于时/频ICA的PMC模型卷积噪声估计方法研究

为提高卷积环境下语音识别系统的鲁棒性,提出了一种基于时/频ICA(independent component analysis)的卷积噪声模型估计方法.所提算法首先使用ICA方法从含噪语音信号中提取纯净语音信号的短时功率谱,然后在MEL滤波器组域内将含噪语音的短时谱减去纯净语音的短时谱,并根据去噪后卷积噪声的短时谱估算其HMM(hidden markov model)模型.在仿真和真实环境下进行了语音识别实验,其识别正确率相比较传统的卷积噪声估计方法分别提升了4.70%和4.75%.实验结果表明,论文所提算法能够实现对卷积噪声的精确估计,并有效提升卷积噪声环境下语音识别系统的性能.     

几种语音增强技术降噪效果的比较和MATLAB仿真

语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音.目前语音增强的方法很多,但由于噪声产生是随机的,而且产生的原因和特性相当复杂,因此在实际应用过程中要根据需求选用适当的语音增强技术才能达到较为理想的降噪效果.本文对不同噪声环境下的语音信号采用三种常用的语音增强技术进行降噪,并采用不同语音端点检测方法进行仿真实验来衡量降噪效果.     

煤矿井下R-OTDR光纤EEMDMAF去噪算法研究

针对煤矿井下管道存在的潜在瓦斯泄露、粉尘爆炸等问题,提出了基于Ｒ-OTDＲ( Ｒaman Optical Time Domain Ｒeflectometry) 分布式光纤温度传感器的管道安全监测方法,分析了Ｒ-OTDＲ 光纤的技术原理。对于采集过程中温度信号噪声干扰问题,分别采用滑动平均滤波和EEMD( Ensemble Empirical Mode Decomposition) 两种方法进行去噪。仿真结果表明,单独使用两种方法都不能得到最优的去噪结果。将融合滑动平均滤波及EEMD去噪算法,并采用3 个指标用于效果判定。实验结果表明: 先滑动平均再EEMD 能有效去除信号中的干扰噪声,极大地提高了信噪比和系统测量精度,相比传统算法而言,系统传感效率更高。     

基于SVD差分谱和IMF能量谱的改进HHT方法

针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT.该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用奇异值差分谱来确定有效奇异值的阶次;然后对消噪的信号进行EEMD分解,通过IMF能量谱来去除虚假分量;最后对主IMF进行Hilbert谱分析.仿真和实验结果表明,SVD能提高信噪比,抑制噪声对EEMD分解精度的干扰;能量谱能有效地消除虚假IMF对Hilbert谱分析的影响;Hilbert谱中各频率成分清晰,解决了随机噪声和虚假分量对传统改进HHT的不良影响.     

一种用于机床角度头故障诊断的双重降噪方法

角度头是数控机床必不可少的加工附件,由于长期处于恶劣的加工工况下,极易受到损坏。采集角度头的振动信号时,环境中大量的随机噪声会湮没故障特征信息,从而造成角度头故障特征提取困难。针对此问题,提出了一种基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）及自相关的双重降噪方法。该方法采用自相关滤波方法对振动信号进行降噪预处理,再对降噪后的信号进行EEMD分解,随后采用遗传算法对EEMD输入参数优化,依据相关峭度系数准则筛选分解得到的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量进行信号重构。最后,对重构信号进行时频分析,提取角度头故障特征。对仿真和实测信号分析的结果表明,本文方法能够有效抑制噪声干扰,可准确提取到角度头的故障特征信息,为机床角度头的故障诊断提供依据。     

基于交叉熵顺序统计滤波的语音端点检测算法

为提高语音端点检测在强噪声环境下的准确率,提出了一种基于交叉熵顺序统计滤波(OSF)的语音端点检测算法。该算法以子带交叉熵为语音/非语音的区分特征,首先将每帧语音的频谱划分成若干个子带,估计出每个子带能量与背景噪声之间的交叉熵,然后把相继若干帧的子带能量交叉熵经过一组顺序统计滤波器,最后根据各帧交叉熵的值对输入的语音进行分类。实验结果表明:该算法能够有效地区分语音和非语音。特别是在强噪声环境下依然能够保持很高的检测率,具有鲁棒性。通过实验结果比较,该算法在性能上优于最近提出的基于能量顺序统计滤波和单纯交叉熵判别的两种方法。     

基于参考独立分量分析的语音增强方法

参考独立分量分析（independent component analysis with reference,ICA—R）将源信号的先验知识以参考信号的形式引入学习算法中,可以从混合信号中仅抽取期望的源信号．基于ICA—R提出了一种语音增强新方法．通过比较语音信号和多种噪声信号的特点,合理地构造了具有语音信号重要特性的参考信号,进而应用ICA—R从多种加性噪声中抽取了期望增强的语音信号．计算机仿真和性能分析结果均表明了该方法的有效性．     

基于全相位FFT三谱线校正的电网谐波与间谐波检测算法

电网谐波检测中,传统FFT算法存在的频谱泄露现象影响了检测的精度.为解决这一问题,分析和比较了全相位FFT算法与FFT算法之间的区别,将一种三谱线校正方法推广到精度更高的全相位FFT算法,并由此提出一种全相位FFT三谱线校正算法.该算法利用频谱峰值频点周围三根谱线信息构造频率偏移量修正公式,进而获得全相位FFT幅值和频率校正值,并利用全相位FFT的相位不变性直接获得信号相位.通过与FFT三谱线插值算法、全相位FFT双谱线校正算法和全相位FFT双谱线插值算法对比,结果表明该全相位算法具有更好的谐波和间谐波检测精度,并且抗白噪声能力更强.     

基于相关法的差分式科氏流量计幅值检测算法

为提高差分式科氏流量计幅值检测的精度,提出了基于相关法的幅值检测算法。首先构造两路与采样信号同频的参考信号,然后分别与采样信号进行互相关得到互相关信号,估计出采样信号的初相位,最后检测出采样信号的幅值。理论分析表明:该方法不受信号非整周期采样的影响。仿真实验结果表明:该方法提高了检测精度,在信噪比45d B时,测量相对误差低于0.25%。     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

基于预处理VAD和自适应KLT的语音增强算法

针对加性有色噪声干扰，提出了一种单通道输入基于信号子空间的话音增强算法。算法中使用自适应的方法跟踪KLT(Karhunen—Loeve Transform)阵。运用一种近似模型来表述有色噪声的特性，并基于噪声平稳的假设，通过采用预处理技术的语音活动性检测(VAD：Voice Activity Detection)单元获取噪声样本，用于下一语音帧中噪声特性的估计和增强处理。实验表明，算法对于有色噪声干扰下的语音信号有较好的增强效果，并且性能优于改进减谱法。     

一种改进的虚拟阵列语音信号DOA估计算法

虚拟阵列DOA(Direction Of Arrival)估计算法由于计算量低和资源利用率高得到了快速发展,然而虚拟阵列语音信号DOA估计算法还少有报道.本文为了提高语音信号DOA估计的准确度,对虚拟阵列语音信号DOA估计算法进行了改进.算法首先对接收信号进行能量及熵结合的语音分帧检测;其次基于功率谱方差最小和谱熵最大两个原则分别对检测后的信号进行选帧,并对选出的帧做DOA估计;最后将两者的DOA估计结果进行加权平均.本文对方差选帧的DOA估计结果、谱熵选帧的DOA估计结果和两者加权平均后的DOA估计结果进行了比较.实验结果和分析表明结合方差选帧及谱熵选帧的DOA估计算法在用于虚拟阵列语音信号DOA估计时有更高的准确率.