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.     

基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

基于MATLAB的语音信号仿真与分析

基于MATLAB平台对语音信号进行了仿真与处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。最后基于GUI技术完成了系统界面平台的设计。     

小波变换在语音增强中的应用

通过分析语音信号的特性,采用了先对信号进行清浊音的判断,其次运用小波变换来处理带噪语音信号在不同尺度上的带噪小波系数,从而实现在重构中增强语音信号的目的,并通过计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

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.     

基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法研究

广义旁瓣相消器是应用极为广泛的麦克风阵列语音增强方法,对含高斯噪声的语音信号降噪效果较明显.然而,当语音信号中混有脉冲噪声时,利用此方法进行降噪处理所得增强后的语音信号可识别性明显变差.为改善含脉冲噪声语音信号的降噪效果,本文提出一种基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法.该方法利用由线性滤波和非线性样条滤波构成的凸...     

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...     

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.     

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。     

基于二阶差分耳蜗模型的语音识别新方法

采用二阶差分耳蜗模型对语音信号进行特征参数提取,获得了基于听觉谱的语音识别前端特征参数,同时根据听觉谱特征提出了一种"幅和频差积"距离测度,识别算法采用端点放松两帧,路径斜率限制在1/2到2之间的改进型DTW算法.在小词汇量非特定人(SI)的识别环境下,计算机模拟结果表明此法在对0~9十个数字以及小词汇量的SI识别时,其正识率可达98%以上,且具有较好的鲁棒性.