一种语音信号线谱对参数的优化算法

提出了一种计算语音信号线谱对（LSP）参数的新算法。LSP参数可以通过求解一个与线性预测系数（LPC）相关的非线性N阶方程得到。首先利用埃特金迭代法求高阶非线性方程的一个实数根,再采用多项式综合除法降阶,最后运用费拉里算法求解一元四次方程的根,得到LSP系数。理论分析以及基于TMS320C5510 DSP的实验结果表明,本文提出的算法与目前的算法相比,不仅计算精度高、运算量小,完全可以实时处理。而且并可应用于G.729A标准等低码率实时语音传输系统。     

基于光纤传感器的内河航运流量监测

基于光纤水声传感器,提出了一种水声信号能量阈值与强线谱时频特征相结合进行内河航道航运流量监测的方法,解决了内河航运流量较大时,特别是多艘船只同时通过时的船只计数难题.时长45min的现场声压数据的处理结果验证了该方法的有效性.     

自适应线谱增强器浅析

通过快速傅立叶变换和自适应线谱增强器两者对不同噪声背景下谱线检测能力的仿真计算和对比,得出了后者优于前者之处。通过对强干扰下弱信号的线谱检测的计算、仿真,证明了自适应线谱增强器的另一优点。     

LSP参数的快速计算及其高效量化研究

线谱对参数是语音信号处理中声道模型的重要参数,其计算与量化直接关系到合成语音的质量,通常计算方法复杂,计算量大。利用Chebyshev多项式推导了一种快速计算LSP参数的算法,并研究了一种采用多级矢量量化方法实现18比特／帧的LSP参数高效量化。采用本文方法不仅保持了必要的量化精度,而且运算量大大降低。     

一种选择预测矢量量化的迭代优化设计方法

为了提高选择预测矢量量化的性能,提出了一种迭代优化设计方法。利用常规的前后帧相关性划分训练数据,采用不同的训练数据进行各个预测系数计算和码本设计。采用设计的预测系数和码本对训练数据进行量化,根据量化误差大小调整训练数据划分。通过训练数据划分和码本设计迭代,优化选择预测矢量量化码本设计。该方法改进了训练数据固定划分的缺点,可以有效提高选择预测矢量量化设计性能。以语音线谱对参数为实验数据进行实验,实验结果表明,该方法能减小参数量化失真,改善信号压缩质量。     

宙中的一盏X射线明灯

正夜空中的繁星发出点点星光,有明有暗,有蓝有红,然而宇宙中并非所有天体发出的光线都能被我们用肉眼洞察,比如有一种天体发出的可见光并不显眼,但在肉眼不可见的X射线波段极为明亮,这种天体叫作"X射线极亮源"。自20世纪90年代,人类花费巨资打造了两部X射线探测的旗舰,分别是"钱德拉X射线空间望远镜"和"XMM-牛顿X射线天文卫星",利用它们,天文学家陆续在遥远星系中发现了一批X射线极亮源,然而它们的本质究竟是什么,天文学家难以定论。不过这种天体在最近得到了首次证认,我国天文学家利用世界级大口径望远镜,对旋涡星系M101中的X射线极亮     

增强技术在正弦波模型中的应用

针对可用正弦波数量较少，带宽略嫌不够的实际情况，提出合成端采用带宽增强，线谱增强和断点内插等后处理方法，采用带宽增强不需或只需很少的额外比特就可增加合成信号的有效带宽，提高正弦波的利用率，使音色变得更为亮丽，采用线谱增强可增加合成信号的厚实感，减少或消除因谱线损失引起的派生噪声，采用断点内插可弥补正弦波轨迹被强制截断的缺点，改善合成信号的质量。     

一种自适应线谱对滤波器的新算法及在线性预测中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对（ＬＳＰ）滤波器，使用最小均方（ＬＭＳ）型自适应算法逐级更新计算线谱对系数。实验表明。该算法与其它算法比较，具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的ＬＳＰ系数进行语音线性预测合成，获得比使用ＰＡＲＣＯＲ系数更好的效果。     

汉语/英语AMR语音编码参数统计特性

为研究自适应多速率(AMR)算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异,针对AMR语音编码算法的特点,在分析了大量汉语语音数据的基础上,对算法中的线谱频率(LSF)、基音周期等关键编码参数采用高斯混合模型(GMM)进行了比较并给出相应结论.该研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化.     

基于字典学习的LSP参数稀疏表示及性能分析

为了研究LSP的稀疏表示方法,高效量化LSP参数,基于字典学习对LSP参数进行稀疏表示,并采用MOD和K-SVD算法训练参数字典,以平均谱失真和均方根误差为准则,通过仿真实验分析了算法的有效性,得出了字典学习时的稀疏度、原子个数等关键参数选取的原则。对比训练和测试LSP参数均方根误差性能曲线发现:随着稀疏度的增加,LSP参数字典外推能力增强,对训练集外参数稀疏表示性能恶化逐步减弱。