模糊算法在语音分析和合成中的应用

提出了利用模糊算法对连续语音的清、浊音进行分析的一种新办法，根据连续语音的声学特征提出了判别清，浊音的从属函数，以及利用从属函数对清，浊音判断的算法流程，并研制了汉语语音分析合成系统，经实验证明该系统的性能良好，具有应用价值。     

小波滤波在清音检测中的应用

清音检测对于语音信号的端点检测等技术具有重要作用.清音检测容易出现的问题主要在两个方面,一是检测的清音容易出现断裂情况,二是容易出现漏检或误检现象.本文利用小波滤波中的Haar小波的块化效应以及不同小波滤波器对清音信息熵的敏感程度不同.对清音的信息熵进行滤波处理,仿真结果表明.这种方法能够在白噪声中检测出清音,即使清音被噪声完全淹没.     

基于小波变换的语音增强和噪声消除的研究

介绍了在小波领域中去除叠加在信号上的噪声的一种方法,采用门限法把噪声语音的小波系数中的噪声成份滤掉,实验结果证明应用小波变换的语音增强算法是很有效的。     

基于计算听觉场景分析的改进清音分离方法

基于计算听觉场景分析(CASA)的单通道语音分离方法在浊音分离领域已发展得较为成熟,然而由于清音信号具有较小的能量且不包含周期性基音特征,因此清音分离具有较大的困难。根据噪声信号分布的不确定性和不稳定性,提出了基于CASA和谱减的改进清音分离方法。改进方法在剔除了浊音块后,通过基于距离加权的残余噪声估计算法得到每个清音单元中所包含的噪声能量,对每个清音单元进行谱减算法并标记,进一步剔除残余噪声单元,提取出清音信号。实验结果证明:与传统清音分离方法相比,改进方法对时变性残余噪声能量的估计结果更加精确,更能提高清音分离的有效性。     

安徽太和清音音乐的文化生态研究

太和清音是一种生存和繁衍于皖西北阜阳、太和及河南的沈丘、上蔡等地的民间戏曲音乐形式,现与中国其他许多非物质文化遗产一样,正面临着后继乏人,濒临绝迹的局面。本文将从文化生态的角度,综合考察其自然、历史与社会环境等因素,对安徽太和清音音乐的传承与发展进行分析,以期能对清音音乐的研究提供新的视角。     

一种清浊音区分和基音轮廓提取算法

提出了一种新的清/浊音区分算法——能量加权过零率算法,实验表明这种算法能快速准确地区分清/浊音,算法简捷;提出了一种频域预报——时域检测的基音轮廓提取算法,该算法综合了频域法和时域法的优点,具有快速准确的特点.     

基于小波变换的语音信号去噪

讨论了离散小波变换在语音去噪中的应用。根据语音中浊音段和清音段的特点，采用了不同的阈值方案，可以保证在失真较小的前提下，获得更好的去噪效果。     

高性能基音检测新方法

本基音检测方法是利用汉语语音结构特点,以主循环为基本概念,在时域上处理确定浊音音段的基音,而对清浊不明晰的音段,从时、频域两方面进行基音估算,并设计了基音选择逻辑和清浊音判断逻辑。实验结果表明,本方法的性能明显优于大多数流行的基音检测器,且计算速度快,是自相关方法和倒谱法的４倍和８倍。