基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

一种基于二进小波变换的短波语音抗时变干扰算法

本文针对短波语音中存在的时变干扰难以跟踪,更难以滤除的问题,提出了一种基于二进小波变换的抗时变干扰算法,利用二进小波变换的变焦距的功能以及保持语音信号连续性的特点将短波语音信号分解成各层小波系数,由于噪声、语音和时变干扰在不同尺度上小波变换后,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现,因此通过二进小波变换能够有效地将时变干扰分解到很少的小波系数上,然后结合后验信噪比的大小以及根据人耳的听觉掩蔽特性,将强干扰和弱干扰、重叠干扰和非重叠干扰分开处理,较好地滤除了时变干扰并且明显降低了对短波语音信号的失真。仿真表明此算法不仅能够较好地滤除时变干扰,并且对语音失真较小,要明显优于传统的陷波算法。      

一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究

分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差（LMS）的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

一种小波变换与维纳滤波结合的语音抗噪研究

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现,而且,浊音和清音也各有其特性。给出了一种基于小波变换的维纳滤波语音增强方法;采用维纳滤波对浊音和清音信号的小波变换系数进行不同的处理,既抑制了噪声,又减少了语音段信息的损失,提高了信噪比。仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法。     

基于小波变换的语音净化新方法

语音信号由于其时变特性,传统的小波算法虽然能够衰减语音中含有的噪声,但易造成语音的失真。丈中提出了基于小波变换的语音净化新方法,改进了阈值的选择和小波系数量化算法。仿真实验结果表明,在去除噪声和提高信噪比方面,本文方法是一种有效语音净化方法。     

抗噪声的小波谱压缩特征提取算法在语音识别中的应用

针对语音识别实际应用过程中的噪声问题,给出了一种新的抗噪声的特征提取算法,即先利用小波变换将语音信号进行小波子带分解,再根据人耳的听觉掩蔽效应,由谱压缩的技术,将小波变换后的子带语音信号进行压缩,从而提取其对应的语音特征。通过MATLAB软件建立实验平台,仿真实验结果表明该语音特征可以在噪声环境下得到较高的识别率。新的特征参数即充分利用了小波的抗噪声特性又有效地降低了语音识别中的训练环境和识别环境间的失配,具有抗噪声的特点。     

基于小波变换的自适应语音盲分离新算法

提出用小波变换和两步自适应盲分离算法相结合的方法来进行语音分离.首先,利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪;然后,利用代价函数的极值点特性分别获得混合信号和白化信号的特征向量矩阵,实现自适应盲分离过程;最后,进一步对分离信号进行矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计.实验结果表明此方法取得了很好的分离效果.     

一种数字音频水印嵌入算法的研究

结合人耳听觉模型,利用人耳掩蔽特性,提出了一种基于小波分解和复倒谱变换的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解,提取出小波近似分量,从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性．对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算,最终把水印嵌入到语音复倒谱域中,实现了在语音信号中嵌入二值图像,提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

基于自适应噪声估计的小波阈值语音增强

文中提出了一种基于小波阈值和自适应噪声估计方法的语音增强算法。该算法直接利用含噪语音信号估计出信噪比SNR,并通过该值调整小波阈值,从而实现了小波阈值的自适应变化。针对噪声的小波变换模值随尺度增大而减小的特性,采用了随尺度变化的小波阈值。并且改进了小波阈值函数。实验数据表明,本文算法在多种噪声环境下,均有较好的语音增强效果。并且在抑制噪声的同时,减少了语音失真。     

基于小波变换和矢量量化的语言信号压缩方法

本文提出了一种基于小波变换的矢量量化语音信号压缩方法。首先对语音信号的时域采样值作小波变换,然后将小波系数送入矢量量化器。在研究人耳听觉特性的基础上,提出了一种能够反映人耳听觉特性的距离准则,在达到高压缩比的同时使重建语音信号的质量得到了很大改善。     

基于概率密度并联距离的话音检测算法

该文提出了一种基于概率密度并联距离的话音激活检测算法。算法根据语音信号和噪声信号的Mel域子带能量概率密度的不同特性,引入并联距离定义构造判决函数,通过判断该函数的值来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,该文算法性能优于G.729B VAD算法。     

基于分形迭代函数系统的语音合成新算法

本文根据语音信号具有局部自相似性的特点，提出一种基于分形迭代函数系统的语音合成新算法，给出了两种数值解法。与传统的方法相比，本文的方法结构更简单，且合成语音的质量更高。     

基于线性预测残差倒谱的多语音基音频率检测

本文提出了一种基于线性预测残差倒谱的多语音基音频率检测算法,该算法首先对混合语音信号进行线性预测分析,进而计算预测信号与原混合信号的残差,并对残差信号做倒谱变换,得到混合语音信号的线性预测残差倒谱;然后在该信号的残差倒谱中,结合图像处理的技术,利用语音信号基音倒频匹配法检测出多语音信号的基音频率;最后在基音标定的过程中,本文算法利用语音信号的连续特性,依据信号基音频率前后差距变化最小原则标记出各基音所属话者。实验结果表明,本文提出的算法在弱回声及无回声的情况下能快速有效地从单声道混合语音信号中检测出多语音基音信息。     

A new approach to speech segmentation based on the maximum likelihood

Successful speech recognition is highly dependent on appropriate speech segmentation. The poor efficiency of the sequential detection of abrupt changes in the signals with relatively short stationary intervals, as is the case with speech signals, can be improved by the off-line maximum likelihood segmentation algorithm. In this paper the new segmentation algorithm is presented. For the a priori known number of segments, the algorithm determines such signal partitions for which the sum of segment distortion is minimal. The generalized maximum likelihood distortion measure has been introduced, and has proven to be particularly efficient on short signal segments. In the case of an unknown number of segments, its estimate is obtained comparing the reduction of the distortion. The asymptotic properties of the distortion sequence have been analyzed, which led to the definition of the presented segmentation algorithm. The introduced measure can be applied both to the AR and ARMA models. The segmentation algorithm is verified on test signals as well as on the natural speech signal, for which the pitch synchronous framing scheme is applied. The experimental results also include a comparison of the AR and ARMA model-based segmentations. The first results show that ARMA model-based segmentation gives somewhat better results than the AR model algorithm.Research supported in part by the Mathematical Institute of the Serbian Science Academy and Serbian Science Foundation.     

基于小波变换的语音基频提取新算法

该文将小波变换应用于具有连续语音特征的三字词语音的基频提取,并针对实验中出现的问题对算法进行了改进,提出了一种新的基于小波变换的语音基频检测算法。该算法主要包括:离散小波变换计算、基于投票策略的基频点选择和基频起点确定、基频检查、异常点修正、头尾漏点处理以及基于投票策略的基频点精确定位。实验表明,该算法较好地克服了基于小波变换传统算法的不足,更适合于连续语音的基频提取,缺陷是需要较多的计算时间,不太适合于实时性要求较高的系统。     

基于长短时能量均值的活动语音检测算法

为了有效抑制非平稳背景噪音对语音处理系统的严重干扰,提出了一种基于长短时能量均值的活动语音检测算法。该算法基于两个合理的假设,一个是基于语音隐含成分集的稀疏分解,不但能尽可能地深留含噪语音中的语音信息,还能在一定程度上消除非语音类噪音的干扰;另一个是对上述稀疏分解的语音进行重构,该重构信号中语音段的时域能量高于非语音段的时域能量。在上述两个假设的基础上,采用重构信号的时域能量作为音频特征,以当前帧为中心,并将与其相邻的特定数量帧的短时能量均值作为当前帧的得分值;以当前帧及其之前特定数量帧的长时能量均值怍为判决阈值,进而提出了以当前帧的短时能量均值和长时能量均值大小作为判断条件的活动语音检测算法。买验结果显示,该算法能有效地区分低信噪比（平稳噪音和忙平稳噪音）条件下的语音和非语音片段,并且其性能优于基于单Gaussian分布的似然比算法．     

应用于语音识别片上系统的语音检测算法

语音识别技术的研究已经进入实用化阶段，而实用化语音识别系统中的一个关键技术就是可靠的语音检测。本文提出了一种基于有限状态机模型的实时语音检测算法(FSM-SD)。采用对数最大似然判决帧能量检测器和过零率检测器控制各状态之间的跳转关系。针对语音识别中的MFCC(Mel频标倒谱系数)和LPCC(线性预测倒谱参数)特征提取过程，分别得到两种不同的帧能量计算方法。将FSM-SD应用到在OAK DSP上实现的小词表汉语语音识别系统，通过实验验证了其对系统识别性能和噪声稳健性的有效保证。     

L阶Markov信号的稀疏表示

在现实生活中,很多信号（比如语音信号）都具有有色性,即信号相邻采样点之间具有统计相关性,通常可采用L阶Markov过程进行较好的描述,然而已有的稀疏表示算法并没有充分考虑到这种统计特性。因此,针对L阶Markov信号,采用l（p≤1）-范数的广义平均值作为稀疏度量,并提出了基于重叠采样的稀疏表示算法。仿真结果表明,相比现有的线性规划稀疏表示方法、最短路径法和FOCUSS法,新算法的精度更高。     

Implementing the Viterbi algorithm

The Viterbi algorithm, an application of dynamic programming, is widely used for estimation and detection problems in digital communications and signal processing. It is used to detect signals in communication channels with memory, and to decode sequential error-control codes that are used to enhance the performance of digital communication systems. The Viterbi algorithm is also used in speech and character recognition tasks where the speech signals or characters are modeled by hidden Markov models. The article explains the basics of the Viterbi algorithm as applied to systems in digital communication systems, and speech and character recognition. It also focuses on the operations and the practical memory requirements to implement the Viterbi algorithm in real-time     

基于长时信息的自适应话音激活检测

语音信号的长时信息应用于话音激活检测中表现优越.利用三种听觉滤波器组,对语音信号进行非线性的谱分解,本文提出了六种基于听觉滤波器组的长时信息,并提出了基于长时信息的自适应话音激活检测算法.该算法无需训练数据,根据多种长时信息,直接在待测信号中挑选出类别明确的信号,然后利用这些信号训练分类模型,对待测信号按帧进行语音-非语音分类.在TIMIT语音库和NOISEX-92噪声库上的实验表明,该算法在极低信噪比环境下,仍表现出更高的准确性和更强的稳健性.同时,在线实验表明,算法在实时处理中仍能取得优异的性能.