语音信号产生模型的建立及应用

从人类语音产生的机理出发,介绍了语音信号的特征和语音信号的语谱图,引出了语音信号的产生模型.同时讨论了在语音信号产生的模型应用中,线性预测编码方法及语音产生模型在语音合成和语音识别中的应用原理,体现了语音产生模型在语音处理技术方面的重要地位.     

一种基于时频域特征融合的语音增强方法

为充分利用含噪语音特征来提升深度神经网络的语音增强性能,提出一种融合时频域特征的语音增强方法。以含噪语音的波形和纯净语音的对数功率谱分别作为训练特征和训练目标,获取含噪语音时域特征到纯净语音频域特征的映射关系。将含噪语音的波形和对数功率谱共同作为训练特征,构建融合含噪语音时域和频域特征的深度神经网络实现语音增强。实验结果表明,与单纯使用频域特征的语音增强方法相比,该方法能够明显提升增强语音的质量和可懂度,具有更好的语音增强性能。     

基于MP算法的语音信号稀疏分解

语音信号稀疏分解是一种新的语音信号分解方法,可以将语音信号分解为很简洁的近似表达形式。在语音信号稀疏分解的基础上,可应用于语音处理的多个方面,如语音压缩、语音去噪和语音识别等。研究利用Matching Pursuit（MP）算法实现语音信号的稀疏分解,实验结果表明基于MP算法的语音信号稀疏分解具有较好的重建精度和较高的稀疏度。     

采用PCNN的有噪特定人语音识别系统

在特定人语音识别系统中,噪声严重影响语音特征提取,并导致语音识别率明显下降。针对在噪声环境下语音识别率偏低的问题,通过谱减法去除语音信号噪声,并根据语音信号语谱图可视化的特点,运用脉冲耦合神经网络从语音信号的语谱图中提取熵序列作为特征参数进行语音识别。实验结果表明,该方法能较好地去除语音信号中的噪声,并能使在噪声环境下的特定人语音识别系统具有较好的识别效果。     

基于听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法

针对MMSE语音增强算法低信噪比时产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合人耳听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法。该算法利用掩蔽阈值来调整MMSE算法中的增益值,使得增强后的语音信号残留噪声和语音畸变较小。通过计算机仿真对增强前后语音信号的信噪比分析以及主观试听表明：改进的MMSE语音增强算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音畸变,提高了语音的可懂度。     

单片机的多段语音组合录放系统设计

介绍一种基于单片机STC89C52RC、语音芯片ISD1730组成的多段语音录放系统设计方案。描述了语音电路设计、语音分段录入、语音段定位、语音段剪辑、多段语音组合输出等的实现方法;并制作了一个具有语音输出功能的温度测量仪。实验表明,具有语音输出功能的温度测量仪器更便于操作和使用。     

语音信号特征参数研究

在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数,好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数、语音信号特征参数的选择进行了介绍,并介绍了语音信号的短时能量、短时平均幅度的提取。     

语音增强方法综述

环境噪声会影响语音质量,严重的情况下语音将完全淹没到噪声中,无法分辨.语音增强就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.本文对目前一些主要的语音增强方法做了研究,分析了各种方法的优缺点.在实际应用时,要根据具体的噪声情况和特定环境,选用不同的语音增强方法或语音增强方法的组合,来达到最好的语音增强的效果.     

语音信号特征参数研究

在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数,好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数、语音信号特征参数的选择进行了介绍,并介绍了语音信号的短时能量、短时平均幅度的提取。     

基于语音增强的双门限语音端点检测算法

语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其准确性对语音信号处理有直接影响.传统的双门限语音端点检测技术,在纯净语音或高信噪比的情况下,语音端点判断准确,但低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率较高.为了提高低信噪比条件下语音端点检测的识别率,在传统双门限语音端点检测的基础上融合了语音增强,通过Matlab仿真实验,取得了较高的语音端点检测准确率.     

语音短时分析与合成的滤波器实现

频谱分析技术在语音信号处理中得到了广泛应用。短时频谱分析是各种语音频域处理方法的基础,广泛应用于语音编解码、语音合成、语音识别等领域。通过时频分析理论,对语音短时频谱分析与合成进行理论推导,表明语音短时频谱分析与合成可以通过加窗和滤波语音信号实现,并据此提出具体算法,按照该算法处理实际语音数据。合成语音与原始语音相比,差异很小。     

基于TMS320F2812的语音检测系统设计

语音静噪是以语音检测为基础实现无语音时屏蔽系统输出的一项功能.由于短波电台接收机存在诸多噪声干扰,致使语音静噪较难实现.本文设计实现一种以TMS320F2812 DSP芯片为核心的语音检测系统,对短波电台接收到的信号进行分析和处理,并应用短时自相关算法进行语音检测.如果检测存在语音信号则通过DA把语音转换输出.通过在实际应用环境中测试表明该语音检测系统结构简单,语音检测准确度高,可以有效解决短波电台的语音静噪问题.     

基于TCP协议的语音传输的性能分析

语音通常是采用UDP或RTP协议来传输的,但目前有些防火墙不开放UDP端口,这就阻碍了语音流安全地穿过防火墙,限制了防火墙内语音客户端同Internet上的语音客户端之间的语音互通。为了使得该情况下可以进行语音通信,就必须用TCP来传输语音。由于TCP的重传机制,将大大地影响语音的质量。该文对TCP协议传输语音进行了研究,并采用相关的机制来提高语音传输的质量。实验结果表明,现阶段采用TCP协议来传输语音是可行的。     

基于SPCE061A的语音识别系统的设计

系统采用凌阳SPCE061A单片机作为语音识别系统的主控芯片.通过硬件电路设计和软件代码部分成功的设计并实现了一种具有语音识别功能、语音提示(语音合成)及语音回放(语音编码记录)功能的嵌入式语音识别系统.语音识别模型采用(DHMM)离散隐马尔可夫模型,利用Baum-welth重估算法、前向后向算法、viterbi算法来完成语音模板的训练和语音识别的任务.     

新型车载语音识别系统中的一种关键技术

提出一种新型车载语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别。同时提出了一种新的抗噪语音识别方法,改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好的抑制了噪声干扰,提高了语音识别率。     

基于语音增强技术的AMBE编码算法研究

参数编码算法在语音通信中噪声不能避免且无法完全滤除掉,造成提取参数不准确。针对提取参数精确度低的问题,提出了一种基于语音增强技术的先进多带激励语音编码算法。对语音增强算法的原理进行了简要的描述,提出采用AMBE语音编码算法中参数的提取方法。进行仿真的结果表明,经语音增强技术处理后的合成语音质量明显好于未经语音增强技术处理的合成语音,表明改进的编码算法能有效抑制噪声、提取出更加精确的语音参数,合成语音效果更好。     

一种深度降噪自编码器的语音增强算法

依据带噪语音中不同类型语音分段(segment)对语音整体的可懂度影响不同,提出了一种基于语音分段来分类训练深度降噪自编码器(DDAE)的语音增强算法.该算法使得DDAE模型在尽可能减小Dropout所引入的扰动对带噪语音噪声特性破坏的同时,提高了对带噪语音可懂度关键分段(中均方根分段)语音特性学习的鲁棒性,提高了增强语音的可懂度.实验结果表明,该算法较现有方法提高了增强语音可懂度的NCM值.     

语音频谱分析仪设计

语音频谱分析已经广泛应用到医疗、语音教学、语音编码、语音增强和语音识别等领域,并在这些领域发挥着非常重要的作用。这里介绍了语音信号频谱分析的原理及智能语音信号频谱分析仪的硬件结构和软件设计。语音信号频谱分析仪由32位ARM为主控制器,通过ARM自带的A/D转换接口,对语音信号进行采样,并以数组形式保存,然后通过FFT快速傅氏变换运算得到频谱,再通过高分辨率的液晶屏对语音信号的频谱进行实时显示。     

针对语音变换的语音篡改检测

针对使用语音变换技术的语音篡改,提出一种自动检测方法。在分析语音变换基本模型和变换语音失真的基础上,提取语音信号的声道参数以及相关的信号统计量,并通过支持向量机递归特征消除法,选择出对语音变换比较敏感的特征作为分类特征,使用支持向量机进行语音变换检测和变换语音的说话人性别判别。对于一种语音变换软件的实验结果表明,该方法具有较高的检测准确率,其中语音变换检测的平均准确率为94.90%,变换语音的说话人性别判别平均准确率为92.09%。     

基于LD3320的语音控制系统设计实现

语音识别是实现语音控制的关键技术,自然语音的人机交互也是当前的研究热点和难点。该设计运用STC10L08XE单片机,结合ICILoute公司的高性能LD3320语音识别芯片,进行了语音控制系统的总体结构、主控制模块和语音识别模块的软硬件设计。完成了基于非特定人的语音识别系统的静态测试,其对于语音命令的平均识别率可达90...