数字语音信号包络提取算法研究

在许多领域,比如通讯、自动测试与控制、机械故障检测与诊断,特别是在语音信号处理与识别等领域中,从原始信号中提取包络信息注往是十分重     

基于复解析子波变换（CAWT）的汉语语音谱图

复解析子波变换（CAWT）紧密地将希尔伯特变换（HT）与子波变换（WT）结合在一起,在信号分析处理方面具有良好的表现。本文将复解析子波复换应用于汉语语的谱分析中,实验结果表明,文中所构造的复子波语音谱图可以清晰地表征汉语语音的动态谱结构,谱图中的语音形态为进一步的语音识别提供了一种新的途径。     

维吾尔语音节语音识别与识别基元的研究

1 引言现代维吾尔语(以下简称维语)是维吾尔族人民的主要交际工具,是我国新疆维吾尔自治区的法定工作用语之一,也是新疆其它少数民族共同的交际用语之一。维语属阿尔泰语系,突厥语族。维语语音有元音8个、辅音24个。由辅音和元音构成维语语音音节,每个音节必须且只能有一个元音,单元音可构成音节。维语句子由词构成。句子中有意群重音和句重音。部分音节在语流中产生语流音变现象,常见的有同化、弱化、脱落以及元音和谐等现象。     

基于听觉及小波变换的汉语语音调值分析

提出了一种基于听觉与小波变换处理的汉语语音基音的方法，在对听觉系统描述的基础上，给出了人的听觉与小波变换的关系，选取适合汉语事音基频提取的小波函数，给出了基频提取的应用实例和基于ＦＣＭ模糊聚类分析的汉语四声调值识别结果。     

连续汉语语音识别技术

计算机能听懂人的语言，这意味着人工智能时代已向我们走来c北京中自汉王科技公司在IBM支持下，基于ViaVoice自行开发的一种最新语音识别软件与手写输入系统——汉王听写系统，它把IBM研究开发的语音识别核心技术与汉三优秀的手写汉字识别输入系统完美的集成在一起．形成了一个优势互补的非键盘输入系统。成为一种简单方便，人人会用的文字录入工具。这不仅提高了汉字输入速度，而且使讲话人更自然、更流畅地表达自己的意愿。汉王听写系统，具有汉语语音听写输入、语音命令、编辑、打印功能，基于中文自身的特点，同音字多，有声调、词…     

基于盲源提取和希尔伯特变换的心音包络提取

心音包络比原始心音可以更好地显示心音的特征,是进行心音识别的基础.由于在体表采集心音信号时容易受到呼吸音、外界环境中不确定干扰的影响而且干扰信号不容易被常规滤波器滤除,结果导致提取的心音包络不能真实反映心音的特征.为了准确的提取心音包络,提出了一种新的心音包络提取方法,首先采用盲源提取算法从采集的信号中获取比较纯净的心音信号,然后采用希尔伯特变换提取心音的包络.通过提取合成心音数据和实际采集的心音信号包络证明了上述方法的可靠性.     

基于字统计语言模型的汉语语音识别研究

隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）由于较好地描述了语音的特性,在语音识别的研究中占主导地位,基于ＨＭＭ的识别算法也因取得了较好的识别效果而得到广泛应用．但其仅仅依靠语音信号的声学模型来进行识别处理,因此存在着不能利用语言的非声学知识进行识别的固有缺陷．该文提出的新方法将基于Ｎ元文法（Ｎ－ｇｒａｍ）的统计语言模型应用于汉语语音识别,推导了模型多数的估值公式,并给出了模型的训练和识别算法．初步实验表明：引入统计语言模型有利于降低识别难度和改善语音识别性能．     

基于汉语语音特点的大词表语音识别系统的研究

本文探讨了汉语语音识别的若干问题,并简单介绍了一个大词表汉语语音识别系统,该系统充分考虑了汉语语音的特点,其中主要是汉语语音具有音节性比较强的特点、音节的简单声韵母结构以及汉语以词/词组为语音交流基础的特点.该系统一个显著的特点是系统可以不进行任何训练地添加新词汇,从而使得系统具有比较好的用户接口. 现在系统具有10,000多个词汇,实时测试的平均识别结果是93.1％.     

汉语语音识别中基于音节的声学模型改进算法

针对汉语语音识别中协同发音现象引起的语音信号的易变性,提出一种基于音节的声学建模方法。首先建立基于音节的声学模型以解决音节内部声韵母之间的音变现象,并提出以音节内双音子模型来初始化基于音节声学模型的参数以缓解训练数据稀疏的问题;然后引入音节之间的过渡模型来处理音节之间的协同发音问题。在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示汉语字的相对错误率下降了12.13%,表明了基于音节的声学模型和音节间过渡模型相结合在解决汉语协同发音问题上的有效性。     

湖底回波的包络特征提取

湖底回波包络包含了湖底沉积物的结构和物理性质的信息,可以作为沉积物分类的特征.用传统的Hilbert变换提取宽带回波包络存在一些固有的缺点.该文中,采用线性相位的双正交小波,对湖底回波解析信号的实部和虚部分别进行离散正交小波变换,提取合适尺度上的小波系数的模值作为包络特征矢量.它可以采用Mallat快速算法,运算量少,提取的包络特征矢量维数少,能简化目标识别的算法.对实测的湖底回波数据进行特征提取和分类的仿真实验也表明,采用这种方法得到的包络特征是一种稳健、有效的特征,能获得较高的正确识别率.     

基于冗余离散小波变换的信号配准及分类

离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT)对输入信号的平移敏感,当输入信号间存在平移时, 基于DWT的信号分类会受到负面影响. 本文提出一种基于冗余离散小波变换(Redundant DWT, RDWT)的信号配准及分类方法, 克服了DWT的平移敏感性, 解决输入信号间存在平移变化的信号分类问题, 同时实现了信号配准以及平移不变小波系数提取. 对基准信号作离散小波变换. 对测试信号作冗余离散小波变换, 得到测试信号的平移所对应的DWT分解, 计算其同基准信号DWT分解之间的相似性, 根据相似性大小对该测试信号分类并确定其相对基准信号的平移量. 利用ECG (Electrocardiograph)信号的仿真实验证明了本文所提方法的有效性.     

sEMG信号采集电路设计及其特征提取算法

表面肌电(Surface electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了神经和肌肉的活动功能状态,已获得广泛应用。本文设计了一种sEMG信号采集电路并以单通道形式采集上肢5种动作的sEMG信号,经小波包变换提取6种特征(其中一种引自基于小波变换的特征提取方法)并分别结合PCA和KPCA进行处理;再分别用BP神经网络和SVM进行动作识别。此外,对比了小波变换的特征提取;讨论了KPCA与PCA在特征变换上的差异。所提取的基于小波包变换的6种特征有5种的识别率均超过95.7%,其中引入的高低频系数组合特征在BP神经网络下平均识别率超过99%。基于小波变换提取的5种特征经KPCA变换后也达到较高的识别率。实验结果表明,本文的sEMG信号采集方法及其特征提取方法均达到较好效果。     

过完备ICA 算法在语音信号提取中的应用

在语音信号处理中常用麦克风采集语音,然后用算法进行提取和分离,目前常用的有独立分量分析（Independent component Analysis,ICA）算法。但是当麦克风个数少于说话人的个数时,即欠定情形,此时语音信号的提取需采用过完备ICA算法。提出了一种基于过完备ICA算法的两步算法：估计混合矩阵的几何算法和估计源矩阵的最短路径法。该算法能在欠定情形下对语音信号的提取有很好的作用,仿真实验验证了这一结果。     

基于仿生小波变换和自适应阈值的语音增强方法

提出一种基于仿生小波变换以及自适应阈值的语音增强方法．含噪语音通过仿生小波变换后,针对不同的尺度采用不同的阈值函数进行去噪．由于在小波变换过程中考虑了人耳的听觉特性,所提出方法优于基本的小波语音增强方法．实验表明,该方法在多种噪声条件下均具有较好的语音增强效果．     

分形信号的小波谱相关研究及仿真

小波变换作为一种新兴时频分析方法,其小波谱表征了信号的时频特性。文中对信号的小波谱进行了较为详细的讨论,并与魏格纳一维尔分布进行了比较。根据时频分析的理论,把小波谱扩展到了小波相关域分析,提出了信号的小波谱相关分析方法,并应用到分形信号的分析上,探讨了它的相应特性。对探讨的结果进行了仿真,给出了小波谱相关在信号检测中的应用前景。     

盲信号提取算法研究与分析

盲信号提取主要研究如何把源信号逐个从观察信号中提取出来。以矩阵理论为基础,推证了在病态条件下逐个从观察信号中提取出主要源信号的可行性,并对给出的BSE学习算法,在病态条件下进行分析仿真。     

心电信号自动识别技术现状与展望

心电信号自动识别技术是信号处理及模式识别领域的热点研究课题,是在现代医学健康领域中进一步应用心电诊断技术的基础。文章围绕心电信号自动识别技术的发展历史、研究现状、关键技术及存在问题展开了讨论,并对以后的研究趋势做出展望。