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《信息与电脑》2019,(3)
笔者提出一种基于CEEMD的语音增强算法,实现语音频谱时频域的结构化信息建模。其通过提取、转换数据低层结构化信息,不断加工与优化信息结构,消除噪音影响,是增强语音效果的新算法。CEEMD自适应噪声完备集合经验模态分解,分解含噪音的各种信号,获取高频到低频各个序列的IMF分量,然后利用相关法分析分量,找出随机噪声的高频本征模函数,达到去噪音的目的。其次,统计余量内本征模函数分量的过零率,合并重构本征模函数分量,校正优良基线漂移效果,增强语音效果。基于CEEMD实现语音增强,与目前的语音增强方法或者算法相比,更能实现时频域上的结构化信息建模,促进语音增强算法的创新与改革。 相似文献
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《计算机工程》2017,(8)
特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法以非线性的处理方式提取特征。情感语音信号经EEMD分解后得到一组固有模态函数(IMF),利用相关系数法筛选出有效分量集合,对集合函数计算得到IMF能量特征(IMFE)。选用德国柏林语音库作为实验数据来源,将IMFE特征、韵律特征、梅尔倒谱系数特征以及三者的融合特征分别输入到支持向量机中,通过比较不同特征的识别结果验证IM FE特征的有效性。实验结果表明,IM FE特征与声学特征融合后的平均识别率达到91.67%,可有效区分不同的情感状态。 相似文献
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为更有效对非线性信号进行识别,提出一种经验模态分解神经网络模型,实现经验模态分解算法与卷积神经网络模型的紧耦合.在EMD层利用经验模态分解算法完成信号的自适应分解;引入权重参数,将分解得到的本征模函数依据其对识别的重要性进行自适应加权重构提取特征,增强时域特征提取能力;将提取的特征通过Softmax层完成信号的识别.将该网络模型应用于美国麻省理工学院提供的MIT-BIH心律失常数据库,对心律失常信号的识别准确率为99.38%,高于其它算法的识别准确率,验证了该模型的有效性. 相似文献
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应用小波分析技术进行汉语语音基音频率分析的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基音频率是语音信号中的一个重要信息.准确地进行基音频率的分析和提取一直是语音合成及语音识别等领域中所关注的核心问题之一.本文结合语音信号中基音频率的频域特征及汉语语音的特点.利用小波分析技术,对汉语语音中韵母的基音频率等信息的提取进行了研究.通过对试验结果的比较和分析,得到了相关的一些结论. 相似文献
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基于决策树的多特征语音情感识别 总被引:1,自引:1,他引:0
数据挖掘技术是近年来计算机领域的重要方向.文中的研究目的就是通过深入分析各种语音情感特征,找出某种特征对语音情感识别的贡献程度,并在数据挖掘技术中寻找适合的模型将有效特征加以利用. 分析和研究了多位科学家在进行语音情感分析过程中采用的方法和技术,通过总结和创新建立了语音情感语料库,并成功地提取了相关的语音信号的特征.后研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用,把数据挖掘中常用的决策树分类方法和语音信号的多个特征相结合,建立了语音情感识别模型,对语音情感数据进行了大量的实验,取得了较为满意的识别结果. 相似文献
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对时变性强的非平稳汉语语音信号,建议采用变时-频复子波分析方法提取汉语语音信号的幅度谱、相位谱、基音周期及共振峰信息。选择有n阶消失矩及良好的时频局域化特性的复高斯子波提取汉语语音信号的幅度谱和相位谱,实验结果表明,该方法提取的语音信号的幅度谱、相位谱和子波变换谱表征了汉语语音的音节包络、细节包络及声调,区分了清、浊音,并准确提取了语音信号的动态基音周期、估计出共振峰。这对汉语语音特征提取和识别提供了一种新的思路。 相似文献
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一种适用于说话人识别的改进Mel滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
Mel倒谱系数(MFcc)侧重提取语音信号的低频信息,对语音信号的频谱分布特性描述不充分,不能有效区分说话人个性信息。为此,通过分析语音信号各频段所含说话人个性信息的不同,结合Mel滤波器和反Mel滤波器在高低频段的不同特性,提出一种适于说话人识别的改进Mel滤波器。实验结果表明,改进Mel滤波器提取的新特征能够获得比传统Mel倒谱系数以及反Mel倒谱系数(IMFCC)更好的识别效果,并且基本不增加说话人识别系统训练和识别的时间开销。 相似文献
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为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号;采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量;利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用? 相似文献
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提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解成若干个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的状态特征向量,通过建立Mahalanobis距离判剐函数判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。 相似文献
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针对转子故障振动信号具有周期性的特点,提出一种用于分离转子故障振动信号的新方法,该方法首先应用自相关处理对振动信号进行降噪处理,然后采用经验模态分解(EMD)对振动信号进行分解,得出各个本征模态函数(IMF),并对IMF进行频谱分析,从频谱图上可以清晰地观察出转子的故障特征频率.试验结果表明,振动信号经自相关处理后起到了很好的降噪效果,碰摩所产生的冲击信号上下不对称;EMD分解方法能有效地突出故障特征频率成分,该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域. 相似文献
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以ZN63A-12型高压真空断路器为研究对象,针对处理高压断路器振动信号时单独使用小波包特征熵或经验模态分解(EMD)特征熵作为特征向量进行诊断正确率低的缺点,将高压断路器振动信号的小波包能量熵、经验模态分解能量熵、经验模态分解能量相结合作为特征向量,采用马氏距离判别法进行模式识别,实现对断路器两种机械故障模式的判别.实验结果表明,该方法准确率达97.40%,具有较高的实用价值. 相似文献
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摘要:针对光伏并网逆变器电路中故障信号的非线性、非平稳特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和样本熵(SampEn)的故障诊断方法。首先,利用经验模态分解对逆变器的三相输出电压进行分解,得到有限个本征模式分量(IMF),从中选取包含故障主要信息的前几个本征模式分量提取故障信息。然后,计算本征模式分量的样本熵,从而得到用于故障诊断的特征向量;最后,将逆变器开路故障进行分类和编码,将故障特征向量输入BP神经网络进行模式识别,从而达到故障诊断的目的。在Matlab环境下对光伏并网逆变器的故障诊断进行了实验,实验结果证明了文中方法能实现对光伏并网逆变器的故障诊断,且与小波包变换相比,该方法具有诊断效率高和准确度高等特点。 相似文献
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提出一种改进的基于经验模态分解(EMD)功率谱分析的特征提取方法,该方法自适应地将故障信号分解为不同频段上的基本模式分量(IMF)之和,然后只提取对故障敏感的IMF分量的功率谱.由于只有少数IMF对故障敏感,该方法能获得具有较高信噪比的原数据特征信息,这对预测功率变换器早期故障趋势具有极其重要的应用价值.实验结果表明,该方法可有效提取早期隐性故障特征,为飞机机电作动系统的故障预测和健康评估提供必要的前期准备. 相似文献
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Speech separation is an essential part of any voice recognition system like speaker recognition, speech recognition and hearing aids etc. When speech separation is applied at the front-end of any voice recognition system increases the performance efficiency of that particular system. In this paper we propose a system for single channel speech separation by combining empirical mode decomposition (EMD) and multi pitch information. The proposed method is completely unsupervised and requires no knowledge of the underlying speakers. In this method we apply EMD to short frames of the mixed speech for better estimation of the speech specific information. Speech specific information is derived through multi pitch tracking. To track multi pitch information from the mixed signal we apply simple-inverse filtering tracking and histogram based pitch estimation to excitation source information along with estimating the number of speakers present in the mixed signal. 相似文献
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针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰,准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键.提出了一种基于经验模态分解(EMD)与变量预测模型(VPMCD)的泄漏检测方法.将压力信号分解为若干个本征模函数(IMF)分量,得到能够准确反映工况特征的局部Hilbert能量谱,并作为特征值向量,通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型.方法应用于泄漏检测中,实验结果表明:矿浆管道在正常运行、泄漏和工况调整状态下,识别率达到95%,并综合分析流量信号,提高了泄漏检测精度. 相似文献