首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
鲁棒语音识别技术在人机交互、智能家居、语音翻译系统等方面有重要应用。为了提高在噪声和语音干扰等复杂声学环境下的语音识别性能,基于人耳听觉系统的掩蔽效应和鸡尾酒效应,利用不同声源的空间方位,提出了基于双耳声源分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法。该算法首先根据目标语音的空间方位信息,在双耳声信号的等效矩形带宽(Equivalent Rectangular Bandwidth,ERB)子带内进行混合语音信号的分离,从而得到目标语音的数据流。针对分离后目标语音在频域存在频谱数据丢失的问题,利用丢失数据技术修正基于隐马尔科夫模型的概率计算,再进行语音识别。仿真实验表明,由于双耳声源分离方法得到的目标语音数据去除了噪声和干扰的影响,所提出的算法显著提高了复杂声学环境下的语音识别性能。  相似文献   

2.
基于阵元接收信号幅度信息的频域盲分离排序算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
排序模糊性问题是影响频域盲源分离算法分离性能的主要原因之一。对于提出了一种新的解决频域盲源分离排序模糊性问题的算法。该算法通过提取阵元接收信号每个频率点上的幅度衰减信息,采用k—means聚类算法将线性分离算法所得分离信号进行归类,来解决排序模糊性问题。该排序算法对阵列阵元排布方式,阵元间距等没有特殊的要求,并且适用于任意数量混合信号的盲分离系统。仿真实验证实了这种开发阵元接收信号幅度衰减信息的排序算法在绝大多数频率点上有效地解决了排序模糊性问题,是一种计算量相对较小而又简单有效的排序算法。  相似文献   

3.
针对转子系统偏心、不对中及碰磨引起的耦合故障,采用卷积混合的频域盲源分离转子故障诊断方法。在利用转子实验台模拟转子系统偏心、偏心—碰磨耦合故障的基础上,通过频域盲解卷方法对耦合故障的观测信号进行分离,并对分离后的源信号进行FFT分析,从而实现转子系统复杂耦合故障的精确定位与诊断。仿真实验初步验证了算法的有效性,分离波形和二次残差(VQM)均证实了该算法能较好实现混合信号分离。同时,转子系统故障诊断实例结果表明:该方法在成功诊断出偏心故障与碰磨故障的同时还能诊断出不对中、轴承松动的故障,提高了故障诊断的精确性。  相似文献   

4.
在语音信号盲分离问题中,通过短时傅立叶变换把语言信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性。本文通过实验探讨了信号盲分离的方法,及其幅值补偿与重新排序的方法,并在MATLAB环境中进行了仿真,实现了语音信号的盲分离。  相似文献   

5.
吕钊  吴小培  李密 《振动与冲击》2011,30(2):238-242
为了降低卷积噪声对语音特征所产生的影响,提高语音识别正确率,文章提出了一种基于频域ICA(Independent Component Analysis,独立分量分析)的语音特征增强算法。该算法首先使用频域ICA方法作对噪声进行估计,然后在倒谱域内将带噪语音信号的短时谱减去所估计噪声的短时谱,最后根据去噪后语音信号的短时谱计算美尔倒谱系数(MFCC)作为特征参数。在仿真和真实环境下的语音识别实验中,本文所提出的语音特征参数相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了38.2%和35.8%。实验结果表明本文所提算法能够较好地解决卷积噪声环境下训练与识别特征不匹配的问题,有效提高了语音识别系统的识别正确率。  相似文献   

6.
实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。  相似文献   

7.
针对语音卷积混合模型,提出了一种新的时域盲源分离算法。首先对观测信号进行重新排列,将卷积混合盲分离问题转化为瞬时混合盲分离问题,然后对联合近似对角化算法进行了推广,利用语音的非平稳和短时平稳特征定义联合差分相关矩阵和联合块对角化代价函数,通过鲁棒的白化过程和求解最优化问题实现卷积语音的盲分离。由于避免了时域卷积运算和变换域处理,使算法更加简单,复杂度更低。仿真结果验证了该算法的有效性,同时,就数据长度参数变化对信干比的影响,以及通过与基于线性预测的卷积盲分离算法和自然梯度卷积盲分离算法的比较对该算法的性能做了进一步的分析。  相似文献   

8.
卷积混合语音进行盲源分离时,不能直接应用独立分量分析(ICA)算法。文中采用一种新的卷积混合语音模型,对多通道混合语音使用近来提出时域EFICA的算法进行盲分离,然后利用聚类和重构算法来恢复源信号。通过真实语音实验表明,文中提出的算法能够有效的分离混合语音信号。  相似文献   

9.
为了抑制谱减法语音增强时引入的“音乐噪声”,采用基于后验信噪比频域迭代算法的语音增强方法。首先,当后验信噪比大于20dB时,对含噪语音采用谱过减法;当后验信噪比小于20dB时,对含噪语音谱线进行衰减处理。为了进一步抑制音乐噪声,对增强语音信号进行多次频域迭代降噪处理。对实验室环境录制的不同输入信噪比条件下的含噪语音信号进行处理,与传统谱减法相比,增强语音信号的信噪比有较大的提高,并且音乐噪声得到很大程度的抑制。  相似文献   

10.
曹文婧  朱敏  武岩波 《声学技术》2017,36(5):473-478
船舶噪声是影响水下语音通信质量的主要因素。为了提高单边带语音信号的信噪比和语音质量,采用多通道自适应增强算法对语音信号进行研究。该算法运用自适应信号增强技术,具有运算量小、易实时实现、消噪效果显著等优点,并且能够有效利用不同换能器接收到的信息。从理论上对该算法进行了分析,并结合海试数据进行验证。结果表明,低信噪比、非平稳噪声环境下,该算法有效抑制了接收信号中的尖锐噪声,并且当系统收敛时,使其趋于白化,明显提高了系统的输出信噪比,显著改善了语音质量,在性能上明显优于传统的信号相干叠加算法。  相似文献   

11.
李加文  李从心 《振动与冲击》2006,25(6):100-103,107
由于机械噪声传播过程中存在反射等多种因素影响,大多数情况下混合噪声分离更适合采用卷积模型,为此提出了一种多频点盲解卷算法。有别于传统的频域盲解卷算法,新算法利用有限的少数几个频率点直接从频域模型恢复出时域噪声信号。算法为瞬时混合盲分离。主成分分析一瞬时混合盲分离结构,首先对给定的每一个频率点执行瞬时混合盲解卷算法,获得噪声源的基本估计,然后再经过主成分分析和第二次盲源分离。提高分离性能和增加算法鲁棒性。由于算法不需要对所有频率点执行瞬时混合分离,计算量小,同时也不存在传统频域盲解卷算法排列顺序不确定性的缺点,具有较好的应用价值。仿真实验证实了新算法能有效地分离机械噪声信号。  相似文献   

12.
语音分离技术的研究现状与展望   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
从计算听觉场景分析和盲源分离两种方法综述了当前语音分离技术的研究现状和发展方向。计算听觉场景分析是用计算机来模拟人类听觉系统的处理机制。它可分为两大类:一类是数据驱动型,特点是信息由低级向高级的单向流动;另一类是图式驱动型,特点是信息由低级向高级和由高级向低级结合的双向流动。最后指出信息双向互流的混合语音分离模式将是未来计算听觉场景分析研究的主要模式:基于听觉和视觉的结合来改善语音分离效果的研究将是未来研究方向之一。此外,盲源分离的欠完全问题.非线性混叠信号的可分离性、非平稳混叠信号的盲分离问题都将需要进一步研究:基于CASA和BSS联合进行语音分离将是未来研究的热点。  相似文献   

13.
Signal processing methods for speech enhancement are of vital interest for communications equipments. In particular, multichannel algorithms, which perform spatial filtering to separate signals that have overlapping frequency content but different spatial origins, are important for a wide range of applications. Two of the most popular multichannel methods are blind signal separation (BSS) and beamforming. Briefly, (BSS) separates mixed sources by optimizing the statistical independence among the outputs whilst beamforming optimizes the look direction of the desired source(s). However, both methods have separation limitations, in that BSS succumbs to reverberant environments and beamforming is very sensitive to array model mismatch. In this paper, we propose a novel hybrid scheme, called beamspace BSS, which is intended to compensate the aforementioned separation weaknesses by jointly optimizing the spatial selectivity and statistical independence of the sources. We show that beamspace BSS outperforms the separation performance of the conventional sensor space BSS significantly, particularly in reverberant room environments. K.F.C. Yiu is supported by RGC Grant PolyU. 7191/06E and the research committee of the Hong Kong Polytechnic University.  相似文献   

14.
赵奎  杨道学  曾鹏  王晓军  钟文  龚囱  闫雷 《振动与冲击》2021,(5):179-185,210
针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号。通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较。实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息。  相似文献   

15.
传统的盲源分离方法要求源信号相互统计独立,但是实际机械设备很难满足这个条件。为此,提出了一种基于Gabor变换和盲源分离相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过不同混合信号的Gabor变换系数之间的相互关系,得到源信号间的公共频率成分,然后对观测信号进行滤波处理,得到新的观测信号,最后利用矩阵联合对角化方法进行分离,实现相关源信号盲分离。该方法突破了传统盲源分离方法中要求源信号相互统计独立且最多只能有一个高斯信号的限制,仿真和实验结果验证了该方法的有效性和可行性。  相似文献   

16.
《IEEE sensors journal》2009,9(12):1763-1771
Potentiometry with ion-selective electrodes (ISEs) provides a simple and cheap approach for estimating ionic activities. However, a well-known shortcoming of ISEs regards their lack of selectivity. Recent works have suggested that smart sensor arrays equipped with a blind source separation (BSS) algorithm offer a promising solution to the interference problem. In fact, the use of blind methods eases the time-demanding calibration stages needed in the typical approaches. In this work, we develop a Bayesian source separation method for processing the outputs of an ISE array. The major benefit brought by the Bayesian framework is the possibility of taking into account some prior information, which can result in more realistic solutions. Concerning the inference stage, it is conducted by means of Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. The validity of our approach is supported by experiments with artificial data and also in a scenario with real data.   相似文献   

17.
自适应非线性BSS及其在齿轮故障诊断中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于核函数的非线性盲信号处理(BSS)在信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲信号处理的学习速率是固定的,如果学习速率选择的不合适,则算法难以收敛或者不能收敛。针对这一不足,结合模拟退火的思想,提出了一种基于核函数的自适应非线性盲信号处理算法。仿真和实验结果表明,该方法改善了原有算法的收敛性能,分离效果良好,算法具有更好的消噪和信号特征提取能力。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号