基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强，文章采用基于谱减法改进的广义互相关（Generalized Cross Correlation, GCC）时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理，将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）的主动隔声耳罩语音增强算法结合，实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础，引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节，提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法，比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿，对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比，在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。     

双微阵列语音增强算法在说话人识别中的应用

针对复杂噪声环境下识别性能显著降低的问题,提出一种用于说话人识别系统前端的双微阵列语音增强算法。该算法采用的是相干滤波和频域宽带最小方差无畸变响应波束形成器后置结合改进的维纳滤波器。其基本原理是首先求出双微麦克风阵列信号中两个相邻通道间的相干函数,再利用通道间信号的相干性来进行初始噪声抑制。其次,通过一个频域宽带最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成器保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音质量。最后,使用梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和伽马通滤波器组频率倒谱系数(Gammatone Filter-bank Frequency Cepstral Coefficients,GFCC)对增强后的语音信号做特征参数提取并进行说话人识别。仿真过程采用声学人工头模拟双耳采集数据,实验结果表明,该语音增强算法在复杂噪声环境下能够获得较好的增强效果,能有效提升说话人识别系统的识别率。     

石油管道超声检测信号的两级自适应噪声消除算法

针对石油管道缺陷超声检测信号的噪声消除问题, 研究了一种两级自适应噪声消除算法. 第一级自适应滤波器作为预处理级, 使信号获得较好的相关性和信噪比, 确保第二级自适应滤波器获得更优的性能. 实测超声信号两级自适应滤波结果表明: 两级自适应滤波算法能有效增强超声检测信号中的缺陷信号成分, 显著提高信噪比.     

低信噪比环境下语音识别的鲁棒性方法研究

针对噪声环境下语音识别率急剧下降的问题，提出了一种基于语音时频域稀疏性原理的改进最小方差无畸变响应波束形成与改进维纳滤波结合的算法。该算法首先利用麦克风阵列语音信号的空间信息，通过基于时频掩蔽的改进最小方差无畸变响应波束形成器，增强目标声源方向的语音信号，抑制其他方向噪声的干扰，然后再使用改进的维纳滤波器去除残留噪声并提高语音可懂度，对增强后的语音信号提取梅尔频率倒谱系数作为特征参数，使用隐马尔可夫模型搭建语音识别系统。实验结果表明，该方法能够有效提高低信噪比环境下的语音识别率，具有较好的鲁棒性。     

自适应串扰噪声消除技术在小孔径钻孔超声波检测中的应用

介绍了一种基于自适应滤波的噪声消除技术,分析了超声波用于小孔径钻孔检测中存在的同频串扰噪声的生成原因以及它对测量的影响,并对串扰噪声信号和待测信号进行建模;介绍了自适应噪声对消的原理,并针对应用给出了定步长自适应噪声的消除算法以及改进后的变步长自适应噪声消除算法,对两种算法在自适应学习速率上进行了比较,并给出经自适应去噪后的信号和原始信号的对比结果。     

水下单边带语音多通道增强技术

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。     

基于最大相关熵准则的水下生物脉冲噪声消除方法

近海生物噪声表现为脉冲噪声,这一类噪声显著降低了水声通信系统的性能。结合水声信道的稀疏特性,提出一种基于最大相关熵准则的级联滤波器算法,该算法实现了脉冲噪声的消除及稀疏信道估计。第一级自适应滤波器完成对噪声的消除工作,第二级滤波器对去噪后的信号进行稀疏信道估计。该方法的优势在于无需知道信号和噪声的相关信息。仿真结果表明,提出的方法比单一的滤波器结构和传统信道估计算法性能更加优越。     

STFT及其在回声消除方面的应用

论述了STFT(Short-Time Fourier Transform)理论及其特点,设计了一个在桌面音频系统中由于麦克风和听筒的耦合而产生语音干扰(主要是回声)的消除系统,该系统利用STFT将所需信号和噪声信号变换到频域,通过频谱相减消除噪声。提出了一个基于多信道回声消除器的子带最小二乘滤波器理论分析和估算方法,该方法具有较强的自适应能力、算法收敛快、控制精度高。     

高噪声环境下的麦克风阵列VAD算法研究

首先介绍一种基于频带方差的语音活动检测（VAD）算法，然后在此基础上，给出一种对麦克风阵列各通道信号同时进行VAD的新算法（ICA—VAD）：经ICA分离出的相对纯净的语音信号作为参考信号，其VAD结果用于指导阵列信号的语音检测。实验结果表明该方法在恶劣的噪声环境下仍可以获得准确的检测结果，且计算机模拟显示这是一种比较好的抗噪语音检测方案。     

自适应传递滤波器的研究

本文介绍一种称作自适应传递滤波器的新颖的滤波器结构。文中将这一滤波器的性能和一般称作为自适应噪声抵消滤波器的常规滤波器结构的性能进行了实验比较。在有关的实验中,两种滤波器都采用Widrow的LMS(least-mean-square)算法来实现的。     

SAC-OCDMA系统中AWG的应用及串扰分析

概述了阵列波导光栅的特点及其在谱域幅度编码的光码分多址通信系统中的应用。基于地址码M序列,采用数值计算的方法,分析了阵列波导光栅的串扰对谱域幅度编码的光码分多址通信系统误码率性能的影响。结果表明,当阵列波导光栅的串扰较小时(Rc=-27dB),谱域幅度编码的光码分多址通信系统具有较好的性能;而当其串扰较大时(Rc=-20dB),谱域幅度编码的光码分多址系统的性能明显恶化,成为影响谱域幅度编码光码分多址通信系统性能的一个重要因素。     

一种改进型自适应加权模糊均值滤波算法

针对原有的自适应加权模糊均值AWFM滤波器对局部噪声幅度估计不足的缺点。提出了一种新的改进型自适应加权模糊均值MAWFM滤波算法。该算法采用了一种新的模糊检测方法，可以同时检测各个像素点的正负向噪声幅度，从而能够建立一种新的自适应的模糊信号空间，以适应噪声在各个图像局部的变化。实验结果表明，MAWFM滤波器比以前的AWFM滤波器及传统的中值滤波器均有较优越的性能。     

基于自适应波束形成和ICA的消噪系统

介绍了自适应宽带波束形成和快速独立分量分析的基本理论和算法,分析了固定波束形成的理论局限性及自适应宽带波束形成的优越性。提出了一种基于自适应波束形成和独立分量分析的消噪系统,算法显著地抑制了噪声、增强了语音,又具有稳定快速的性能。同时分析了自适应波束形成单元数或者输入信号数对算法性能的影响,对实际应用具有指导意义。     

一种基于变步长LMS算法的语音增强方法

LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用，但这种方法具有收敛速度慢，对非平稳环境敏感性强，步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点。为了改善非平稳条件下FIR自适应滤波器的性能，文章介绍了一种变步长的LMS算法，这种算法迭代过程中步长在规定的上下限内是关于信噪比的递减函数，用于自适应噪声对消器中去除含噪语音信号中的加性噪声，以解决固定LMS算法中跟踪速度和失调的矛盾。对不同信噪比的含噪语音信号去噪，仿真结果证明该方法优于NLMS(Normalized Least Mean Square)算法，在提高收敛速度的情况下减小了剩余均方误差和失调，但需增加少量的运算量。     

基于麦克风阵列的便携式设备应用方案

在语音通信中,可以使用麦克风阵列来提高噪声抑制能力。但是,规模庞大,数据量庞大的麦克风整列无法在目前的便携式产品上应用,提出一种简便的工程应用,既可以有效提高抑制噪声能力,又能够实现方便,简单。     

光纤水听器时分复用阵列串扰分析

采用高相干窄带光源的光纤水听器时分复用(TDM)阵列中,信号光与其余通道的泄漏光之间不是简单的强度叠加,而是互相干涉。以此为基础,推导了8路TDM阵列中各通道光束相互作用的理论公式,得到了光开关的消光比是决定系统串扰的主要因素,最大串扰值约为消光比的一半的结论。信号解调采用相位载波解调(PGC),由于串扰频率分布广且远高于信号频率,提出了采样前先低通滤波的信号检测方案,该方案可滤除串扰高频成分,大大减小串扰频率混叠对PGC解调的影响。     

采用一个结构紧凑高性能的C.C.D自适应滤波器构成噪声抵消和反滤波器

本通讯介绍一种以电荷耦合器件(C.C.D),可编程序,模拟横向滤波器为主要部件而且结构紧凑的自适应滤波器所得到的一些实验结果。所用的自适应算法是用Widrow的LMS算法并给出了用一个64个权自适应滤波器,构成自调谐滤波器,噪声抵消器和反滤波器的结果.实验结果表明了采用这种结构可获得高质量性能。     

光互联网中新型双向OXC的串扰分析

本文基于光纤布喇格光栅和光环行器提出了2×2双向光交叉连接器光串扰分析模型.分析了基于新型模型的相干串扰与非相干串扰的原理、特性以及它们对系统性能的影响.我们采用蒙特卡洛方法进行仿真实验,仿真结果表明,新型双向光交叉连接器的相干串扰将随着波长数的增加而增加且具有较小的功率代价特性.这种新型的双向光交叉连接器通过级联可扩展到N×N的波长路由.它在未来的全光网络中有较好的应用前景.     

汽车内驾驶员语音增强评价研究

驾驶员语音增强质量的评价指标是保证语音增强算法性能的关键,而现有的语音增强质量评价方法不能准确地反映人对声音感知的主观性。针对上述问题,分析了言语可懂度指数对语音增强算法评价的适用性,并在某品牌汽车上进行实验。通过在汽车内建立均匀线性传声器阵列来对驾驶员语音进行信号采集,然后利用波束形成算法对阵列中不同传声器组合的语音信号进行增强,得到汽车在不同行驶速度时不同阵列组合的语音增强结果。使用信噪比和言语可懂度指数分别对实验得到的语音增强结果进行评价,结果表明言语可懂度指数更适合评价汽车内驾驶员的语音增强算法的性能。     

噪声谱估计算法对语音可懂度的影响

噪声谱估计是单通道语音增强算法的关键步骤,当前大部分语音增强算法旨在提高语音质量,提高语音可懂度的算法却很少。在传统的单通道语音增强算法中,语音质量的提高往往是以牺牲语音的可懂度为代价的。对目前主流的几种噪声谱估计算法对语音可懂度影响进行分析。在不同噪声背景、不同信噪比情况下进行噪声谱估计,并采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,对比分析不同噪声、不同信噪比下增强前后语音的短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)值,最后根据信噪比,对比分析了不同噪声环境下,语音增强前后语音能量高于噪声能量的时频块所占比例。实验表明,相比其他噪声估计算法,最小统计(Minima Statistics,MS)算法由于保留了更多的以语音能量为主的时频块,使得去噪后的语音有较高的可懂度。