一种自适应噪声抵消系统的仿真与设计

自适应噪声抵消系统是基于自适应滤波原理的一种扩展,它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号,抑制或衰减噪声干扰,提高信号传递和接收的信噪比质量。研究常用噪声消除算法,并仿真验证系统设计和所选自适应算法的可行性,最后应用DSP技术设计一个自适应噪声抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪声,达到提高语音信号质量的目的。     

基于双耳语音分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法

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。     

在矩阵实验室Matlab语言程序中调用雅可比椭圆函数

编制了能够在矩阵实验室Ｍａｔｌａｂ计算机语言程序中方便、迅速而又精确地调用雅可比椭圆函数ｓｎ（ｕ，ｋ）、ｃｎ（ｕ．ｋ）和ｄｎ（ｕ，ｋ）的应用程序，本文将介绍相应的Ｍ－文件及其使用方法。     

ICA和ANC技术在声脉冲无损检测中的应用

作为一种无损检测手段，声脉冲检测技术已被广泛应用于产品质量测试中，但是在工农业应用环境下，脉冲信号常常会被周围的噪声所干扰。尝试利用独立成分分析（ICA）和主动噪声控制技术（ANC）来降低这些干扰。在ICA方法中，将被测样本所激发的声脉冲响应、以及干扰噪声作为两个独立成分（IC），进行了分离实验；对于ANC系统，由于待抵消噪声中含有有用信号（声脉冲），所以该系统是一种特殊的、具有信噪比处理增益的有选择性噪声控制系统。文中分别对ICA和ANC技术做了简要介绍，并进行了声学实验，实验表明这两种方法都有较好的应用前景，同时也各有优缺点。     

一种强背景噪声下语音识别方案

本文提出了一种在高背景噪声下进行语音识别的方案,即利用两个话筒的采集系统,一个采集带噪语音,另一个采集噪声。处理后的语音含有明显的“音乐噪声”,再采用时频滤波将其去掉。     

改进的最小均方误差语音增强算法的研究

针对传统最小均方误差谱幅度估计（MMSE—STSA．minimum mean-square error-short time spectral amplitude）语音增强算法无法有效的跟踪非平稳噪声变化的问题,对一种改进的MMSE-STSA语音增强算法进行了研究和仿真。该算法对背景噪声的估计利用加权噪声估计方法：采用一个非线性函数根据带噪语音信噪比（SNR．signal—to-noise ratio）的变化计算得到相应的加权因子并作用于带噪语音信号,对加权的带噪语音求平均得到估计的背景噪声。算法中的谱增益修正,还可以抑制低信噪比时的残留噪声以及避免对带噪语音的过抵消。实验结果表明,该方法能很好的跟踪非平稳噪声的变化,不仅在增强性能上有很好的效果,同时降低了语音的失真。     

化学镀Cu－Sn－P合金性能研究

在含有Ｃｕ~（２＋）和Ｓｎ~（２＋）的溶液中加入ＮａＨ_２ＰＯ_４为还原剂可以获得金黄色的Ｃｕ－Ｓｎ－Ｐ合金镀层。研究了镀液中Ｃｕ~（２＋）／Ｓｎ~（２＋）浓度比、络合剂、催化剂、还原剂和酸度对镀层沉积速度和镀层中Ｃｕ／Ｓｎ比的影响，同时还测量了镀层的孔隙率和耐蚀性。结果表明，镀层色泽与镀层中铜含量有关，Ｃｕ－Ｓｎ－Ｐ合金层的耐蚀性取决于镀层中磷的含量。     

基于频域ICA的语音特征增强*

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。     

改进型最小均方算法的仿真比较及在语音提取中的应用

介绍噪声抵消的原理和从强背景噪声中自适应滤波提取有用信号的方法,并对基于Sigmoid函数的变步长LMS算法（SVSLMS）、基于箕舌线的变步长LMS算法和基于抽样函数的变步长LMS算法进行对比研究,并将这三种改进型变步长算法用于强背景噪声中语音信号的提取,使其能消除含噪语音信号中的背景噪声,达到提高语音信号质量的目的。计算机模拟仿真结果表明,这三种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的语音信号的检测特性。相比之下,基于抽样函数的变步长算法具有良好的收敛性能,更小的权噪声,更大的抑噪能力。     

CuO－SnO_2纳米晶粉料的Sol－Gel制备及表征

不用金属醇盐而以无机盐为起始物质，采用Ｓｏｌ－Ｇｅｋ法得到了平均晶粒尺寸为２１～２２ｎｍ，ＣｕＯ掺杂的ＳｎＯ_２粉料；运用Ｘ射线衍射（ＸＲＤ）、差热—失重分析（ＤＴＡ－ＴＧ）、透射电镜（ＴＥＭ）及ＢＥＴ比表面（ＳＡ）测定等分析手段对粉料进行了表征．实验表明，ＣｕＯ的掺杂抑制了ＳｎＯ_２晶粒的生长；以无机盐为原料，采用Ｓｏｌ－Ｇｅｌ法制取ＳｎＯ_２（ＣｕＯ）纳米级晶料是切实可行的，将有利于产业化．