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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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主动声呐信号处理中一般采用匹配滤波和背景均衡等算法检测回波信号,为提高信号的检测性能,还需利用信号与混响和环境噪声在时间、空间上的统计特征差异。文章在对信号的时、空特征算法进行简单描述的基础上,提出了频率能量统计特征和方位能量统计特征,将两种特征检测器的输出进行融合处理构成时、空联合检测器。仿真和试验数据处理结果证明,此方法可有效提高机动小目标在混响及环境噪声中的检测性能。 相似文献
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在现代通信系统中,通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害,人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响,本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰,从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽(Ideal Ratio Mask,IRM)的模型去除与目标信号不相关的声学回波,紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰,系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明,本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰,从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。 相似文献