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针对现有深度神经网络语音增强方法对带噪语音的去噪能力有限、语音质量提升不高的问题,提出了一种基于奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法。通过引入奇异谱分析算法对带噪语音进行预处理,以初步分离得到语音信号与噪声。接着将语音信号与噪声用于深度神经网络模型得训练,以得到性能更优的网络模型,从而使得本文方法具有更好的性能。最后在重建干净语音的环节中,同时使用神经网络估计得到的对数功率谱和带噪语音的对数功率谱,并加入了权重系数,使得本文提出的方法可以适应不同信噪比的情形,有效的去除背景噪声,降低语音信号的失真。本文通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对多点定位系统实际运用中三站定位二维目标时定位曲线出现2个交点所产生的定位模糊问题,对三站定位曲线交点分布、精度几何弱化(GDOP,Geometric Dilution of Precision)因子与接收站布局间的关系进行数值分析。分析结果定性表明了三者间的关系,即接收站布局决定了定位曲线交点分布和GDOP分布,而定位曲线存在2个交点的区域与GDOP较大的区域基本一致。该结果可为实际运用中如何避免和处理三站多点定位模糊问题提供参考。 相似文献
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针对现有的方向不变波束形成算法在阵元个数确定以后,其波束的主瓣与旁瓣水平无法进一步改善的情形下。本文基于均匀圆阵在现有方向不变波束形成方法的基础上,通过引入压缩感知理论(Compressed Sensing,CS),提出了一种可以进一步改善波束主瓣与旁瓣水平的方法。该方法使用压缩感知理论对信号进行压缩采样和稀疏重构,并通过凸优化中二阶锥规划方法对恢复的信号进行方向不变波束形成,可以在不增加实际阵元数的前提下,增大阵列孔径,得到旁瓣水平更低和主瓣宽度更窄的波束图。仿真结果表明该方法在一定程度上提升了波束形成器的性能,在阵列信号处理方面具有一定的理论与实际意义。 相似文献
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估计非线性时间序列嵌入延迟时间和延迟时间窗的
C-C平均方法 总被引:2,自引:0,他引:2
重构相空间是非线性分析的基础,利用关联积分导出的C-C方法是估计相空间重构参数延迟时间τd和延迟时间窗τw的有效方法。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪,使得C-C方法估计出的τd和τw具有波动性。为了降低估值偏差,借鉴谱估计中平均法的思想,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算τd和τw,而采用对序列分段估值后取平均的方法,并重点讨论了带噪序列的τd和τw估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对τd和τw的估值具有较好的有效性和可靠性。 相似文献
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实际房间声学系统是否具有非线性确定性是声学信号处理中值得研究的问题。采用替代数据法对实际房间声学系统的非线性确定性进行检测,假设实际系统响应是由平稳高斯随机过程经可逆、静态的非线性函数变换而得到,然后对该假设进行检验。由于实际实验所得的假设检验结果不能拒绝该假设,所以在给定实验条件下利用替代数据法不能得出实际房间声学系统具有非线性确定性的结论。对实际房间声学系统非线性确定性的判定可以通过利用其它的非线性分析技术及改善实验条件作进一步研究。 相似文献
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本文介绍了一种利用TMS320C6701 EVM板实现双源实时语音盲信号分离的方法。利用Visual C++开发工具编写可供LabVIEW调用的动态链接库(DLL),在LabVIEW的界面实现加载COFF代码到EVM板,盲分离参数的修改,读取DSP存储单元内容以及实时显示分离结果等功能。实验结果表明盲分离算法可分离出两路混合语音,利用DLL可有效实现DSP和LabVIEW之间的通信。 相似文献
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针对使用稀疏均匀线阵(SULA)进行波达方向角(DOA)估计时会出现模糊的问题,本文根据SULA模糊角与阵列旋转角度之间的非线性关系,证明出一种旋转模糊对消准则。准则表明,SULA阵元间距和旋转角度满足特定关系时,其转动前后的模糊角在同一坐标系下不互相重合。基于该准则,本文进一步提出多重联合MUSIC(MJ-MUSIC)解模糊方法。该方法使用稀疏X形阵列的夹角代替了SULA的旋转,使虚假峰相互交错,并通过联合X形阵两臂上的接收信号,进一步增加真实峰与虚假峰之间的差值,提高了DOA解模糊的正确率,仿真实验验证了旋转模糊对消准则与MJ-MUSIC方法的正确性和有效性。 相似文献