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1.
(上接第02期) 3射频处理邻频技术多路电视发射的电路分析与实现 射频处理邻频技术实际上就是将电视信号经LC滤波器或是螺旋滤波器将其带外部分滤除,使本频道对上下相邻频道图像载波、伴音载频抑制-60 dB以下.  相似文献   
2.
简单介绍了下一代广播电视网(NGB)的概念以及我国发展NGB的意义,着重介绍了NGB网络的构成、特点和架构,NGB的演进,NGB示范区的规划目标、内容和传输网络,以及NGB与现行的网络双向化改造关系等。  相似文献   
3.
一致迭代硬阈值(CIHT)算法在处理音频截幅失真中具有较好的性能。但是,在截幅程度较大时音频截幅修复的性能会下降。因此,该文提出一种基于自适应门限的改进算法。该算法自动估计音频信号截幅程度,根据估计的截幅程度信息,自适应调整算法中的截幅程度因子。与近年来提出的CIHT算法和一致字典学习算法(CDL)相比,该文所提算法能更好地重建音频信号,特别在音频信号截幅失真严重的情况。该算法的运算复杂度与CIHT相近,与CDL相比,拥有更快的运行速度,有利于实时实现。  相似文献   
4.
自动说话人验证(Automatic speaker verification,ASV)技术的发展正在深刻地影响和改变着当前的人机交互系统,ASV作为一些智能设备的语音核心功能,可以接受目标说话人的语音并准确识别出该说话人的身份。近年来,人工智能技术的快速进展推动了ASV系统实现跨越式发展。然而,随着人工神经网络和深度学习技术的发展,越来越多的研究者开始研究如何攻击ASV系统。如何通过对原始语音进行一系列处理实现对ASV系统的攻击,是近年来语音领域研究的一个热点问题。目前,对ASV系统的攻击方法大致可分为欺骗攻击(Spoofing attack)和对抗攻击(Adversarial attack)两大类。本文对两大类的典型方法和基本原理进行综述,梳理了目前一些攻击手段中存在的若干问题,揭示了ASV系统存在的安全隐患,对今后ASV系统安全性的发展做了简要的展望,并为未来进一步提高ASV系统的安全性和可靠性提供了参考。  相似文献   
5.
吴彭龙  邹霞  孙蒙  张星昱 《信号处理》2020,36(3):426-438
截幅失真会影响语音编码质量,特别在低速率语音编码条件下,截幅语音不再符合人发声模型,编码语音质量严重下降。为了研究截幅失真对低速率语音编码的影响,从截幅语音编码参数提取和截幅语音编码质量两个方面进行了分析。采用偏离度衡量低速率语音编码参数提取的准确性,编码参数包括LPC、基音周期和清浊音。在不同截幅程度下,分析了各种参数错误分布、错误类型和错误原因。采用客观感知语音质量评估PESQ打分评估截幅语音编码质量。针对常用截幅修复方法在截幅程度较大时修复性能下降严重的现象,提出采用两种改进型截幅修复方法对截幅语音进行修复。实验结果表明,改进的截幅修复方法能有效提高截幅程度较大时的低速语音编码质量。   相似文献   
6.
本通过中频处理邻频方式和射频处理邻频方式,分折了邻频多路电视发射电路的工作原理。以大量的检测波形,论证了邻频多路电视发射机在传输设计中应注意的技术问题。同时,对邻频多路宽频带电视发射天线的设计,以及邻频多路电视发射的主要技术指标与电视接收画面质量的关系也做了详细的分折。  相似文献   
7.
(上接第 0 2期 )3 射频处理邻频技术多路电视发射的电路分析与实现射频处理邻频技术实际上就是将电视信号经LC滤波器或是螺旋滤波器将其带外部分滤除 ,使本频道对上下相邻频道图像载波、伴音载频抑制 - 6 0dB以下。3.1 邻频滤波器的重要性3.1.1 多路电视发射信号的需要在我国电视制式标准中规定 ,对电视发射机的残留边带特性要求是 :①fv- 1.2 5MHz ,抑制≥ 2 0dB ;②fv- 4.4 3MHz ,抑制≥ 30dB。虽然实际的发射机抑制度均优于以上数据 ,但是由于它们的存在 ,尤其 fv- 6 .5MHz的功率 ,当比它低一个相邻频道接收时…  相似文献   
8.
(上接第02期)   3射频处理邻频技术多路电视发射的电路分析与实现   射频处理邻频技术实际上就是将电视信号经LC滤波器或是螺旋滤波器将其带外部分滤除,使本频道对上下相邻频道图像载波、伴音载频抑制-60 dB以下.……  相似文献   
9.
4 射频处理邻频技术 多路电视发射的电路分析与实现 射频处理邻频技术,实际上就是将电视信号经LC滤波器或是螺旋滤波器将其带外部分滤除,使本频道对上下相邻频道图像载波,伴音载频抑制-60dB以下,这种方案实现邻频传输比较简单、价格便宜。4.1 邻频滤波器的重要性4.1.1 多路电视发射机信号的要求 (1)在我国电视制式标准中规定,对电视发射机的残留边带特性要求是:①fv-1.25MHz,抑制≥20dB;②fv-4.43MHz,抑制≥30dB。  相似文献   
10.
语音的电子伪装是指采用变声设备或语音处理软件改变说话人的个性特征,以达到故意隐藏该说话人身份的目的。电子伪装语音还原是指通过技术手段将伪装语音变回原声,这对基于语音的身份鉴别有重要意义。本文将频域和时域伪装语音的还原问题抽象为伪装因子的估计问题,通过基于i-vector的自动说话人确认方法估计伪装因子,并引入对称变换进一步提高估计效果。该方法借助于i-vector的噪声鲁棒性,提高了真实含噪场景下伪装因子的估计精度,从而改进了噪声条件下电子伪装语音的还原效果。在干净语音库TIMIT上训练i-vector并在含噪语音库VoxCeleb1上对本文方法进行测试,结果表明,伪装因子估计的错误率从基线系统的9.19%降低为4.49%,还原语音在自动说话人确认等错误率和听觉感知方面也取得了提升。  相似文献   
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