基于BP神经网络的双耳声源定位算法

为了提高复杂声学环境中双耳声源定位性能,本文利用多种双耳空间特征参数,提出了基于神经网络方法的鲁棒双耳声源定位算法。本文将不同声学环境下双耳声信号对应的互相关函数、耳间强度差等空间定位线索,作为输入特征,用于训练BP神经网络。在混响和噪声环境下,与传统双耳定位算法相比,本文基于BP神经网络的双耳定位算法的定位性能有显著提高,特别是低信噪比条件下,定位正确率提高更为显著。     

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。     

基于多带的2.4 kbit/s波形内插算法

由于传统特征波形内插语音编码算法对特征波形相位信息的忽略,以及对特征波形的整体对齐,往往造成语音高频谐波分量丢失,从而导致语音的噪声感。为了提高合成语音的质量,该文引入语音多带清浊音标志,并以此为依据对波形内插编码模型中的慢渐变波形和快渐变波形的相位谱进行估计,在语音合成时则对特征波形采取部分对齐的方法,最后提出了一种基于多带的2.4 kbit/s特征波形内插算法。与传统算法相比,新算法明显提高了语音的清晰度。与标准2.4 kbit/sMELP算法相比,该算法合成语音质量亦略显优势。     

基于小波变换的音素分段算法

在语音信号处理中,作为预处理前端的语音分段技术对于语音增强、编码和识别都有极其重要的作用。本文分析比较了几种传统的语音分段算法的性能,重点研究基于小波变换的语音音素分段算法,针对平滑渐变的低频能量不能对音素进行有效分割的缺点,提出了基于小波变换累积能量包络的语音分段算法。但由于小波的敏感性,会出现一定数目的伪点,本文提出2种去除伪点的方法,从而提高了音素分段的精确度。     

无线传感器网络中节点的自身定位算法分析

无线传感器网络中节点的自身定位是其大多数应用的基础,文章利用网络中存在的冗余信息,针对客观存在的不良节点,对现有分布式无需测距技术的Amorphous定位算法进行改进,以提高整个网络的平均定位精度。仿真结果表明,改进后的算法有效地降低了节点位置的平均估计误差。该算法无需任何附加的硬件支持和良好的拓展性,对实际的应用具有积极的意义。     

水声传感网中的高效调制解调器的设计

为适应水声传感网络节点密集、规模大、工作时间长的特点,提出了一种具有小体积、低成本、低功耗等特点的水声调制解调器。采用数字幅度调制2ASK调制解调方式,硬件使用低功耗设计方案,电池供电,使用市场上量产的收发一体式小型水声换能器,使功耗和成本得到大幅度降低。经实际测试,整机最大功耗为90 mW,数据传输速率为2kbps,具备代替市场上昂贵水声调制解调器的潜力,在水声传感网技术中有良好的应用前景。     

一种有限误差线谱频率参数暂时分解量化算法

本文对线谱频率参数量化提出了一种有限误差的暂时分解算法.新算法以原有的暂时分解算法为基础,重新定义了误差约束条件下的插入事件产生规则,并引入了事件消除机制.实验表明,在相同的编码速率下与原算法相比,该算法在对线谱频率参数量化过程中能够取得更低的平均谱失真度,从而获得更高的语音质量,更适用于低速率语音编码系统.