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由于耳语音信噪比较低,采用传统的算法进行耳语音端点检测存在正确率低、抗噪性能差等问题。提出了一种基于希尔伯特-黄变换瞬时能频值的耳语音端点检测的算法。运用希尔伯特-黄变换,分离出耳语音的瞬时幅值与频率,提取基于时间-能量-频率的特征参数瞬时能频值,利用该特征值对耳语音和噪声进行区分,进行端点检测。对700个信噪比为2~10 dB的耳语音测试样本进行仿真实验,该算法检测的起点正确率与终点正确率均高于零能积法、熵法以及拟和特征法。实验表明,该算法适应于多种非平稳噪声环境,能较好地检测耳语音的端点。 相似文献
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提出了一种基于人类听觉系统的多频带非线性谱减法来进行语音增强。根据人耳听觉特性,将含噪语音信号分在24个临界频带内,由各频带的不同信噪比来确定对应的谱减参数值。实验结果证明,在相同实验条件下,与功率谱减法(PSS)、非线性谱减法(NSS)和传统多频带谱减法(MBSS)相比,该方法增强后的语音信号具有更高的输出信噪比;能更好地消除背景噪声,抑制残留噪声;增强后的语音具有更好的可懂度和清晰度。 相似文献
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一种心理声学模型的自同步音频数字水印 总被引:2,自引:2,他引:0
提出了一种基于心理声学模型的自同步音频水印算法。在掩藏水印信息的同时,嵌入一个同步信号.使水印具有自同步能力。根据人耳听觉系统的心理声学模型,将水印信号和同步信号嵌入到中低频子波系数中.嵌入强度由掩蔽闻值自适应控制。仿真实验证明了算法的不可觉察性和鲁棒性。 相似文献
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