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1.
端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一,为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法。该算法首先通过抑制非平稳噪声再采用调制域谱减消除残余噪声来提升信噪比,减少语音失真。然后再提取每帧信号的功率归一化倒谱系数,计算每帧信号与背景噪声的功率归一化倒谱距离。最后将该倒谱距离作为检测参数,采用双门限判决方法进行端点检测。实验结果表明,该端点检测算法对语音帧和噪声帧具有较好的区分性。此外,在低信噪比环境下,所提出的算法对于不同类型的噪声都具有较好的稳健性。 相似文献
2.
In a recent study, we have introduced the problem of identifying cell-phones using recorded speech and shown that speech signals convey information about the source device, making it possible to identify the source with some accuracy. In this paper, we consider recognizing source cell-phone microphones using non-speech segments of recorded speech. Taking an information-theoretic approach, we use Gaussian Mixture Model (GMM) trained with maximum mutual information (MMI) to represent device-specific features. Experimental results using Mel-frequency and linear frequency cepstral coefficients (MFCC and LFCC) show that features extracted from the non-speech segments of speech contain higher mutual information and yield higher recognition rates than those from speech portions or the whole utterance. Identification rate improves from 96.42% to 98.39% and equal error rate (EER) reduces from 1.20% to 0.47% when non-speech parts are used to extract features. Recognition results are provided with classical GMM trained both with maximum likelihood (ML) and maximum mutual information (MMI) criteria, as well as support vector machines (SVMs). Identification under additive noise case is also considered and it is shown that identification rates reduces dramatically in case of additive noise. 相似文献
3.
During the last decade, audio information hiding has attracted lots of attention due to its ability to provide a covert communication channel. On the other hand, various audio steganalysis schemes have been developed to detect the presence of any secret messages. Basically, audio steganography methods attempt to hide their messages in areas of time or frequency domains where human auditory system (HAS) does not perceive. Considering this fact, we propose a reliable audio steganalysis system based on the reversed Mel-frequency cepstral coefficients (R-MFCC) which aims to provide a model with maximum deviation from HAS model. Genetic algorithm is deployed to optimize dimension of the R-MFCC-based features. This will both speed up feature extraction and reduce the complexity of classification. The final decision is made by a trained support vector machine (SVM) to detect suspicious audio files. The proposed method achieves detection rates of 97.8% and 94.4% in the targeted (Steghide@1.563%) and universal scenarios. These results are respectively 17.3% and 20.8% higher than previous D2-MFCC based method. 相似文献
4.
本文研究了一种结合"声学信息"和"音素配位学信息"进行语言辨识的新算法,首先在预处理中对语音进行自动分段,在特征层上引入带有长时信息的段级特征参数--段级移位差分倒谱,在模型层上利用高斯混合模型(Gaussi-an Mixture Model,GMM)将语音信号自动标识为符号序列,进而引入多元语言模型(Multi-gram Language Model,MLM)来对"音素配位学信息"进行建模,最后将"GMM得分"和"MLM得分"送入后端多分类支持向量机模型得到最终识别结果.相关实验表明,新系统不需手工标识的语料,识别速度快,对OGI标准语料库中的五种语言获得了开集正识率为78.84%的结果. 相似文献
5.
通过理论计算和主观实验,研究了多频声频率成分在不同频响曲线下与感知倒谱距离和主观评价之间的关系.针对所选定的9种频响曲线和7种节目信号,当频率范围为1~10 kHz之间时,感知倒谱距离与主观评价的相关系数最高仅为0.93,最低为0.80,7种信号中只有3种的主客观相关系数高于0.90.而当频率范围为50~15 000 Hz时,感知倒谱距离与主观评价的相关系数最大达到了0.96,最低为0.85,7种信号中有5种的主客观相关系数都高于0.90.从而得出了在频率成分个数较少的情况下,频率范围比频率间隔需要更优先考虑的结论. 相似文献
6.
7.
语音是由多个发音器官共同作用产生的,发音器官动作与语音之间有着内在的必然联系.研究了利用神经网络预测视位参数中的选择语音参数、确定输入语音时域范围、优化神经网络结构等因素.实验结果表明,线性预测参数加短时能量优于其他语音参数,前向协同发音较后向协同发音影响更大,反馈对前馈神经网络的性能有所改善.考虑到实验采用的是任意连续语流,均方误差约为0.0114的实验结果还是很有吸引力的. 相似文献
8.
9.
10.