信号音检测在噪声消除系统中的实现

将噪声消除系统应用在手机的下行链路时,在消除环境背景噪声的同时,发现下行信号音失真。这是因为噪声消除系统中的VAD（Voice Activity Detection）算法对功率剧烈变化的信号音敏感造成的。经过详细研究信号音的时频特性,以及网络传输的误差因素,提出了一种新的适用于下行噪声抑制系统的信号音检测算法,这种算法利用每帧信号的频域功率变化和时域信号周期变化来检测信号音,经过理论评估和实际验证,该算法在不影响噪声消除系统的功能前提下,能准确地检测出信号音,从而避免了失真的发生。     

改进的最小均方误差语音增强算法的研究

针对传统最小均方误差谱幅度估计（MMSE—STSA．minimum mean-square error-short time spectral amplitude）语音增强算法无法有效的跟踪非平稳噪声变化的问题,对一种改进的MMSE-STSA语音增强算法进行了研究和仿真。该算法对背景噪声的估计利用加权噪声估计方法：采用一个非线性函数根据带噪语音信噪比（SNR．signal—to-noise ratio）的变化计算得到相应的加权因子并作用于带噪语音信号,对加权的带噪语音求平均得到估计的背景噪声。算法中的谱增益修正,还可以抑制低信噪比时的残留噪声以及避免对带噪语音的过抵消。实验结果表明,该方法能很好的跟踪非平稳噪声的变化,不仅在增强性能上有很好的效果,同时降低了语音的失真。     

光纤水听器系统光纤传输噪声的自适应消除

传输光纤引入的偏振和相位调制噪声给光纤水听器远程传输系统带来严重影响.论文提出使用一个声压和加速度不灵敏的参考探头来获取传输光纤引入的公共噪声,并将该噪声进行自适应滤波处理来估计和消除传感探头中传输噪声的方案.实验结果表明,归一化最小均方误差(NLMS)自适应算法对冲击传输光纤引入的宽带偏振噪声抑制最大达20 dB;对传输光纤中大幅度的单频连续相位调制噪声抑制达20 dB;自适应滤波基本消除了传输噪声的影响,并且完整保留了传感探头中的仿真信号.实验同时证明,自适应噪声消除的结果优于直接将参考探头与传感探头信号相减的噪声抑制效果.     

石油管道超声检测信号的两级自适应噪声消除算法

针对石油管道缺陷超声检测信号的噪声消除问题, 研究了一种两级自适应噪声消除算法. 第一级自适应滤波器作为预处理级, 使信号获得较好的相关性和信噪比, 确保第二级自适应滤波器获得更优的性能. 实测超声信号两级自适应滤波结果表明: 两级自适应滤波算法能有效增强超声检测信号中的缺陷信号成分, 显著提高信噪比.     

基于噪声抵消技术的时延估计

阐述了噪声抵消时延估计法(Time Delay Estimation based on Noise-canceling,TDENC)的基本原理,建立了TDENC分析的估计模型;并进行了大量仿真计算和初步海上试验。仿真结果表明:低信噪比且干扰噪声间相关性较强时,TDENC估计延时明显优于常规方法,但其主峰较宽;干扰噪声间彼此相关但信噪比高,估计时延精度则较差。海上试验结果和理论仿真一致。     

低速率DoS攻击的短时分析算法的研究

针对低速率拒绝服务(DoS)攻击难以检测的问题,提出了采用短时分析技术检测和防御低速率DoS攻击的方法.该方法用短时过界率实现低速率DoS攻击的检测,用短时幅度差(SMD)防止检测过程中的误报.短时分析技术和传统的频域变换方法比较,用更低的时间复杂度实现低速率DoS攻击的检测;用修正的短时自相关函数实现攻击周期估计,估...     

噪声谱估计算法对语音可懂度的影响

噪声谱估计是单通道语音增强算法的关键步骤,当前大部分语音增强算法旨在提高语音质量,提高语音可懂度的算法却很少。在传统的单通道语音增强算法中,语音质量的提高往往是以牺牲语音的可懂度为代价的。对目前主流的几种噪声谱估计算法对语音可懂度影响进行分析。在不同噪声背景、不同信噪比情况下进行噪声谱估计,并采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,对比分析不同噪声、不同信噪比下增强前后语音的短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)值,最后根据信噪比,对比分析了不同噪声环境下,语音增强前后语音能量高于噪声能量的时频块所占比例。实验表明,相比其他噪声估计算法,最小统计(Minima Statistics,MS)算法由于保留了更多的以语音能量为主的时频块,使得去噪后的语音有较高的可懂度。     

基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法

提出了一种可用于汽车车内噪声主动均衡控制的变步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法,与传统车内噪声主动抵消控制方法所采用的滤波x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法相比具有更好的实用性。应用固定步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法、所提出变步长ANE算法和已有变步长ANE算法分别进行汽车车内噪声主动均衡控制。结果表明,所提出变步长ANE算法具有更快的收敛速度和较低的稳态误差,并且能进一步降低汽车车内噪声响度,为汽车车内声品质主动控制提供了一种新方法。     

自适应滤波算法在车辆宽高检测系统中的应用研究

车辆宽高检测系统采用激光测距的原理对车辆的宽高进行检测,其测量所得数据中参杂有高斯白噪声。为滤除测量数据中的高斯白噪声,将基于最小均方误差的自适应滤波算法应用于宽高仪的数据处理过程中,并通过Matlab中自带的自适应函数将其实现。通过仿真波形及实验测试数据表明:滤波效果明显,能将测量误差全部控制在5cm之内。因此,自适应滤波算法能够行之有效地应用于宽高检测系统中,达到提高其测量精度的目的。     

基于邻域阈值分类的小波域图像去噪算法

利用图像小波系数的空间相关性可以有效地去除图像中的噪声。将一维信号的小波邻域阈值扩展并应用于二维图像,子带内的每个小波系数根据其邻域阈值的大小被划分为“大”系数或者是“小”系数;对“小”系数直接置零,对“大”系数则采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到其估计。仿真实验结果表明该算法简单有效,在去噪性能上优于传统的子带自适应阈值去噪方法,可与两种优秀的空间自适应去噪算法相媲美。     

飞机舱音背景声下语音增强技术

有效提取飞机舱音背景声下的语音信息对飞行事故调查十分重要。提出一种适用于飞机座舱噪声环境下的语音增强方法。以卡方分布作为纯语音谱幅值的先验模型,采用最小均方误差短时谱估计法对带噪语音中的纯语音谱进行估计,误差估计方程中采用权值函数对估计值进行非线性加权。在仿真试验中利用语音质量的客观评价标准选取适合于舱音背景声下的纯语音谱估计参数,使增强语音中噪声抑制和语音失真之间达到平衡。最后将提出的语音增强方法与目前典型方法进行了对比实验,验证算法的有效性。     

基于遗传算法的自适应噪声抵消

当有参考噪声信号时，自适应噪声抵消的实质就是求参考噪声输入通路的逆滤波器，LMS自适应滤波问题就是一个多变量函数的极值问题。LMS算法因其具有算法简单，容易实现的优点而为常用，但是算法的收敛特性和失调量受到步长参数μ的影响。而步长参数μ和最优值不易确定。遗传算法是一种应用于大规模搜索空间的有效方法，它不要求函数的解析表达式，只根据已知的测量数据便可以求得全局极值。本文以FIR滤波器为例。采用改进的实值编码遗传算法，将遗传算法用于逆滤波器的求解。计算机仿真结果表明该算法对噪声抵消取得了较满意的效果。     

一种基于谱减的声纳噪声自适应消除方法

噪声自适应消除是声纳信号处理的重要研究内容之一.传统的噪声自适应抵消算法需要单独的阵列(阵元)以获得不含期望信号的参考噪声信号,这在实际工程应用中往往是不现实的.提出在不增加阵元的情况下,通过相邻两个阵元输出信号进行加权处理,合成一路不包含给定方向信号的噪声信号;同时,借鉴语音信号处理中普遍应用的谱减降噪处理方法,达到...     

基于自适应波束形成和ICA的消噪系统

介绍了自适应宽带波束形成和快速独立分量分析的基本理论和算法,分析了固定波束形成的理论局限性及自适应宽带波束形成的优越性。提出了一种基于自适应波束形成和独立分量分析的消噪系统,算法显著地抑制了噪声、增强了语音,又具有稳定快速的性能。同时分析了自适应波束形成单元数或者输入信号数对算法性能的影响,对实际应用具有指导意义。     

OFDM系统在时变信道下的迭代干扰抵消算法

为克服正交频分复用(OFDM)系统中因时变多径衰落信道破坏子载波的正交性引起载波间干扰(ICI),从而导致系统性能下降的问题,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)估计和迭代算法相结合的迭代干扰抵消算法.为了消除一般MMSE均衡方法将载波间干扰当作加性高斯白噪声(AWGN)所带来的误差,该算法先使用MMSE方法对传输信号进行初值估计,再通过迭代干扰抵消和MMSE均衡相结合,来消除由时变信道所带来的载波间干扰.多次仿真表明,在时变多径衰落信道中使用本算法能够有效地消除载波间干扰,使系统性能得到很好的改善.     

多线谱干扰下的盔内语音通信降噪算法研究

航天服头盔内语音通信系统工作时,受到来自航天服自身的风机、泵、通风气流所产生的噪声影响,通话质量下降严重。传统降噪方法能有效抑制宽带噪声,但对线谱干扰的抑制较弱。文章以此为出发点,开展了多线谱干扰下的语音降噪算法研究,设计了一种自适应线谱检测方法,可有效识别线谱,定位其所处频带,在抑制宽带噪声的同时,进一步抑制线谱干扰。文章结合盔内实录噪声数据对算法进行了验证,结果显示,相对于传统降噪方式,文中方法对多线谱干扰的抑制能力更强,语音客观语音质量评估得分提高约6%。     

BOTDR中散射谱中心频率的ESPRIT估计算法研究

在光纤布里渊光时域反射仪(BOTDR)系统中,对光纤中各处的布里渊散射谱中心频率的估计是测量的关键,也是最为费时的环节,导致BOTDR系统难以做到快速响应。本文研究了ESPRIT算法用来估计BOTDR系统中的布里渊散射谱中心频率,并与基于快速傅里叶变换(FFT)的频率估计算法进行了比较分析。结果表明,ESPRIT算法具有与补零FFT算法配合上洛伦兹频谱拟合所得结果相近的性能。由于ESPRIT算法对数据长度的要求较低,能够在短数据长度上获得较好的频率估计性能,因此能够在保证较高空间分辨率和测量性能的情况下,提高测量速度。