结合PECGTFs和SSMC的腭裂语音咽擦音自动检测算法

咽擦音是腭裂语音中一种常见的代偿性构音异常,咽擦音的自动检测对腭咽功能的评估具有重要的临床意义。对腭裂语音咽擦音的自动检测算法进行了研究,提出分段指数压缩Gamatone滤波器组（Piecewise Exponent Compression Gammatone Filters,PECGTFs）和基于Softsign的多通道（Softsign-based Multi-Channel,SSMC）模型相结合提取语音信号的谱特征参数,采用KNN分类器,实现腭裂语音咽擦音的自动检测。实验共测试306个语音样本,并对比了使用不同的Gammatone滤波器、使用高斯差分（Difference of Gaussian,DoG）增强和SSMC模型增强对咽擦音自动检测结果的影响。实验结果表明,使用PECGTFs与SSMC相结合的算法对腭裂语音咽擦音的自动检测正确率达94.95%,对临床诊断具有一定的参考价值。     

一种基于四阶累积量的自适应均值滤波算法

提出了一种基于四阶累积量的自适应均值滤波算法;详细介绍了根据窗口的四阶累积量自适应计算并确定噪声点的阈值;滤波窗口自适应调整大小和权值自适应计算的加权均值滤波;对噪声点进行逐点滤波。比较和分析了实验结果。     

基于四阶累积量的二维波达方向估计改进算法

利用四阶累积量的阵列扩展特性,将一排直线阵列和一个独立阵元扩展成一个特殊的虚拟双排直线阵列,它由三个子直线阵列构成,并且可计算出每个子直线阵列等效的协方差矩阵,然后结合传播算子方法,提出一种改进的二维波达方向估计算法。计算机仿真验证了该算法具有抗噪能力强、数值稳定性好等优点。     

改进的四阶累积量算法在声学测温中的应用

准确的声波飞渡时间在声学测温中具有非常重要的意义,但是不同容量、不同负荷、不同时刻下运行的锅炉都可能使得背景噪声发生变化。现场炉膛背景噪声的不断变化引起了信噪比的不断变化。指出了声学测温中几种传统的时延估计方法的不足,通过改进的四阶累积量算法,实现了低信噪比、信噪比变化环境下的准确声波飞渡时间的测量。     

基于四阶循环多谱的频谱感知算法

目前,大部分基于能量检测和信号循环平稳的频谱感知算法能够在平稳噪声环境中取得优异的检测性能,在非平稳噪声环境中的检测性能则急剧下降。为了更好地消除频谱感知过程中非平稳噪声的影响,利用信号四阶循环多谱抑制非平稳噪声的性质,提出了一种基于四阶循环多谱的频谱感知算法。该算法首先计算四阶循环多谱的切片形式;然后通过简化的四阶循环多谱幅度平方和对协同用户截取的信号进行检测;最后计算其峰值系数,实现对主用户信号存在性的判断。仿真结果表明,在非平稳噪声环境中,所提出的算法比传统的频谱感知算法识别概率更高,性能更好。     

基于高阶累积量的多音并行调制信号检测研究

针对多音并行信号的调制识别问题,提出了一种基于四阶累积量的识别方法,用以识别特定通信协议下子载波调制样式为MPSK的多载波调制信号.该方法利用带通MPSK信号的累计量特征,在不考虑相位影响的情况下提出了该多音并行信号近似模型并通过理论计算和仿真验证此模型的正确性.然后利用此模型通过计算仿真找到子载波数与累计量参数的对应关系.根据这种对应关系提出识别算法并进行识别仿真,仿真结果表明在低信噪比(-5dB)下有很好的识别效果.     

二、四阶组合时延统计量多乐器盲分离

为改善有噪条件下多轨复调音乐乐器分离算法性能,引入了度量乐器时间序列能量非平稳性的四阶累积量,提出了一种二、四阶组合时延统计量复调音乐乐器盲分离算法。首先根据四阶累积量函数,得到使全局混合矩阵与加性噪声正交的线性变换。对经线性变换预处理后的多轨音乐数据利用二、四阶组合时延统计量,估计出混合矩阵和源乐器信号。仿真实验证明,这种组合时延统计量乐器分离法较二阶统计量算法能够更精确地分离出复调音乐中的源乐器,尤其适于低信噪比情况。     

一种基于四阶统计量的语音有声/无声检测技术

语音有声/无声检测是影响语音增强和识别性能的一个关键因素,提出一种鲁棒的基于四阶统计量的语音有声/无声检测技术。利用语音信号的振幅谱是超高斯分布的特性,对每一帧语音信号的振幅谱,计算其四阶统计量,用来度量其超高斯性。结合该帧语音信号的能量,使用一个简单的阈值分类器,实现语音“无声”和“有声”期的检测。所提出的语音有声/无声检测技术,经实验证明具有很好的效果。     

基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断

工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性.     

基于最小冗余线阵的阵列扩展方法

针对均匀传感器线阵应用被动合成孔径技术进行扩展阵列中存在阵元数较多利用率较低,且噪声累积误差问题,提出了一种基于最小冗余线阵的阵列扩展方法.该算法将四阶累积量方法和被动合成孔径技术相结合,能够采用较少的阵元获得较大的阵列有效孔径.先用四阶累积量方法对最小冗余阵作匀速直线运动采集的连续测量量作预处理,获得虚拟均匀线阵效果...     

语音清浊音分类及浊音谐波提取算法--三阶累积量基于正弦语音模型的应用

在低信噪比和非平稳噪声干扰下,语音信号的清浊音检测是语音信号处理中的一个重要研究问题。论文基于语音正弦模型,提出了一种清浊音分类和浊音谐波提取算法。该方法在分析了语音的三阶累积量谱后,用子谐波-谐波方法取得基音,并计算出谐波参数和高低频能量比值。它利用谱包络估计器得到谱包络及尖峰信号,结合最小均方估计准则下的迭代算法计算语音谐波的信噪比;通过对上面各计算结果的综合评价得出语音帧的浊音度,从而得到语音清浊音的分类和浊音谐波数。仿真结果表明,该算法在复杂噪声背景下,能有效进行语音分类,准确得到浊音度。同时该算法还具有实时性好、语音参数分析精度高的特点。