噪声情况下采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的人声分离算法

为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。     

传声器阵列波束比判决语音增强方法

针对单一波束形成器难以深度抑制空间相干干扰的问题,提出了一种综合了最小方差无畸变响应波束形成器与对称子阵延时求和波束形成器的语音增强方法。定义了一种波束输出比因子,根据该因子在目标声区域和干扰声区域的幅值变化,给出了采样协方差矩阵对角加载量的调整方法,并进一步利用该因子在后滤波环节对空间干扰进行判决滤波。文中对判决滤波时的上限阈值和下限阈值的实时更新方法给出了说明。所提出的算法能进一步抑制空间干扰和噪声,且可满足实时需要。在传声器圆阵上的实验表明,该方法在输出信干噪比及语音质量上,均优于经典对角加载算法及采样协方差矩阵扫描重构算法。     

协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对协方差矩阵含有期望信号成分以及波束指向角失配时,传统自适应波束形成器性能严重下降的问题,提出了协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。该算法将全空域划分成若干互不重叠的区域,分别对应干扰区域与信号区域,先利用Capon波束形成器对干扰区域积分,由此构造出干扰协方差矩阵。然后,利用标准Capon波束形成器的波束域MUSIC谱估计法对信号区域积分,重构出信号协方差矩阵,以其主特征向量作为期望信号导引向量估计。由于算法重构了干扰加噪声协方差矩阵并对导引向量进行了修正,保证了自适应波束形成器的性能。理论分析和仿真实验结果表明,算法在训练数据含有期望信号成分和波束指向角度失配情况下具有良好的性能。     

球谐域自适应混响抵消与声源定位算法

提出了一种基于球谐域的自适应混响抵消与声源定位算法,该方法通过去混响处理改善语音质量,并提高球谐域定位算法在混响环境下的定位性能。推导了基于多通道线性预测的自适应混响抵消算法在球谐域的表达式,针对刚球模型提出分阶处理的去混响方法,并对去混响后的信号进行波达方向估计。采用32元球阵的仿真结果表明,相比于球谐域不分阶去混响方法,该方法最大可减少约2/3的运算量,同时语音PESQ得分及SRMR均显著提高。利用实验数据对算法性能进行测试,实验结果验证了该方法在实际声学环境中去混响和声源定位的有效性。     

协方差驱动随机子空间算法的梁桥模态参数识别

基于状态空间系统识别理论和算法,对随机子空间识别算法的特性,适用性及其在桥梁模态参数识别中的应用进行了研究。首先由QR分解计算由系统输出组成的Hankel矩阵,并构建基于输出的自协方差Topelitz矩阵,再对该矩阵进行奇异值分解（SVD）,获取系统的可观测矩阵及可控制矩阵,依据协方差驱动的随机子空间算法构建结构离散状态矩阵并进行特征值分解,从而识别结构的模态参数。编制了协方差驱动随机子空间算法识别桥梁结构模态参数的M atlab程序,以某三跨连续梁桥梁的模态参数识别为例,验证了方法的可靠性和可行性。结果证明,协方差驱动随机子空间算法可应用于实际桥梁的模态参数识别中。     

空间谱估计在Lamb波的结构损伤检测中的应用

考虑到阵列信号处理中空间谱估计能得到信号的波达方向的特点,本文将空间谱估计引入到基于Lamb波的结构损伤检测中。选择了最具代表性的多重信号分类算法进行分析,利用其对波达方向的估计对损伤进行定位。首先介绍了多重信号分类算法的特点及Lamb波的基本原理,然后通过在铝板上开小孔模拟损伤进行仿真。选取结构上布置的传感器阵列中的一个压电片激励Lamb波,随后收集阵列中所有传感器的波信号,对接收信号采用多重信号分类算法进行波达方向分析,可以从中比较准确地估计出结构损伤发生的角度,仿真结果表明空间谱估计中对波达方向的估计可以应用于结构的损伤检测中。     

双面声阵列波束形成的正则化改进算法

双面声阵列波束形成能够区分识别位于不同扫描平面的相干声源,然而该算法在低信噪比条件下识别精度较低。针对此问题提出一种迭代正则化改进算法,通过迭代方法更新正则化矩阵与波束形成输出,在不断提升正则化稳定性、抑制干扰旁瓣的基础上使声学云图主瓣向实际相干声源点处聚焦。数值仿真与实验算例结果显示,改进算法在中高频代表频率下能够正确区分相干声源前后方位,并具有相对原算法更高的识别精度。从而表明:从反问题正则化角度对原算法进行优化改进是理论可行的;正则化矩阵的具体形式与广义逆波束形成输出的空间分辨率紧密相关,且可通过迭代方法将二者整合以提高声源识别精度。     

带观测滞后多传感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器

为了处理带观测滞后多传感器系统的融合估计问题,引入了局部次优递推Kalman滤波器,利用改进的协方差交叉融合算法,提出了改进协方差交叉融合Kalman滤波算法。它可以避免由互协方差计算引起的较大计算负担,并可以处理互协方差未知系统的融合问题。与传统协方差交叉融合Kalman滤波器相比有更高的鲁棒精度,改进的协方差交叉融合器的精度高于每个局部传感器,并且更接近于按矩阵加权的Kalman滤波器精度,因而具有良好的性能。仿真例子验证了其有效性、一致性,并对精度关系做出了几何解释。     

一种利用分布式传声器阵列的声源三维定位方法

为了提高噪声和混响条件下分布式传声器阵列进行声源定位的性能,提出一种利用空间稀疏性和压缩感知原理的声源三维定位方法。该方法首先通过两次离散余弦变换方式提取出声音信号特征,并用该特征来构建稀疏定位模型,以便能够综合利用语音信号的短时和长时特性,同时降低模型维数;然后利用在线字典学习技术动态调整字典,克服稀疏模型与实际信号之间的失配问题,增强稀疏定位模型的鲁棒性;进而提出一种改进的平滑l_0范数稀疏重构算法来进行声源位置解算,以提高低信噪比条件下的重构精度。仿真结果表明该方法不仅可以实现多目标定位,而且具有较强的抗噪声和抗混响能力.     

基于三标度法的AHP法在城市空间发展方向决策中的应用* ——以四川省开江县为例

城市空间拓展是一个由多系统相互作用而形成的复杂过程。为有效减小决策过程中的主观性和不确定性,为类似问题提供一种较科学的解决途径,文章以四川省开江县为例,阐述了基于三标度法的AHP法的五个应用步骤,即分析问题、建立递阶层次结构模型、构造判断矩阵及计算相对权重、赋值评价及总值测算、空间发展方向决策及验证。通过分析,指出城市空间拓展的关键步骤是构造判断矩阵,通过分层次计算相对权重来确定所有指标因素相对于总指标的相对权重,进而判断开江县城市空间发展方向。经过验证,基于三标度法的AHP法可以有效判断城市空间发展方向,是一种可操作性强、较科学的方法。