融合Burg谱估计与信号变化率测度的语音端点检测

针对现有基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能较低的问题,提出了一种融合Burg谱估计与长时段信号变化率测度(LTSV)的语音端点检测方法．该方法采用表征较长时段语音变化率的LTSV参数,较准确地反映了语音的非平稳程度．与传统基于特征的语音端点检测方法相比,该方法在低信噪比及非平稳噪声情况下的检测性能有了较大提高．并融合Burg谱估计,与传统Welch谱估计方法相比,提高了LTSV参数的区分度,从而进一步提高了检测的准确率．仿真结果表明:采用融合Burg谱估计与LTSV的语音端点检测方法在低信噪比(-10dB)及非平稳噪声情况下,与传统基于特征的语音端点检测方法相比,检测准确率普遍提高了约6%以上,说明该方法在低信噪比及非平稳噪声环境下鲁棒性更好．     

A data-driven threshold for wavelet sliding window denoising in mechanical fault detection

Wavelet denoising is an effective approach to extract fault features from strong background noise.It has been widely used in mechanical fault detection and shown excellent performance.However,traditional thresholds are not suitable for nonstationary signal denoising because they set universal thresholds for different wavelet coefficients.Therefore,a data-driven threshold strategy is proposed in this paper.First,the signal is decomposed into different subbands by wavelet transformation.Then a data-driven threshold is derived by estimating the noise power spectral density in different subbands.Since the data-driven threshold is dependent on the noise estimation and adapted to data,it is more robust and accurate for denoising than traditional thresholds.Meanwhile,sliding window method is adopted to set a flexible local threshold.When this method was applied to simulation signal and an inner race fault diagnostic case of dedusting fan bearing,the proposed method has good result and provides valuable advantages over traditional methods in the fault detection of rotating machines.     

基于改进双门限法的语音端点检测研究

语音信号的端点检测是语音识别过程中的重要环节,端点检测结果精确与否直接关系着语音识别的准确度。使用车载语音作为测试数据,利用传统双门限法进行端点检测,发现传统双门限方法在静音条件下和带噪条件下获得语音端点检测信息存在较大误差。针对上述问题,提出了一种改进的双门限法进行语音端点检测,针对语音信号以及短时平均能量和过零率进行处理,并通过Matlab进行仿真,实验结果说明提出的改进方法与传统方法相比,在静音和带噪条件下,都更接近测试数据中真正的语音端点。     

基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法

为了克服传统语音端点检测算法在低信噪比环境下准确率低的问题,提出一种基于谱熵梅尔积（MFPH）的语音端点检测算法.首先,提取带噪语音信号的梅尔频率倒谱系数中的第一维参数MFCC₀,将其与谱熵的乘积作为最终区分语音段和背景噪声段的融合特征参数;然后,结合模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则（BIC）算法对MFPH特征参数门限值进行自适应估计;最后,采用双门限法进行语音端点检测.实验结果证明,与传统方法比较,该方法在-5~15 dB低信噪比环境下的语音端点检测准确率有较大提高.     

一种基于分带谱熵和谱能量的语音端点检测算法

语音端点检测的精确度直接影响语音识别的准确度.在噪声环境下,语音端点检测很困难.信噪比下降,语音端点检测的正确率也随之下降,同时,噪声类型的变化影响端点检测的正确率.为此,提出了一种改进的、适合在电话语音城市名识别系统中应用的端点检测算法,并结合分带谱熵和谱能量形成了一个新的特征参数集,利用该参数集进行端点检测,弥补了分别采用分带谱熵和谱能量进行端点检测的缺陷,提高了检测性能.     

一种基于频域特征和过渡段判决的端点检测算法

为了提高语音端点检测的准确性,增强端点检测算法在噪声环境下的鲁棒性,提出两种新的端点检测参数。其中,基于临界频带的谱熵参数综合考虑了人耳对语音的感知特性以及语音信号和噪声信号的频域分布差异,差值频域能量参数考虑了语音帧和无声帧在频域上的能量差异。结合两种参数的优点,构成一种鲁棒的端点检测参数,同时,为了避免因阀值判决的单一性而产生误判,在端点检测过程中加入了基于特征分布统计的过渡段判决。试验结果表明,本研究提出的语音端点检测算法对语音帧和无声帧具有较好的区分性,在不同噪声且信噪比较低情况下,端点检测准确率相比传统抗噪端点检测算法均有所提升,特别是在非平稳噪声下,准确率提升超过5%。     

一种用于OFDM系统的信道冲激响应检测算法

提出了一种基于双滑动窗的检测算法,对信道冲激响应(CIR)进行检测。在采用相干解调的正交频分复用(OFDM)系统中,信道估计的精度对接收机性能有着重要影响。传统的OFDM时域CIR估计算法通常采用简单的门限检测,在检测小功率成分时,由于受噪声影响,容易发生误检或漏检,导致估计精度降低。该文在研究小功率CIR成分产生原因与分布特征的基础上,提出了一种改进的检测算法,并对检测性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,该算法能够有效提高信道估计精度,改善系统误码性能。     

一种噪声谱快速跟踪的语音增强方法

提出了基于多窗谱法和小波阈值法对带噪语音的短时功率谱进行估计的语音增强改进方法.针对软、硬阈值法自身的缺点，采用了一种改进方法，即模平方处理方法.噪声估计过程中通过跟踪带噪语音帧来更新噪声估计.仿真结果表明，本文提出的方法能够快速跟踪突变噪声，具有较强的降噪能力.把此算法综合到语音增强中时，其增强性能要好于STSA MMSE算法.     

一种自适应时移与阈值的DCT语音增强算法

针对现有语音增强方法在低信噪比下性能降低的问题,提出了一种自适应时移与阈值的离散余弦变换语音增强算法．首先,对软阈值函数进行改进,既能消除噪声主导帧中的噪声,也能消除语音主导帧中的噪声,并依据信噪比自适应地选择阈值,较大程度地保留了语音的原始特征．其次,依据基音周期自适应地选择分析窗时移,降低了固定分析窗时移产生的白噪声,并且引入短时自相关函数和短时平均幅度差函数相结合的加权自相关函数,来进行基音周期的检测,提高了基音周期检测的准确性和对噪声的鲁棒性．理论分析与仿真结果表明,该算法在信噪比低至-5dB噪声环境下,相比现有的经验模态分解算法和子空间算法,输出信噪比有较大提高,鲁棒性更好．     

图像噪声方差分段估计法

为了提高对较小噪声估计的准确性,提出一种图像噪声估计的新方法.该方法基于图像小波细节系数的统计特性,用分段函数进行分析处理.将原始图像进行小波变换,根据传统的Donoho方法得出噪声标准方差的初始估计值,将初始估计值根据提出的公式进行处理.实验结果表明,所提方法比传统的小波噪声估计方法更准确,特别是对于图像噪声较小（标准差小于20）和细节较多的图像.将所提方法和传统方法估计出的噪声方差分别代入小波阈值去噪方法中,所提方法去噪效果更好,能更好地保持图像细节,当噪声标准差等于10时,峰值信噪比（PSNR）至少比传统方法高0.6 dB.     

Novel anti-noise-uncertainty spectrum sensing algorithm based on power spectral density segment cancellation

Since noise uncertainty seriously degrades the spectrum sensing performance of energy detection algorithms, a novel spectrum sensing algorithm based on the power spectral density segment cancellation (PSDSC) is proposed. This spectrum sensing algorithm, which can yield real-time and robust performance, makes use of the un-correlation of different power spectrum lines and takes the ratio of some PSD (power spectral density) lines to the residual PSD lines as the detection statistics. Theoretical analysis and simulation results show that the PSDSC algorithm can overcome the noise uncertainty problem effectively and that the decision threshold does not vary with the ambient noise level of secondary users. The PSDSC algorithm could offer a high probability of detection (P_d) at a low probability of the false alarm (P_fa) for a wide range of signal to noise ratios (SNR) and could be applied to spectrum monitoring and cognitive radio systems in the complex electromagnetic environment.     

含噪语音的基音周期提取算法

背景噪声对语音信号的基音周期提取有很大的影响.结合能够对背景噪声进行有效降噪的EMD(Empirical Mode Decomposition)软阈值法,提出了一种噪声背景下语音基音周期提取的方法.首先将EMD软阈值降噪法和中心削波法相结合,对信号进行预处理,然后利用语音信号波形本身的信息,进行波形之间的匹配估计,从而获得准确的语音信号基音周期.仿真实验表明:与传统的基音周期提取方法相比较,所提方法在基音周期提取的准确度方面有很大的提高.     

基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法

基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过对峰均比作硬阈值判决,判断标准差时域序列是否存在周期性,自动识别帧复制篡改。结果表明,噪声水平检测方法可确保伪造视频幅频谱具有较大的峰均比,检测准确度比较高,相比于现有检测方法,避免噪声干扰带来的性能损失,表现出较好的检测性能。     

基于离散余弦变换的语音增强

在进行余弦变换时,语音信号主要分布在余弦系数的低频区域,而随机噪声主要分布在高频区域．鉴于此特点,给出了一种基于离散余弦变换的阈值语音增强方法．利用余弦系数的高频区估计噪声得到阈值,对DCT阈值化,利用信噪比估计值和语音出现概率对算法做了进一步的改进,增强了算法的去噪能力．实验结果表明,该方法为有效的语音增强方法．     

稳健变步长符号算法在稀疏信道估计中的应用

基于自适应滤波的传统稀疏信道估计方法大多基于高斯噪声模型的假设,当环境噪声包含冲击噪声时,信道估计性能将严重恶化.为了解决冲击噪声环境下的稀疏信道估计问题,提出了一种基于梯度向量混合范数的稳健变步长符号算法.仿真结果表明,提出的算法在高斯噪声和冲击噪声环境下达到了预期的效果.     

基于非线性取值DTW算法的鲁棒性语音识别系统

提出了一个在噪声环境下高效的语音识别系统。针对端点检测,提出了基于平滑函数的检测方法,从而提高了利用短时能量算法的检测精度。运行频谱滤波器方法在能量频谱和对数频谱用了两次带通滤波器减少噪声,在对数频谱内用倒谱均值相减的方法去除卷积噪声,从而减少了计算量。对于普：i~DTW（DynamicTimeWarpin）算法得到某个测试语音与该语音所有的参考语音相似值,应用一个非线性中值滤波器取中间某个值的方法来进行识别,从而提高了DTW算法的识别精度。利用少量参考语音,实现了高于HMM的识别精度同时又减少了训练的花费时间。     

一种新的噪声自相关估计方法

通过分析带噪语音、纯净语音和噪声的自相关关系,在均方误差最小准则下给出了一种基于最优平滑滤波和能量最小算法相结合的噪声自相关无偏估计算法,与传统的噪声自相关估计不同,该算法直接从带噪语音自相关中估计噪声自相关。实验表明,该算法优于传统的噪声自相关估计算法,在非平稳噪声环境下,估计器的性能得到改善。     

Speech enhancement using improved phase spectrum compensation

The typical phase spectrum compensation method has the negative enhancement performance in a low SNR,so the improved phase spectrum compensation method is proposed for this problem. First, the algorithm compensates the speech spectrum through the phase compensation function obtained by calculating the signal to noise ratio of each frame; second, by the new speech presence probability algorithm to estimate the noise power spectral density; finally, we apply the new phase spectrum and the estimated noise in the wiener filter. Simulation results show that the improved algorithm proposed in this paper can effectively improve the ability of voice systems to remove noise especially in a low SNR.     

MA Hongfei;ZHAO Yuejiao;LIU Ke;LIU Hao

In order to improve the accuracy of the voiced/unvoiced/silence classification, a new method based on the Stack Autoencoder (SAE) is proposed. This method is implemented with a deep neural network composed of SAE and Softmax. First, the SAE is trained with the unsupervised method using a speech parameter training sequence which includes the residual signal peak, gains, pitch periods, and line spectrum frequency (LSF), while the Softmax is trained with supervision by the use of the output of the SAE with the speech parameters training sequence as its training input. Then a supervised fine-turning method to the deep neural network is conducted to obtain the final parameters of the networks. Test results have shown that the accuracy of the speech classification of the presented method is better than the traditional methods in different background noise conditions with different signal-to-noise ratios (SNR), especially in the low SNR condition.     

一种基于迭代多带谱相减的语音增强方法

根据传统的谱相减语音增强算法,提出了一种抑制噪声的迭代多带谱相减语音增强方法,暨将迭代方法和多带谱相减方法相结合。同时该方法采取了一种不需要静音检测(VAD)的自适应方法来估计噪声。仿真结果表明, 该方法在较好的抑制背景噪声和残留音乐噪声的同时,保持较好的语音可懂度。