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本文就低速率WI语音编码中的基音检测技术进行研究,针对基音检测在不同噪声与信噪比下容易发生清浊误判的问题,在基音检测前端引入基于DCT分带谱熵的语音检测算法划分语音段与非语音段;为了向基音检测算法提供更能准确反映基音周期实际变化的输入语音,基于谐波-噪声模型提出了一种改进的DCT域语音分解算法.然后,根据变形的MCAMDF(Modified Circular Average Magnitude Difference Function)与NCCF(Normalized Cross-Correlation Function)的峰值共性,结合上述两项基音检测前端处理技术,提出了MCAMDF-NCCF基音检测组合算法.为了满足不同环境下WI编码器对基音检测高精度的要求,在合成端更准确地恢复相位轨迹,本文又基于MCAMDF-NCCF算法提出了高精度MCAMDF-NCCF-FRAC基音检测算法以计算分数基音.将算法应用与2kb/s WI编码器,主观A/B听力测试结果表明,本文提出的基音检测算法在低信噪比下明显抑制了基音加倍减半及清浊误判现象的发生,得到了优异的基音检测结果,合成语音质量完全满足低速率WI编码器对基音检测技术的要求. 相似文献
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分析了现有正弦语音模型基音周期检测算法的缺陷,提出一种改进算法。该算法改变了候选基音周期选择策略,大大降低了基音周期搜索时间;同时采用一种基于时域的前向滤波算法,解决了基音周期检测中的倍频问题。最后对实际采集的语音数据进行分析。 相似文献
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语音检测是语音信号处理的前端,利用长时谱能量差异特征的语音检测无法区分突发噪声和语音,掺杂着突发噪声的语音信号会对语音处理系统带来不良影响。提出了一种基于长时谱能量差异特征和基音比例特征相结合的语音检测方法,该方法的优点是,在利用长时谱能量差异特征基础上引入基音比例特征,从而有效减少了将信号中突发噪声误判为语音的错误。实验显示,该算法能够在多种信噪比环境下取得很好的检测结果。 相似文献
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传统的HOG特征对正视或侧视行人有较好的识别率,但是对俯视行人的识别率仍有所欠缺。对检测图像的HOG特征根据不同的俯仰角进行了转换,同时优化了SVM分类器训练过程,提出了一种改进的快速行人检测算法。测试结果表明,该算法优于基于传统HOG特征的检测方法,有效提高了不同俯仰角视频中行人检测的准确性。 相似文献
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A satisfactory solution is yet to be found for the problem of estimating the pitch of speech signals. It is difficult even to evolve objective criteria to evaluate existing algorithms. This is usually done on the basis of complexity of the algorithm, speed of computation, ease of implementation, etc. Even the verification of the results of one particular technique is difficult. This paper presents three functional demarcations of pitch estimation methods (based on the linear model of speech production, analysis of the short-time spectrum and examination of the time domain signal, respectively) as used for speech processing. It is shown that evaluation and comparison of different algorithms becomes consistent and easy within each demarcation. Also, methods falling within each demarcation are shown to be suited for a particular area of speech processing. 相似文献
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通过对常规语音信号处理分析,设计一种基于倒谱法的基音周期检测改进算法.其过程是先对语音信号进行预处理、去趋势项处理及去噪声处理,,然后通过语音分析中的线性化处理、伯格算法和中值滤波算法对预处理过的语音信号进一步优化,并利用仿真软件验证改进增强算法,改进算法可有效的减少外界环境及共振峰等因素的干扰,相对于常规的语音基音检测算法其鲁棒性、稳定性更强. 相似文献
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基于改进型双门限语音端点检测算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果.传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率很高.基于提高此方法识别率的目的,采用调整阈值个数,平滑滤波,引入语音结束最小长度的方法对其进行改进,通过了Matlab仿真实验,得出了较好的语音端点检测准确率. 相似文献
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