ISD33000系列语音集成电路

美国ＩＳＤ公司生产的新一代ＩＳＤ３３００系列语音集成电路最长录音时间长达４ｍｉｎ，具有容量大，音质好，功耗低及录音操作灵活简便等特点，可广泛用于各种备语音应答功能的仪器仪表中，本文详细介绍ＩＳＤ３３００系列语音集成电路的内部结构，工作原理及控制命令。     

PIC单片机和高档语音录放芯片实现的智能提醒器

介绍了用ＰＩＣ单片机实现智能提醒器的设计思想,介绍了ＰＩＣ单片机和智能语音录放芯片ＩＳＤ３３２４０的连接、ＩＳＤ３３２４０使用的关键技术,以及为了降低成本,简化系统外围电路的设计方法,此基础上在工作实践中应用,效果较好。     

ISD系列单片语音录放集成电路

ＩＳＤ公司生产的ＩＳＤ系列语音录放电路采用直接模拟量存贮，不需要数字信号处理，也不需要专业开发系统，用麦克风即可实现语音录入。本文介绍了ＩＳＤ公司语音电路的命名方法，并以ＩＳＤ２５００为例介绍了该系列芯片的特点、管脚定义和典型应用电路。     

DSP兼容型D／A转换器原理及应用

ＤＳＰ处理技术近年来得到了迅猛发展，本文主要介绍与ＤＰＳ相兼容的Ｄ／Ａ罢免顺ＤＳＰ２０１的特点，功能及与各种ＤＰＳ处理器的接口实现方法。     

语音信号的保频提速算法及其DSP实现

介绍了语音信号保频提速处理的概念及难点,并从语音信号的时域和频域分析入手,提出了一种直接的处理方法,然后分析其缺陷,进一步提出了以相关技术为核心的处理方法,并在ＤＳＰ上加以实现。     

为5G14433设计语音报数电路

文中介绍了利用语音电路ＳＲ９Ｇ２６为５Ｇ１４４３３设计了语音报数电路，该电路将Ａ／Ｄ转换结果通过语音报出，性能可靠，在使用中效果良好。     

非SPI接口单片机扩展ISD33000语音处理器

ＩＳＤ３３０００系列语音处理芯片是美国ＩＳＤ公司的产品,它具有大容量、音质优等优点。还具有外部ＣＰＵ控制接口,简化了用户对外围芯片的设计。本文在对该系列语音芯片介绍的基础上,主要阐述了该芯片的硬件电路接口及用软件来模拟ＳＰＩ接口的方法。     

语音压缩算法G.729的定点化

Ｇ．７２９是国际电信联盟（ＩＴＵ）于１９９６年推出的语音压缩标准,文中主要介绍了将该算法定点化时所采用的一些原则和方法,以及用ＡＤＳＰ２１８１实现定点化时的一些技术。     

ITU-T G.729.A语音编解码器的实现

ＩＴＵ－Ｔ Ｇ．７２９．Ａ是ＩＰ电话中普遍使用的低速率语音编码器。介绍了 Ａ．７２Ａ．Ａ在ＴＭＳ３２０Ｃ６２０１ ＤＳＰ上的实现方法，研究了提高 Ｇ．７２９．Ａ的编码器的运行速度的优化方法。由于采用了这些优化方法，最后实现的语音编码器在一块ＴＭＳ３２０Ｃ６２０１支持下能同时处理大约２０路语音通道。     

采用数字语音插空（DSI）和ADPCM技术的数字电路倍增设备的性能分析

本文详细介绍了数字话音插空技术的有关概念和理论计算公式，对于１２０路ＰＣＭ话路数字电路倍增设备计算了分析了采用ＤＳＩ和ＡＤＰＣＭ技术所取得的传输增生与承载信道之间的关系，以及中继信道语音活动系数对ＤＳＩ系统特性的影响。     

A Subspace Projection Approach for Analysis of Speech Under Stressed Condition

In this paper, a novel subspace projection approach is proposed for analysis of speech signal under stressed condition. The subspace projection method is based on the assumption of orthogonality between speech subspace and stress subspace. Speech and stress subspaces contain speech and stress information, respectively. The projection of stressed speech vectors onto the speech subspace will separate speech-specific information. In this work, the speech subspace consists of neutral speech vectors. Speech and stress recognition techniques are used to verify the orthogonal relation between speech and stress subspaces. The evaluation database consists of 119 word vocabulary under neutral, angry, sad and Lombard conditions. Hidden Markov models for speech and stress recognition are used with mel-frequency cepstral coefficient features for evaluation of estimated speech and stress information.     

一种应用于移动终端的语音盲分离算法

盲分离算法被广泛应用于语音信号处理领域中。为改善移动终端的通话质量，提出了一种新的语音盲分离预处理方案，应用频域复随机梯度算法，分离出移动终端待传的主语音信号，从而使其它干扰语音得到抑制。模拟和实际录音的实验结果表明，该方法对改善通话质量有明显的效果。     

基于人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法研究

针对传统子空间语音增强算法中,因语音增强方法中去除噪声而出现的音乐噪声和失真问题,提出了一种人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法,并结合频域到特征值域的变换,在Bark域内实现人耳的感知掩蔽效应的语音增强。实验结果表明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与传统子空间语音增强算法相比,不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音失真和音乐噪声,提高了增强后语音的听觉质量。     

截幅失真对低速语音编码的影响分析

截幅失真会影响语音编码质量,特别在低速率语音编码条件下,截幅语音不再符合人发声模型,编码语音质量严重下降。为了研究截幅失真对低速率语音编码的影响,从截幅语音编码参数提取和截幅语音编码质量两个方面进行了分析。采用偏离度衡量低速率语音编码参数提取的准确性,编码参数包括LPC、基音周期和清浊音。在不同截幅程度下,分析了各种参数错误分布、错误类型和错误原因。采用客观感知语音质量评估PESQ打分评估截幅语音编码质量。针对常用截幅修复方法在截幅程度较大时修复性能下降严重的现象,提出采用两种改进型截幅修复方法对截幅语音进行修复。实验结果表明,改进的截幅修复方法能有效提高截幅程度较大时的低速语音编码质量。      

色噪声下基于白化频谱重排鲁棒主成分分析的语音增强算法

基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升。仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力。     

Whither speech recognition: the next 25 years

The fundamentals of speech recognition are reviewed. The dimensions of the speech recognition task, speech feature analysis, pattern classification using hidden Markov models, language processing, and the current accuracy of speech recognition systems are discussed. The applications of speech recognition in telecommunications, voice dictation, speech understanding for data retrieval, and consumer products are examined     

通信系统中语音编解码对语音增强算法的影响

系统研究了现有语音通信系统中使用的几种语音编解码算法以及主流的单通道语音增强算法,并将二者相结合,对实际通信系统中的结构进行仿真.研究发现,现有的基于线性预测分析技术的语音编解码算法,在高编码率的情况下对于语音增强算法的性能不仅不会有损失,反而会在一定程度上改善增强算法带来的语音失真的情况,提高语音增强算法的效果.     

一种提高语音干扰效果评估准确度的方法

语音信号的干扰效果是检验通信对抗装备的重要指标之一,基于客观的评估方法是当前研究的重点。客观评估方法的基础是对语音信号的预处理,介绍语音信号端点识别和语音信号分段处理方法的基础上,提出了一种基于时间统一设备的端点识别与分段方法,解决了加噪语音信号在仿真试验中的分段问题,该方法不受信噪比影响,具有较强的适应性。     

基于GMM的甚低码率语音编码器

提出了一种新颖的基于高斯混合模型(GMM)的甚低码率语音编码系统.该编码器利用GMM对短时语音谱包络进行拟合的方法来对语音进行参数化表示.编码时,语音经预处理、分帧加窗后,再经FFT分析得到分帧语音的信号频谱,并获得平滑谱包络.然后采用GMM对谱包络进行拟合,用GMM参数(均值、方差、权重)对语音谱加以表示.由于GMM参数较少,从而可以使得码率甚低.解码时,根据编码逆运算生成谱包络,浊音信号利用正弦模型加以合成,清音信号经IFFT合成.实验仿真结果表明:该编码器在传输码率降低到2.35 kb/s时,仍可获得音质令人满意的解码语音.     

利用奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法

针对现有深度神经网络语音增强方法对带噪语音的去噪能力有限、语音质量提升不高的问题，提出了一种基于奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法。通过引入奇异谱分析算法对带噪语音进行预处理，以初步分离得到语音信号与噪声。接着将语音信号与噪声用于深度神经网络模型得训练，以得到性能更优的网络模型，从而使得本文方法具有更好的性能。最后在重建干净语音的环节中，同时使用神经网络估计得到的对数功率谱和带噪语音的对数功率谱，并加入了权重系数，使得本文提出的方法可以适应不同信噪比的情形，有效的去除背景噪声，降低语音信号的失真。本文通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。