分布式光纤振动传感信号识别的研究

为了能够更好地识别入侵振动信号,通过研究分布式光纤振动传感器及振动信号的识别技术,根据振动信号的特点,借鉴语音信号的处理方法,对比原有基于快速傅里叶变换频谱分析算法,引入了基于Mel频率倒谱系数的识别算法。新算法从频域的角度对振动信号进行分析,提取不同环境状态下的Mel频率倒谱系数,并将其作为新的特征参量。通过实验对比分析两种算法,两者的误报率分别为27.5%和7.5%。结果表明,基于Mel频率倒谱系数的算法相比基于快速傅里叶变换的频谱分析算法,在误报率上可以降低20%甚至更多,在不漏报的前提下,显然误报率更低的基于Mel频率倒谱系数的算法更加适用于安防体系。     

基于数学形态滤波的话者识别系统的特征提取

重点研究在噪声环境下，话者识别中语音信号的特征提取。将能简化信号，消除较小分量而保留信号的基本特征的数学形态滤波器良好的滤波性应用在一维语音信号的处理中。并在噪声环境下，应用线性预测的MFCC特征提取方法提高鲁棒性。提取几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、MEL倒谱系数、语音动态参数、激励源特征等，对这些参数进行分析和比较，以达到话者识别的目的。     

基于LPC倒谱的语音特征参数提取

语音识别指利用计算机识别语音信号所表达的内容,其目的是要准确地理解语音所蕴含的含义。本文着重研究了语音识别实现过程的特征提取,针对特征提取的多种方法,选用LPC倒谱系数作为特征参数提取,较彻底地去除了语音信号产生过程的激励信息,主要反映了声道模型,而且只需十几个倒谱系数就较好地描述了语音的共振峰特性。通过对语音信号进行预加重、分帧、加窗、自相关分析,而后提取出LPC倒谱系数。根据流程编写VC程序,对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无关紧要的冗余信息,从而获得用于语音识别的重要信息。     

英文发音中错误语音自动识别系统设计

传统的英文发音识别系统对于学习者的错误发音不能及时进行反馈与纠正,存在误导学习者以及学习者英文水平提高缓慢的弊端。在此设计新的英文发音错误语音自动识别系统,其由语音录制模块、语音播放模块、英语发音评分模块和发音共振峰图像显示模块构成,给出评分模块的发音评分流程,实现英文发音的有效评分以及评分的存储,系统通过发音共振峰图形显示模块,清晰地表达出学习者发音与标准发音的不同之处,纠正其错误读音。通过英语音素检错程序使用独立阈值的方式来提高错误读音的检测性能,对不同音素用独立阈值进行衡量,使得英语发音中的错误语音自动识别结果更加科学化、精准化。实验结果表明,所设计的系统具有较高的错误语音自动识别能力。     

语音端点检测在实时语音截取中的应用

语音端点检测在语音识别系统中占有重要地位。针对在噪声多变的环境中实时截取完整语音信号存在困难,文章提出一种实时语音端点检测方法。该方法首先提取每帧信号的短时平均过零率与Mel频率倒谱系数;然后利用前N帧背景噪声的Mel频率倒谱系数对当前帧进行归一化,并以该特征矢量的L2范数作为另一特征;最后根据多特征分析对有效语音信号进行截取。实验结果表明,该方法在多变的噪声环境中,截取完整语音信号具有较高准确率。     

语音转换特征参数的研究

语音转换是一项非常复杂的技术,语音特征参数的选取是语音转换能否成功的关键。本文基于语音信号个性特征,主要针对超音段特征和音段特征的特征参数基频、Mel倒谱系数和共振峰通过理论和实验对它们各自的性能进行分析研究。     

语音转换特征参数的研究简

语音转换是一项非常复杂的技术,语音特征参数的选取是语音转换能否成功的关键。本文基于语音信号个性特征,主要针对超音段特征和音段特征的特征参数基频、Mel倒谱系数和共振峰通过理论和实验对它们各自的性能进行分析研究。     

基于联合特征与随机森林的伪装语音检测

为了能较为全面地描述语音信号的特征信息,提高伪装检测率,提出了一种基于均匀局部二值模式纹理特征与常数Q倒谱系数声学特征相结合,并以随机森林为分类模型的伪装语音检测方法。利用均匀局部二值模式提取语音信号语谱图中的纹理特征矢量,并与常数Q倒谱系数构成联合特征,再用所获得的联合特征矢量训练随机森林分类器,从而实现了伪装语音检测。实验中,分别对其他特征参数以及支持向量机分类器模型所构建的几种伪装检测系统进行了性能对照,结果表明,所提联合特征与随机森林模型相结合的语音伪装检测系统具有最优的检测性能。     

基于VQ的说话人自动识别系统的实现

文中以语音信号的LPC倒谱系数、△倒谱系数、基音周期和△基音周期的混合特征参数作为识别说话人的特征，运用VQ技术实现了说话人自动识别。在10个说话人，1800个汉语数字和单词语音的语音库上进行了系统的识别实验，其中单音节语音的平均识别率达到了92％，双音节语音达到了96．67％，四音节语音达到了97．67％。     

基于VQ的病症脉象识别系统的实现

结合传统中医理论和现代信号处理技术以脉象信号的LPC系数、LPC倒谱系数和MEL频率倒谱参数作为识别的特征矢量,运用VQ模型对胃癌、肺癌、乳腺癌等病症患者的脉象信号进行建模以及识别的研究.此研究为病症脉象识别和辅助诊断疾病提供了一种有效的方法.