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.     

一种基音提取算法

根据基音周期平滑变化的特点,基于语音信号的准周期性进行了语音信号的基音提取。该算法主要针对多带激励模型（ＭＢＥ）,采用传统的时域分析法,先用语音信号的相关性进行基音周期的估计,再由分数延迟法提取基音周期,使预测结果更加准确,更具实时性,有利于语音编码与识别。     

汉语语音基音轨迹的层叠滤波和平滑

为了获得更加精确的汉语语音基音周期轨迹,研究了对汉语语音的基音周期轨迹进行层叠滤波和平滑的方法.基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期.语音信号处理中精确提取特定语音的基音周期有重要的意义,基音周期的检测无论在语音信号的合成、编码还是识别方面,都起着非常重要的作用.本文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的层叠滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的层叠滤波器,仿真实验结果表明这种方法对于随机误判点与传统的基于中值与线性平滑的组合平滑相比效果更佳,同时也证明了层叠滤波器用于语音信号研究的可行性.     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法.该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数.实验结果表明,该算法在2.5 ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果.     

语音信号的自相关基音周期检测

自相关基音周期检测是语音信号处理的关键技术,除了保证信号处理的质量外还要注重算法的效率.通过短时自相关函数得到浊音语音的基音周期,在自相关运算过程中采用极性相关法和峰值估算法以提高运算效率.     

音高特征在说话人识别中的可分性及应用研究

对音高特征在说话人识别中的可分性问题进行了分析和实验研究.首先利用基音周期均值和方差的统计特性,绘制出话者音高特征空间分布图,从中看出音高特征在区分说话人个性方面的可行性,可在少量话者集合或初级识别中加以利用.实验表明,利用音高特征进行说话人识别具有明显的效果,在大量话者辨认时,利用它进行粗判可以有效减少后级识别范围,对提高系统响应效率有应用价值.     

基于小波变换的语音信号基音周期估计

基音周期是语音信号最重要的参数之一，是进行语音信号数字处理的基础。小波变换具有良好的时频分辨率，为语音信号基音周期提取提供了新的途径。基于小波变换及其多尺度边缘检测的基本特性，阐述了语音信号基音周期估计的原理、实现方法、算法流程；并给出了实验结果。实验表明：该方法可以实现大动态范围的语音信号基音周期估计计算，并可获得满足实用的较为精确的结果。     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法,该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数．实验结果表明,该算法在2.5ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果。     

基于短时平均幅度差函数的带噪语音端点检测算法

传统的基于自相关函数的端点检测算法有两个方面的问题,一是计算量大,二是要进行语音信号基音周期的提取.提出了一种改进的方法,用短时平均幅度差函数代替自相关函数,节约了计算量;利用浊音与噪声平均幅度差函数的区别省去了基音周期的计算,同时也避免了误差带来的问题.传统算法与改进算法的仿真比较表明,改进算法的检测曲线噪声容限大,所以在低信噪比下也表现出了较强的稳定性.     

音高特征在说话人识别中的可分性及应用研究

对音高特征在说话人识别中的可分性问题进行了分析和实验研究，首先利用基音周期均值和方差的统计特性，绘制出话者音高特征空间分布图，从中看出音高特征在区分说话人个性方面的可行性，可在少量话者集合或初级识别中加以利用，实验表明，利用音高特征进行说话人识别具有明显的效果，在大量话者辨认时，利用它进行粗判可以有效减少后级识别范围，对提高系统响应效率有应用价值。     

基于变桨系统的功率与载荷双目标协同控制

为了保证机组功率的稳定及尽可能降低机组载荷,以600 kW水平轴海流能发电机组为对象,围绕功率和载荷2个方面设计基于功率与载荷双目标的协同变桨控制策略. 在功率方面,基于黄金分割法将流速段分割,每段采用不同的fuzzy PID控制;在降载方面,采用d-q变换的方式,从叶轮坐标系将叶根弯矩变换到d-q坐标系,实现了三维转二维的简化,基于PID进行控制,经过Coleman反变换将结果输出给变桨执行机构,完成独立变桨. 通过Matlab/Simulink 和海流能分析软件Bladed进行联合仿真. 结果表明,采用该控制策略,可以在保证功率稳定的同时,显著降低叶轮的不平衡载荷.     

基于基音同步的时频域插值的汉语语音合成

针对TD-PSOLA韵律调整能力的不足,将基于基音同步的时频域插值(TFI)方法应用于汉语语音合成中,该方法能够保证基频调整和时长的调整不会相互影响.为了提高计算精度,在频谱的插值计算中还引入了差商型插值方法.实验结果表明,采用差商型插值的TFI方法能取得比较好的合成效果.     

基于基音频能值的端点检测算法

根据语音的发声特点,基于分析语音信号中的基音频率和语音之间的关系,提出一种在强噪声环境下实现提高语音识别率的方法,并对基于基音频能值的端点检测算法和传统语音端点检测算法进行比较.实验结果表明该方法不仅能够有效提高语音段的检测率,同时还具有计算量小、实时性高、不受噪声影响即鲁棒性好等特点.     

基于语音分组的基音周期检测方法

针对语音信号的特点,清音和浊音,清音没有明显的周期性,它类似于高斯白噪声,浊音具有周期性的特征,并且浊音的基音周期只有准周期的特点,另外语音信号是非线性时变的信号,只能采用短时平均方法估计基音周期。针对这些特点,本文对处理的语音信号按照频率进行分组,分组后再进行基音周期的提取,减少了处理的复杂度和增加了准确率。     

火电厂语音报警系统中的动态文语转换方法

针对火电厂实时动态语音报警系统的特点,提出了基于动态文语转换技术的火电厂实时动态语音报警系统的实现框架.阐述了实时、动态文语转换子系统的各组成部分,研究了基于基音同步叠加算法(PSOLA）的实时动态文语转换方法,讨论了采用组件对象模型(COM)技术进行包括语音合成数据库、文本预处理、韵律处理和语音波形的生成在内的程序实现的要点.分析测试的结果表明,采用这种方法合成的语音质量高、实时性好,完全可以应用到包括火电厂实时动态语音报警系统在内的其他实时语音处理场合中.     

MBE声码器的基音估计研究

主要对NBE声码器了研究，简单介绍了MCIBE编解码算法的基本原理。NBE编码基于3个参数(基音周期、谱包络参数、以及每个频带的U／V判决信息)的提取，其中基音周期的估计准确性将直接影响到语音的合成质量；文中重点分析了基音估计部分；考虑到在实际应用中可能会出现的基音错锁问题，提出了一种改进的基音估计算法。改进算法不但可以省略基音平滑这一过程，简化了整个算法过程；而且改善了基音周期的帧间连续性，并提高了语音合成的自然度。     

基于DWT的AMDF基音检测改进算法

平均幅度差函数(AMDF)法是一种常用的基音检测算法,但由于AMDF存在严重的均值下降趋势,使得用这种算法在提取基音的过程中易产生错误.为克服该缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的AMDF改进算法(DW-AMDF),该算法首先求取每帧浊音信号的AMDF,利用DWT提取出AMDF中的下降趋势,去除下降趋势后得到DW-AMDF用于检测基音.实验结果表明,与传统的AMDF算法及其几种典型的改进算法相比,该算法的检测精度有了明显的提高.     

基于小波变换的静音与语音分割新算法

含噪语音信号的静音与语音分割，即端点检测问题是语音识别至关重要 的一步，为了提高语音分割对环境的适应性，提出了一种利用小波变换分割含噪语音信号中静音与语音的新算法，该算法首先将语音信号进行小波变换，利用小波系数去噪，然后选择小波部分子带跟踪信号的能量变化以分割语音与静音，仿真实验表明该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

利用图像处理技术测量丝杠螺距的机器视觉系统

为解决接触式测量方式损伤工件以及测量设备造价昂贵的问题, 设计一种基于机器视觉的低成本、高精度的丝杠螺距测量系统。该系统依靠MATLAB平台搭建, 由图像采集系统、机械系统、步进控制系统、图像和数据处理4个子系统构成。利用亚像素图像拼接算法拼接丝杠子图像从而获得完整的丝杠图像, 通过图像增强、降噪等预处理方法改善图像质量, 采用形态学边缘提取和亚像素边缘定位的组合算法精确提取丝杠边缘, 并由数据处理程序自动测量螺距误差。试验结果表明, 机器视觉系统和标准仪器(JCS-040A)对3种型号滚珠丝杠螺距测量结果的相对误差分别不超过0.04%、0.06%、0.09%, 该方法应用于丝杠工业测量中的可行性得以验证。