基于线性预测与归一化互相关的基音检测

基音是语音信号分析的重要特征参数之一,在众多领域有广泛的应用。由于传统的基音检测算法在信噪比较低时检测效果较差,提出了一种新型的基于线性预测与归一化互相关的基音检测算法,该算法利用线性预测分析,消除噪声和声道冲击响应对基音检测的影响,采用归一化互相关系数选取基音周期,并采取了动态规划算法对基音周期进行平滑。仿真实验表明,方法性能优于传统自相关法和平均幅度差法,尤其在信噪比较低的带噪语音音环境下也具有很好的鲁棒性。     

基于数字信号处理方法的话者确认计算机识别系统

本文提出一种采用数字信号处理方法中的线性预测技术及基音与共振峰提取技术，分离话者个人身份特征的新方法，由此建立与本文有关的话者确认实测系统。实测结果验证了该方法的可行性。通过实测还比较了线性预测系数、反射系数、对数面积比系数、倒谱系数、基音及共振峰用于话者确认的效果。     

基于MELP的变速率语音编码器算法

描述了一种新的基于MELP算法的变速率语音编码器。其中,考察每一语音帧与其前一帧在以下4个方面的相关性：清浊音判定、基音周期、增益与线谱对频率,依相关性不同采用不同的量化方法以减少各帧之间的编码冗余。主观测试表明本编码器的语音质量与美国联邦标准的2.4KB/SMELP编码器近似。     

扩展基音周期曲线在动态HMM模型中的应用

动态HMM模型通过描述语音特征与动态特性之间的关系来改善语音识别的性能,本文提出以扩展的基音周期曲线作为动态特性的描述,以及在识别过程中采用动态特性自动提取算法以改善识别性能.实验结果表明,采用扩展基音周期曲线作为动态特性的动态HMM模型,对语音识别的性能有较好的改善.     

语音信号基音周期的提取方法研究

本文介绍从浊音语音信号中提取基音周期,提出一种改进的基音周期检测算法(自相关函数法)。实验结果表明所提出的方法能提供一种更精确和更平滑的基音周期轨迹。用这种算法可以得到精确和稳定的基音估值。模拟试验的结果证明了这些算法的效果。     

高噪声环境下基于自适应滤波语音降噪技术的研究

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,本文提出一种基于线性预测的FIR自适应语音滤波器,对LMS算法作出改进,提高了算法的收敛性。在多种噪声环境下,MATLAB仿真实验结果表明,改进的算法具有更好的降噪效果,显著提高了信噪比,并保持了语音的自然度。     

基于声门激励的语音语速、音量调整方法

在小词汇量孤立词语音识别的研究中,录入的语音指令语速过快(慢)或音量过大(小)都会影响语音识别系统对于这些指令的识别率.为此,需要对这些语音指令进行调整.本文提出一种基于线性预测分析技术的语音语速和音量调整方法,该方法由已知语音信号反解出声门激励信号,对反解出的声门激励信号进行语速和音量的调整,将调整后的声门激励信号再次激励声道系统输出语音信号,得到调整后的语音信号.仿真研究结果表明,该方法具有实际可行性并且可以显著改善语音识别系统对于语速过快(慢)、音量过大(小)指令的识别率.     

浙江省电力市场清算价格预测系统实现

价格预测在新的竞争性电力市场中与生产者和消费者的关系越来越大。对于当时的电力市场和长期的电力契约来说,价格预测对发展出合理的价策略或谈判技术来说是必需的,以此来实现经济利益的最大化。提供两种方法来预测电价。这两种方法分别是线性回归预测方法和人工神经网络预测方法。这两种方法一直被广泛应用于分析预测领域。比较这两种预测方法,从而找到最佳预测模型。     

残差修正法在电力负荷预测中的应用

影响电力负荷的因素很多,而且这些因素都具有不确定性,即这些信息具有模糊性。因此,为了准确进行负荷预测,最好采用模糊预测来研究和处理电力负荷预测。一般对于电力系统中期负荷预测采用回归分析模型,但其预测结果往往有很大误差。为了提高电力负荷预测技术的水平,作者以其于实数输出值的模糊回归分析及用三角函数拟合残差的方法,提出了预测电力负荷的模糊线性回归－残差修正预测模型。该模型是在模糊线性回归模型的基础上推导出来的,它可以寻找最合适的线性函数使理想线性回归中的线差和达到最小。通过售电量模糊预测的仿真计算验证了所提出的预测模型的正确性和可行性。     

短期负荷预测相空间重构法参数优选的数值测试与分析

采用混沌方法中相空间重构法的局部线性法进行短期负荷预测时,需要优选3个参数,即负荷记录序列的延时时间、嵌入相空间的维数以及选择邻近点时使用的距离。数值测试表明,按混沌理论优选的延时时间和嵌入相空间的维数一般不是负荷预测的最适合参数。这2个参数的取值和搭配对预测误差的影响最大,其次才是选择邻近点时使用的距离。这是由于负荷记录不是严格混沌的,而是以双周期为主。对测试结果的分析表明,优选的延时时间,在离线预测时可以选择使负荷记录中的双周期成分延时相轨迹出现最小重叠的延时时间;在线预测时是使负荷取样序列具有最小方差。此外,还确认采用负荷记录的“平衡点 混沌”拆分通常可以降低预测误差。     

一种实时检测语音基频的新方法

汉语浊音基频的实时检测是语音识别的关键技术之一。本文介绍一种采用模拟滤波技术,使语音信号工作在滤波器的过渡带上,从而有效地抑制高次谐波,精确实时提取语音基频的新方法。文章还对其基频检测机理和采用“过零检测,信号分离”技术提高基频量测精度作了较详细的论述。     

TD-PSOLA算法对基音频率和时长的控制

文中基于TD-PSOLA算法,用MATLAB编写程序对一段语音分别实现对时长、基音频率的修改和控制。实验表明,这种方法可以很好地控制语音韵律参数,是高质量的语音合成的关键。     

基于SVM的汉语语音情感识别研究

随着信息技术的发展,对人机交互能力的要求不断提高,情感信息处理已成为提高人机交互能力的一个重要课题.本文提出了一种汉语语音情感分类方法,主要研究了4种基本的人类情感:高兴、愤怒、恐惧、悲伤.从汉语语音信号中提取了能量、基频、语速等特征,利用支持向量机方法识别,取得了43.7%的平均识别率.     

Neck and Face Surface Electromyography for Prosthetic Voice Control After Total Laryngectomy

The electrolarynx (EL) is a common rehabilitative speech aid for individuals who have undergone total laryngectomy, but they typically lack pitch control and require the exclusive use of one hand. The viability of using neck and face surface electromyography (sEMG) to control the onset, offset, and pitch of an EMG-controlled EL (EMG-EL) was studied. Eight individuals who had undergone total laryngectomy produced serial and running speech using a typical handheld EL and the EMG-EL while attending to real-time visual sEMG biofeedback. Running speech tokens produced with the EMG-EL were examined for naturalness by 10 listeners relative to those produced with a typical EL using a visual analog scale. Serial speech performance was assessed as the percentage of words that were fully voiced and pauses that were successfully produced. Results of the visual analog scale assessment indicated that individuals were able to use the EMG-EL without training to produce running speech perceived as natural as that produced with a typical handheld EL. All participants were able to produce running and serial speech with the EMG-EL controlled by sEMG from multiple recording locations, with the superior ventral neck or submental surface locations providing at least one of the two best control locations.     

基于时域基音同步叠加技术的普通话语音调节系统

根据时域基音同步叠加算法设计了一个用于普通话的语音调节系统。首先,本文对文语转换技术和时域基音同步叠加算法进行了简要的介绍,并推导了算法的计算过程。接下来,本文为文语转换系统设计了两种接口函数。然后,本文对常用中文音节进行了测试,并给出了一个中文音节的测试结果。测试结果表明,本系统能够对语音的基频、时长等参数进行灵活调节。     

风电变桨系统模型简化及运行特性比较

针对风电变桨驱动系统详细模型参数变量众多影响其仿真速度,而常规一阶简化模型又不能较好地反映其动态特性的问题,文中基于传递函数法,提出了一种兼顾特性和参数的改进简化传递函数模型。首先,论文阐述了电动变桨系统基本原理与结构,建立了基于笼型异步电动机驱动的转子磁链定向详细动态数学模型。其次,基于传递函数的方法,简化其速度环和转矩环,推导了兼顾变桨系统动态特性的改进简化模型,比较了其频率特性。最后,分别建立了详细、简化和改进简化的变桨系统模型,对其桨距角跟踪特性和抗负载能力进行了仿真比较,并搭建了变桨电机系统实验平台进行验证。结果表明,改进简化模型具有兼顾详细模型动态特性及一阶简化模型参数较少的特点,并归纳了不同模型可适用于的场合。     

基于投影分类的语音端点检测方法

针对低信噪比条件下语音端点检测精度受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于投影分类的语音端点检测方法。该方法首先利用长时语音信号变化率测度特征进行低信噪比环境中的语音特征计算,充分利用语音信号和非语音信号的不同来增强低信噪比条件下的区分度;接着,采用Fisher准则对语音和背景噪声进行分类识别,确保投影后的特征参数类内散度最小、类间散度最大。实验结果表明,方法具有较高的检测精度,在信噪比为-10 d B的白噪声干扰情况下仍然保持了86.7%以上的正确检测率。