基于Gammatone滤波器组的听觉特征提取

目前主流说话人特征参数在噪声环境中的鲁棒性较差。为此,提出一种可用于说话人识别的听觉倒谱特征系数。分析人耳听觉模型的工作机理,采用Gammatone滤波器组代替传统的三角滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉模型,用指数压缩代替固定的对数压缩,模拟人耳听觉模型处理信号的非线性特性。在基于高斯混合模型分类器的识别算法下进行仿真实验,结果表明,该听觉特征具有比梅尔频率倒谱系数和线性预测倒谱系数更好的抗噪声能力。     

基于Gammatone滤波器组的客观语音质量评估

语音质量是评价通信系统的一项重要指标。现有的语音质量感知评估算法采用基于Bark谱的感知模型,其算法复杂度较大,并且对于人耳的频率选择性的模拟存在不足。针对这一问题,本文提出一种新的客观语音质量评估方法,采用更加符合人耳听觉特性的Gammatone滤波器组提取特征参数,计算原始语音与失真语音的平均失真距离,并由主观平均意见分值和归一化平均失真距离之间的映射关系求出客观平均意见分值。实验表明,与感知评估方法相比,本文所提出算法的计算复杂度大大降低,同时保持了客观平均意见分值与主观平均意见分值之间的高相关度。     

基于子带能熵比的语音端点检测算法

准确地识别语音端点是语音识别过程中的一个重要步骤。在低信噪比环境下,为更好地增强语音和噪声的区分度,提高语音端点检测系统的准确率,在分析了常规子带谱熵端点检测算法的基础上结合子带能量,提出了一种基于子带能熵比的语音端点检测算法。该算法将子带能量和子带谱熵的比值作为端点检测的重要参数,以此设定阈值进行语音端点的检测。实验表明,该算法快速高效,具有较高的鲁棒性,在较低的信噪比环境下能准确地进行语音端点检测。     

基于子带能量变换改进MFCC的咳嗽识别

在咳嗽识别中,频谱能量较高是咳嗽区别于大部分非咳嗽声音的主要特征,在分析得到咳嗽各子带频谱能量分布系数的基础上,提出了一种基于子带能量变换改进MFCC的咳嗽识别新方法。该方法在MFCC提取过程中引入子带能量变换,对高能量子带进行增强以降低非咳嗽信号的误识别率和提高轻微咳嗽的识别率,舍弃低能量子带以提高系统的抗干扰能力。在相同实验条件下,比较了采用改进MFCC和传统MFCC的咳嗽识别性能。实验结果表明：改进MFCC有效改善了咳嗽识别的各项评价指标和增强了算法的鲁棒性,平均识别率从89.29%提高到了94.43%。     

基于小波子带分解的特征参数对语音自动切分的改进

采用了基于小波子带分解的特征提取方法,根据DCT和DWT两种去相关方法的不同,得到语音信号的特征参数分别为SubbandBasedCepstral(SBC)和WaveletPacketParameters(WPP)。实验切分结果表明,基于小波子带分解的特征参数比MFCC取得更好的切分效果。     

VMD改进GFCC的情感语音特征提取

传统特征提取忽略了语音信号的非稳态特性,变分模态分解技术可以精细刻画语音的非平稳性,因此利用该技术将情感语音信号分解为K个固有模态函数,对每个分量做快速傅里叶变换后进行频率合成,通过Gammatone滤波器取能量对数,经离散余弦变换得到新特征变,即分模态分解改进Gammatone频率倒谱系数。通过支持向量机进行语音情感识别,实验结果表明,TYUT2.0中的识别率为72.15%,柏林情感语音库中的识别率为91.10%,识别效果优于传统情感语音特征,验证了该特征的有效性。     

基于小波变换的鲁棒性语音特征提取新方法

提高语音识别系统的鲁棒性是语音识别技术一个重要的研究课题。语音识别系统往往由于训练环境下的数据和识别环境下的数据不匹配造成系统的识别性能下降。为了能得到无噪音的语音识别特性,让语音识别系统在含噪的环境下获得令人满意的工作性能,根据人听觉特性提出了一种鲁棒语音特征提取方法。将小波变换和MFCC算法相结合,在MFCC的前端用小波包变换代替FFT和Mel滤波器组,同时在后端用临界小波变换代替DCT,最后得到鲁棒语音特征。通过实验结果分析表明,将方法用于抗噪声分析可以提高系统的抗噪声能力;同时特征的处理方法对不同噪声有很好的适应性。     

基于子带能量的语音端点检测算法的研究

端点检测作为语音信号处理系统前端处理的重要环节,直接影响系统处理的准确性和高效性.传统的端点检测在高信噪比和稳定噪声环境下取得了令人满意的效果,但在低信噪比和多变噪声环境下,检测的正确率会急剧下降.在分析研究典型的基于能量的端点检测算法的基础上,提出了一种子带短时能量与短时过零率结合的动态门限端点检测算法,有效克服了上述缺陷.多种信噪比条件下对不同噪声环境下的语音信号进行对比实验结果表明,所提方法较传统能量算法更为准确地检测到语音的端点.     

采用子带谱减法的语音增强

为了抑制语音信号中的环境噪声,提出了一种基于子带谱减法进行噪声抑制的语音增强方法。首先通过滤波器组将时域信号分成若干个频(子)带,然后在每个子带中,独立使用改进的谱减法技术进行语音增强。由于实际环境中的背景噪声绝大多数都不是随频率均匀分布的,因此这种在不同频带内进行噪声估计和频谱相减的方法更具有针对性,且更加准确。在实际语音处理实验中证明,所提方法在达到噪声抑制效果的同时较好地保留了语音的结构,使增强后的语音具有更高的听觉舒适度和可理解度。     

基于能量检测的复杂环境下的鸟鸣识别

针对实际环境噪声使得鸟鸣识别准确率受到影响的问题,提出一种基于能量检测的抗噪鸟鸣识别方法。首先,对包含有噪声的鸟鸣信号用能量检测方法检测并筛选出有用鸟鸣信号;其次,根据梅尔尺度的分布,对有用鸟鸣信号提取小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）特征;最后,用支持向量机（SVM）分类器分别对提取的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征进行建模分类识别。同时还对比了在添加不同信噪比的噪声下15类鸟鸣在能量检测前后的识别性能差异。实验结果表明,提取的WPSCC特征具有较好的抗噪功能,且经过能量检测后的识别性能更佳,更适用于复杂环境下的鸟鸣识别     

基于子带主频率信息的语音特征提取算法

提出一种用于语音识别的鲁棒特征提取算法。该算法基于子带主频率信息,实现子带主频率信息与子带能量信息相结合,在特征参数中保留语谱中子带峰值位置信息。使用该算法设计抗噪孤立词语音识别系统,分别在白高斯噪声和背景语音噪声环境下,与传统特征算法做多种信噪比对比实验。试验结果表明该特征算法在2种噪声环境下的识别率有不同程度提高,具有良好的噪声鲁棒性。     

基于SURF算法的输电线全景图像的特征提取

高压输电线跨距远、线路复杂,在充分分析电力线图像的特殊线性特性的基础上,文章提出了一种采用SURF算法完成输电线全景拼接并利用相位一致性提取线路特征的方法。首先采用SURF算法对部分电力线图片进行配准,并用RANSAC算法剔除错误的特征点对,然后拼接得到输电线全景图,对全景图采用相位一致性方法进行特征检测,最后提取经过标记的完整的单根电力线。对现场拍摄的部分输电线路图像进行了实验,结果提取出了完整、精确的单根电力线,说明该方法能提高输电线路弧垂计算的精度。     

基于形态滤波器组的图像分割预处理算法

研究了基于形态滤波器组的图像分割预处理算法。首先用形态开闭滤波器组产生分割的参考图像，然后提出一个二值门限确定方法，用二值化方法提取区域初始标记的预处理方法。它已应用于多个视频序列的首帧初始目标分割，实验结果证明了该方法的有效性。     

基于能量补偿和特征加权的虹膜特征提取算法

Contourlet变换不同子带的特征提取能力存在差异。针对该问题,提出一种基于能量补偿和特征加权的虹膜特征提取算法。采用正交图像对原图像进行能量补偿,利用广义高斯分布估计各子带数据的权值,为分类能力强的特征量赋予较大权值,以充分使用样本的统计信息高效地提取特征。实验结果表明,该算法的虹膜识别率较高,鲁棒性较强。     

基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究

针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪.     

一种基于局部Gabor滤波器组及PCA＋LDA的人脸表情识别方法

针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。     

基于归一化小波分解能量比的雷达有源欺骗干扰识别

结合数字射频存储器(DRFM)欺骗式干扰机的结构特点,通过干扰的作用过程建立针对跟踪雷达的典型拖引欺骗干扰的信号模型.对一个相干处理周期的归一化雷达接收信号进行小波分解,提取各阶分解向量的能量比作为特征参数,研究了基于拖引过程的欺骗干扰类型识别方法,为后续的雷达系统抗干扰方法选取提供了先验信息.仿真实验证明该方法有较高的识别率.     

基于新型小波滤波器的语音识别特征提取方法

介绍一种基于新型小波听觉滤波器组的语音识别特征提取方法。按照人耳听觉临界频带带宽设计一组新型小波带通滤波器组,并详细计算给出构建新型小波滤波器所需要的尺度参数。采用SDA9000串行信号分析仪进行频谱分析,使用型号为MIC3000 Compact PCI Industrial Computer的LSP设备进行FPGA硬件仿真,使用协同神经网络进行模式识别,建立基于Matlab GUI的仿真界面,与高斯小波滤波器组模型所得仿真结果进行对比,从功率谱图和识别结果上进行分析,证明新型小波滤波器组具有更优的识别率和抗噪性。