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提出一种简单、实用的联合检测技术,将经典的基于能量和过零率的双门限法与基于小波变换的子带能量法巧妙地结合起来进行语音信号的端点检测,充分利用双门限法算法简单、实时性好、准确率高,小波子带能量对高斯白噪声区分性能强的特性。仿真结果表明新算法能提高检测系统在噪声环境下端点检测的准确率。 相似文献
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前端噪声处理直接关系着语音识别的准确性和稳定性,针对小波去噪算法所分离出的信号不是原始信号的最佳估计,提出一种基于子带谱熵的仿生小波变换(BWT)去噪算法。充分利用子带谱熵端点检测的精确性,区分含噪语音部分和噪声部分,实时更新仿生小波变换中的阈值,精确地区分出噪声信号小波系数,达到语音增强目的。实验结果表明,提出的基于子带谱熵的仿生小波语音增强方法与维纳滤波方法相比,信噪比(SNR)平均提高约8%,所提方法对噪声环境下语音信号有显著的增强效果。 相似文献
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为了解决低信噪比环境下传统的语音端点检测算法性能较差且不能自适应环境噪声,提出了一种基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法。将对数能量与改进的Mel能量进行融合,获得了一种新的时频参数(TF),该参数能有效地区分语音段和噪声段。使用该参数在噪声段对阈值进行更新,采用门限检测法判定出语音端点。仿真实验表明,该算法具有较好的鲁棒性,且能够准确地检测出语音端点。当信噪比(SNR)为0 dB时,端点检测错误率仅为15%左右。 相似文献
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为了提高语音端点检测效果,将小波分析和神经网络相融合,提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法(WA-PCA-RBF)。利用小波分析提取语音信号的特征向量,采用主成分分析法选择语音信号特征,消除冗余特征,将选择特征向量作为RBF神经网络输入,通过遗传算法优化RBF神经网络参数建立语音端检测模型。结果表明,相对于传统语音端点检测算法,WA-PCA-RBF提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,可满足实际系统需求。 相似文献
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端点检测是语音识别系统的一个重要组成,尤其是在噪声环境中,其准确性对语音识别系统性能有直接影响。提出了一种基于小波子带倒谱系数(SBC)的语音信号端点检测方法,利用小波变换对频带进行尺度划分,采用小波子带倒谱能量检测语音端点。通过与MFCC的仿真对比以及大量实验分析,小波子带倒谱特征在语音端点检测中具有更好的识别性能。 相似文献
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Bark子波变换的改进及其在水声目标分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
该文在Bark子波的构造的基础上,提出一种改进的子波变换。该子波变换在Bark子波变换的非线性映射中引入伸缩尺度参数,以及改变Bark子波母函数的相关参数,实现了更为灵活的频域划分。然后基于改进的子波变换进行水声目标特征提取,及分类实验。实验表明,改进的子波变换提取特征的可分性优于Bark子波变换。 相似文献
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提出了一种Bark子波变换的电子耳蜗语音增强算法。该算法首先引入与人耳听觉系统更为适应的Bark子波变换来进行电子耳蜗CIS语音信号处理,然后在每个Bark通道中利用非线性谱减法对其进行语音增强,谱减法的参数由人耳隐蔽阈值来控制。结果表明:即使在低信噪比的情况下,信噪比也能提高16 dB左右,合成的语音对于电子耳蜗使用者具有较好的清晰度和可懂度。 相似文献
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在Bark子波的构造的基础上,提出一种改进的Bark子波变换构造方法,即直接由临界带中心频率确定Bark子波的中心频率,保证了其通带和临界带的对应一致性,并与人耳的听觉系统十分吻合。采用Bark子波对带噪语音进行分解,在语音信号的子带层次上用一种类似于软阈值的无穷阶可导的函数进行阈值处理,并应用谱减法进行二次增强。仿真实验表明,构建Bark子波与增强算法使信噪比和PESQ得分都有较大提高,特别是在信噪比较高时,语音具有很好的清晰度和可懂度。 相似文献
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A novel wavelet transform is introduced based on the backward difference of the Poisson probability density function. This family of wavelets is a function of one discrete and two continuous variables. The Poisson wavelet transform is useful for system identification, parameter estimation and model validation. In particular, it is well-suited for linear time-invariant systems that are modelled as combinations of decaying exponentials with a single time delay. A fast computational algorithm for computing the Poisson wavelet transform is developed using cascaded first-order filters. The concepts are demonstrated on a three-tank process and a simplified heat exchanger. 相似文献
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小波变换作为一种有效的函数逼近工具,为其应用于分布参数系统的逼近提供了理论根据.以一大类复杂化学反应器分布参数模型为研究对象,采用Hear正交小波函数逼近非线性分布参数模型,然后采用多变量最小二乘递推辨识算法求解集总化的多变量状态空间模型参数.不仅考虑实际过程中状态量、控制量或变参数的乘积非线性特征.而且将反应过程的传质系数当作空同变参数进行辨识,为此,提出了一种便于逼近计算的新的Haar小波运算矩阵--平方积分运算矩阵,并得到了计算通式.通过仿真实例说明了通过提高Haar小波逼近阶数可极大地改善辨识效果.同时运用变尺度分段逼近方法,以较低的阶数较好地逼近平稳过程,说明了该方法的有效性. 相似文献
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改进的广义高斯分布与非局部均值图像去模糊 总被引:2,自引:0,他引:2
为了改善常规算法不能保留图像边缘细节信息的缺陷,获得更好的图像去模糊效果,在非局部均值图像复原算法的基础上提出一种新的基于广义高斯分布与非局部均值的去模糊算法。先对模糊图像进行小波变换,然后应用极大似然估计的方法以及经典的Newton-Raphson算法来估计出广义高斯分布模型的尺度参数和形状参数,利用这两个参数改进原始的单一根据指数函数的衰减速度和局限于一个参数来求图像权值的方法。在多个典型图像上的测试结果表明,改进算法后的图像去模糊化效果比原始的NL-means方法更优越,具有很好的应用前景。 相似文献
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分析遗传算法和仿生小波变换的原理和方法,提出一种基于遗传算法的仿生小波语音增强算法.首先将普通小波变换转换为仿生小波变换,得到仿生小波变换系数,接着利用遗传算法的选择、交叉、变异获得仿生小波的优化阈值参数,从而确定最优小波阈值,随后结合最优小波阈值和改进阈值函数去噪,最终将经阈值处理后的仿生小波的系数变换至普通小波域且实行连续小波逆变换,获得增强的语音信号.仿真结果表明,在低信噪比环境下,与传统的最小统计和仿生小波变换算法相比较,经本文提出的算法处理后的增强语音其失真和残余噪声更小,语音质量和可懂度都较高. 相似文献
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