西洋乐的调音

一、拾音本文就古典音乐中的交响乐、室内乐和合唱来叙述整个西洋乐的拾音方法。为了拾取声音,使用各种指向性的传声器,在可调指向性传声器还未开发时,仍需要使用适合于不同拾音目的的各种传声器,而且传声器并不具备非常完好的指向性,不象照相机,在镜头摄影角度以外的光线是不可能进入的。即使用指向性传声器,只是该方向的灵敏度比其他方向高得多,但是仍可以从侧面、背面、上下方向拾取声音。因此,不可能从音乐演秦中只拾取特定乐器的声音。这个问题使得传声器的布置和调音操作在音频拾音中,变得很麻烦。     

智能会议系统的自适应性

为提高会议系统性能指标和使用效果,经多年努力研究开发出一套有效的解放方法,并申请两项实用新型专利“一种精准拾音教学观摩扩声系统”和“一种抗噪声指向性传声器”.讲述了自适应性的概念,进一步介绍智能会议系统自适应性需求.     

采用面上拾音方式的桌上薄型可变指向性电容传声器

面上拾音是把传声器放在离一个平面很近处检拾声波,拾音点声压可提高近一倍,且直接声与反射声彼此不易干涉,很适于在桌上对语言拾音。本文介绍了一种采取面上拾音而指向性可变的传声器及其指向性选择器。说明了面上拾音的机制及其对指向性的影响。所试制的传声器用有两个单指向驻极体电容传声器,使其正面相对,通过改变两传声器输出电压比而取两者之和或差的方法,实现了指向性可变。指向性可在七档中任选,如全指向、单指向、双指向、超心形指向、宽心形指向等。给出了这种传声器的结构和参数。     

指向性界面传声器

指向性界面传声器是一个在表面上使用的小截面,心形或超心形传声器。该传声器解决了许多拾音问题,而且还有许多使用中无法预料的优点。本文将探讨该传声器的基础知识和它的应用前景及应用范例。也许,指向性界面传声器正是你寻找的解决问题的工具。     

一种适用于助听器的低失调自适应指向性算法

在噪声环境中助听器的性能会受到严重影响.但当噪声与期望信号处在不同方向时,在助听器中使用指向性传声器系统能够有效地抑制噪声,使助听器的使用者受益.本文基于自适应LMS(最小均方)算法提出了一种适用于助听器的低失调自适应指向性算法,用以动态调整传声器系统中滤波器的系数,使指向性模式的灵敏度最低点朝向噪声源方向,达到降噪的目的.相比于现有的LMS算法,本文引入了一种后验信噪比并将与其相关的信噪比补偿因子引入自适应步长的更新过程,有效改善了语音信号存在时的失调情况.最后,本文通过仿真验证了本文算法对失调的改善作用.     

A／B拾音制式

A／B拾音制式的拾音原理 A／B拾音制式是将型号和特性完全一致的两只传声器彼此拉开一定间距构成的立体声传声器系统，在录音时将传声器系统置于声源前方，并将左传声器拾取到的信号馈送到记录载体的左声道：将右传声器拾取到的信号馈送到记录载体的右声道。     

广播质量漫谈(三)

1传声器的拾音质量把好声音质量关 ,首先要从声源抓起。拾音中的一招一式均是质量的再现 ,也是质量的保障。播音室声学参数的选择、传声器的拾音质量、调音台的声加工以及优质高效的传输效果是决定质量的各个环节。而拾音技术又是所有环节中的一环。传声器俗称话筒 ,有人还习惯地称它为麦克风。传声器分动圈式、铝带式、电容式、驻极体式、无线式若干种。根据原电子工业部关于传声器SJ2 0 5 4 82、SJ2 0 5 5 82的文件规定 ,传声器的技术指标分为灵敏度、频率响应、指向性、等效噪声、过载声压、极性、额定负载阻抗和输出阻抗等八项。传声…     

一种适用于混响环境的双传声器自适应指向性算法

在许多语音信号处理系统(如助听器)中,都采用了指向性算法处理在空间上相互分离的信号,但在客厅、会议室等室内环境中混响的存在严重影响了指向性系统的降噪性能,现有的去混响算法不能有效地抑制干扰噪声。该文提出一种适用于混响环境的自适应双传声器指向性算法,采用两个间距很小的全向性传声器,将自适应零限波束形成(ANF)结构和利用概率模型抑制混响的方法相结合,实现了在混响环境中的自适应指向性。与现有指向性和抑制混响算法相比,该算法采用一个简单的结构同步实现了指向性和抑制混响,具有较低的复杂度和较强的实时性。仿真验证了算法在混响环境中的指向性降噪性能。     

双传声器系统中的风噪声抑制方法研究

风噪声是自然界中最常见的一种噪声,严重影响着传声器拾音质量,并且其非平稳性使普通消噪方法（如谱减法等）不适用于风噪声抑制。本文分析了双传声器拾取的语声信号和风噪声信号的频域相干性,利用来自双传声器语声信号之间的强相干性和风噪声之间的弱相干性,采用Zelinski滤波器思路,考虑自由声场和扩散声场中风噪声和背景噪声的综合影响,设计了一种利用信号的相干性进行风噪声检测,进而准确估计风噪声相干系数的风噪声抑制滤波器。实验证明,文中提出的基于双传声器相干性原理的风噪声抑制方法较传统方法不仅在消噪性能上有较大提升,而且还具有运算量小、实时性强的特点,能够广泛应用于自由声场和扩散声场中的各类拾音系统。      

一种利用抛物面聚焦提高传声器灵敏度的方法

目前有一种需要,要将很远距离的人耳听不清的人声信号拾取和保存便于需要时进行分析。但普通的拾音装置的感觉灵敏度有限,不能拾取远距离的信号,因此需要一种能提高传声器灵敏度的装置拾取远距离的人声音频信号。目前传声器灵敏度在-40~-75 d B(其信噪比不低于50 d B的情况下),指向性角度一般都在200°以上,即使是超心性指向性传声器,其指向性角度也不会少于120°,现介绍一种能将传声器灵敏度提高的方法。     

利用相位时频掩蔽的麦克风阵列噪声消除方法

本文提出了一种在干扰声源和背景噪声存在条件下麦克风阵列噪声消除的方法。麦克风阵列通过波束形成增强由导向矢量所指定方向的目标声源来抑制背景噪声。然而,现有的波束形成算法在干扰声源存在的情况下,无法进行准确的导向矢量估计。为此,本文提出一种基于音频信号互相关功率谱相位的麦克风阵列噪声消除方法。首先通过音频信号的相位时频掩码估计导向矢量,并对其进行波束形成,从而有效抑制干扰声源和背景噪声;然后利用语音存在概率,采用最大似然的方法估计波束形成后信号中残留的干扰噪声功率谱密度,对其进行后处理,进一步抑制残留干扰和噪声。实验结果表明在干扰声源和背景噪声存在的条件下,所提方法有效地实现了麦克风阵列噪声消除,且各种性能指标优于基线方法。      

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。      

一种用于3G系统中复杂背景噪声环境下的话音激活检测算法

本文讨论了一种新的应用在3G自适应多速率系统中复杂背景噪声环境下的话音激活检测算法。这种算法基于谱估计理论和周期信号检测方法,应用一个IIR滤波器组把输入窄带语音信号分面九个频带,进而估计每个频带的语音信号和背景噪声的电平,结合基音和音调检测,在区分语音和移动环境中的大多数背景噪声对表现得足够健壮,最后,基于欧洲电信标准委员会建议的3G平台对这种算法进行了仿真评估,并就其健壮性从主客观两个方面进行了分析。     

室内声环境中的语音端点检测自适应算法

室内场所是语音识别技术的一种典型应用环境,传统的端点检测研究多考虑噪声的影响,忽略室内混响的影响,研究证明室内混响对端点检测和识别效果能造成显著的负面影响.通过研究短时能量和短时自相关序列( RAS),提出了一种自适应的端点检测方法.可以通过估计噪声段短时能量来适应平稳噪声干扰环境,并能修正含混响语音的检测终点.端点检测和语音识别实验结果表明,本方法在平稳噪声和室内混响声环境下具有良好的性能.     

基于最小统计量和掩蔽效应的单通道语音增强

利用人耳感知的掩蔽特性，并结合含噪语音能量的最小统计量估计，提出了一种低信噪比下的单通道语音增强算法。该算法对原始语音在Bark频带能量的最小统计量进行估计，从而准确估计含噪语音信噪比，再从感知的角度，在时域和Bark频域上合理调整增强系数，以实现语音增强的目的。实验表明，该增强算法能够在减小语音失真的同时，很好地抑制背景噪声和残余音乐噪声。     

An immunological approach based on the negative selection algorithm for real noise classification in speech signals

This paper presents a new approach to detect and classify background noise in speech sentences based on the negative selection algorithm and dual-tree complex wavelet transform. The energy of the complex wavelet coefficients across five wavelet scales are used as input features. Afterward, the proposed algorithm identifies whether the speech sentence is, or is not, corrupted by noise. In the affirmative case, the system returns the type of the background noise amongst the real noise types considered. Comparisons with classical supervised learning methods are carried out. Simulation results show that the artificial immune system proposed overcomes classical classifiers in accuracy and capacity of generalization. Future applications of this tool will help in the development of new speech enhancement or automatic speech recognition systems based on noise classification.     

基于短时对数谱估计MMSE的语音增强算法研究

结合语音激活检测(VAD)技术对短时对数谱估计最小均方误差(LSA-MMSE)语音增强算法进行了改进。通过实验表明,LSA-MMSE增强算法在消除背景噪声、增加语音清晰度和提高语音自然度等方面比谱减法更加有效。     

基于模糊分类器的能量可变噪声环境下的词边界检测

词边界检测误差是语音识别中产生错误的主要原因之一，常规的检测算法在低信噪比尤其在背景噪声能量可变的环境下不能有效工作。文中用语音信号的精确时频参数和过零率来训练模糊神经分类器，进行词边界检测。在不同背景噪声下的实验结果表明，该方法可适应背景噪声能量的变化，得到高正确率的词边界检测。     

一种利用线性预测定位的声源跟踪方法

在声源跟踪中,声源定位的精度和更新速率决定了声源跟踪方法的精确度和实时性。常用的声源定位算法易受噪声和混响的干扰,定位精度较差。提出了一种声源跟踪方法,利用语音的线性预测残留误差求互相关对声源定位,减小了噪声和混响对定位的影响。仿真结果显示,该声源跟踪方法有较高的精度和稳定性。