一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

采用子空间分解法对噪声语音进行信号增强，并用基于Johnston听觉掩蔽模型的感知滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景音乐噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明，与传统的信号子空间分解法相比，基于信号子空间和听觉掩蔽效应的方法可有效地减少语音信号的失真度。     

基于听觉掩蔽效应的改进MFCC特征提取算法

目前,关于语音识别的研究尚处在实验室环境中,而实际的语音总是与噪声和干扰并存。人类能够在信噪比很低甚至在有干扰声音存在的环境中正确识剐语音主要是依靠人的双耳输入作用,本文就模仿人耳的听觉掩蔽效应来掩蔽噪声信号,提出了一种MFCC（Mel频率倒谱系数）改进提取算法。该算法能更好地减少噪声信号对纯净语音信号的影响,从而提高语音信号的识别率。实验表明改进后的算法相对于传统的MFCC提取算法大约有4．43％～8．42％的相对性能提升。     

一种基于几何谱减法和听觉掩蔽效应的语音增强方法

针对低信噪比下非平稳噪声环境情况,几何谱减算法产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合听觉掩蔽效应的改进算法,该算法通过对噪声的实时估计,同时结合听觉掩蔽效应设计一个感知滤波器,对增强后的信号频谱进行滤波以抑制背景噪声,从而将残留噪声强度控制在掩蔽阈值之下.通过计算PESQ、oSNR、语谱图及时域仿真波形图分析及主观试听表明:改进的几何谱减算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且残留噪声和语音畸变较小,提高了语音的可懂度.     

基于听觉掩蔽效应的语音增强算法的研究

提出了一种基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。算法对含噪语音的增强包括谱减法语音增强和感知加权语音增强两个步骤,分别从客观和主观两方面来提高含噪语音的质量。在谱减法阶段考虑了语音和噪声谱的交叉项,有效地减少了增强语音中的残余噪声;在感知加权处理中充分利用了人耳的掩蔽效应,设计了感知加权滤波器,对谱减法增强后的语音进行滤波,进一步消除残余噪声。对算法进行了数值实验,实验结果表明该算法能有效提高含噪语音的质量,比传统的谱减法有较大改进。     

一种基于听觉掩蔽模型的语音增强算法

本文提出一种基于听觉掩蔽模型的语音增强算法。该算法对应用于语音编码中的听觉掩蔽模型进行了适当的修正，动态地确定第一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值，有选择性地进行谱减。计算机仿真表明所提算法优于基本谱减法，不仅信噪比有较大的提高而且有效地减少了主观听觉的失真和残留音乐噪声。     

视听注意属性对听觉掩蔽效应的影响

在视听交互条件下,对听觉掩蔽与视听注意属性之间的关系进行分析与讨论.设视觉、听觉注意属性是影响听觉掩蔽的两个因素,试验采用二因素析因设计.试验结果显示,听觉掩蔽周值只受听觉注意属性的明显影响;听觉判断反应时问则同时受到视觉、听觉注意属性的显著影响,其中反应时间的最大增幅达到100%.     

视觉任务对听觉掩蔽效应影响的实验分析

视觉和听觉的交互作用是重要的感知心理现象,视觉和听觉同时做感知任务,可能会相互影响。在听觉掩蔽效应实验中,如果同时有视觉任务,听觉掩蔽效应可能会发生变化。变化的听觉掩蔽效应在应用中又可能对视频感知造成影响。设计了3组不同的视觉任务来观察这个问题,要求被试同时完成视觉和听觉系统给予的感知任务。结果发现,同时进行视觉任务,听觉掩蔽效应受到影响,并且视觉任务与听觉感知对象的相关性也表现出干扰效果。     

基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大.在利用听觉掩蔽闻值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱减法噪声估计误差,并对谱减后的语音信号进行感知滤波来进一步抑制残留音乐噪声.实验结果表明,该算法能去除噪声,增强语音,并在不影响信噪比的同时降低语音失真测度值.主观测听表明语音音质有明显提高.     

一种鲁棒的彩色图像多功能水印算法

首先转换彩色图像的颜色空间抽取相应的灰度图像,再对灰度图像进行提升小波分解,在分解过程中利用图像压缩操作,引起近半数的小波系数增大,另一半系数减小,基于系数增减特征实现版权水印和消费者数字指纹的同时嵌入,从而获得版权认证和盗版追踪的双重功能。仿真实验表明该算法具有良好的鲁棒性和不可感知性。     

基于听觉掩蔽效应的小波包语音增强

在分析传统阈值函数小波去噪方法的基础上,提出一种根据人耳掩蔽效应设计的阈值函数去噪方法。该方法利用小波包的多分辨率的优点,把语音分解到反映人耳听觉特性的小波子带中,再使用根据人耳听觉掩蔽原理设计的噪声掩蔽阈值函数对带噪的小波系数进行处理,最后反变换得到增强语音。仿真实验表明：输出的信噪比与听觉评测（PESQ）均取得较好结果。     

一种基于人耳掩蔽效应的DCT域音频水印

文中提出了一种基于听觉掩蔽效应的DCT域音频水印算法.首先根据人耳听觉系统的心理声学模型估算每帧音频数据的掩蔽阈值,然后利用量化的思想将水印信号自适应地嵌入到掩蔽阈值以下的频率分量所对应的DCT域系数中.仿真实验结果表明:与传统DFT方法相比,该算法具有更好的透明性和鲁棒性.     

听觉掩蔽和音频信号压缩编码原理

本文叙述了听觉掩蔽效应和音频信号压缩编码原理。讨论了ＡＴＲＡＣ、ＰＡＳＣ、ＭＵＳＩＣＡＭ编码和目前音频视频信号压缩编码的国际标准．     

基于听觉掩频效应的数字水印算法设计

针对音频文件中嵌入数字水印的应用需求,提出了基于掩频效应的数字水印嵌入原理,详细阐述了利用掩频效应实现音频数字水印的嵌入流程和提取流程,给出了数字水印嵌入和提取过程中的关键计算函数．对所设计的音频数字水印算法进行了实验测试和分析,测试结果表明：本文算法具有良好的不可见性和鲁棒性,能够抵御常见的数字水印攻击方法,但在抗采样点的剪切攻击时采样效果性能尚不理想．     

一种基于人耳掩蔽效应和无语音概率的谱减语音增强算法

提出一种基于听觉掩蔽模型和无语音概率的语音增强算法。该算法对听觉掩蔽模型进行了适当的修正,通过引入无语音概率(SAP)思想动态地确定每一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,有选择性地进行谱减。仿真结果表明所提出的算法优于一般掩蔽增强算法,能够有效地减少音乐噪声并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。     

基于声音定位和听觉掩蔽效应的语音分离研究

人耳具有在嘈杂环境中将感兴趣的语言信息提取出来的能力,而双耳听觉特性有助于这种能力的加强.据此本文提出了一种基于声音定位和听觉掩蔽效应的混叠语音分离方法.根据声音到达双耳的时间差和强度差在时频域内确定相应的掩蔽系数,该系数是二值的,以直接去除干扰信号,保留有用信号并达到语音分离的目的.实验表明,本文提出的方法是有效的.该方法不仅适用于混叠语音为浊音情形,对清音的情况同样适用,因而比基于基音提取的语音分离方法的适用范围更广.     

厅堂脉冲响应与人耳感知模型的研究

在分析厅堂脉冲响应的过程中引入了人耳听觉模型,在听觉生理学和心理学研究成果的基础上,建立了针对厅堂音质研究的人耳感知模型。该模型模拟了基底膜的频率选择特性,内毛细胞的半波整流特性以及神经纤维的时域累积特性等一系列人耳感知过程。通过对厅堂脉冲响应的实例分析发现,基于人耳感知模型的厅堂脉冲响应分析具有明显的优点。与现有的客观参量比较,该模型的计算结果与主观感觉之间存在更为紧密的联系。