语音增强技术在MELP声码器中的应用

为了使得MELP声码器在高噪声环境下仍然获得较好的语音效果,需对含噪声语音进行语音增强。本文采用谱减法和独立分量分析相结合方法,对语音进行增强。该方法可以在不增加语音采样硬件的条件下,满足独立分量分析中观测信号的数目不少于源信号数目的约束条件。结果表明,该方法能较好的分离出噪声和语音信号,增强输入到MELP声码器中的语音信号,提高MELP声码器在高噪声环境下应用的语音效果。     

MELP：新的2400bit／s美国联邦声码器标准

本文详细讨论了ＭＥＬＰ算法的模型及其实现，并将它的性能与其他语音编码标准作了比较。     

小波包变换及其在电力系统谐波电流检测中的应用

在此阐述了小波变换及小波包变换的基本原理。小波包变换是建立在小波变换的基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果表明,小波包变换方法能够正确地提取电力系统的谐波信号,将电流信号中的基波分量和高次谐波分量分离,验证了该方法的有效性。     

多尺度小波包变换在弱信号检测中的应用

文章在双模噪声背景下,为了改善信号检测性能,利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力对双模噪声中弱信号进行检测。理论分析和仿真结果表明,小波包检测系统不仅具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越。     

声门关闭奇异性在小波变换域中的表征

用波小变换从语音声波中对声门关闭事件进行时间定位检测等价于在小波变换的时间－比例域中找出局部模量极大在跨越若干比例尺度演化时的徨定模式。本文研究表明：１．在语音波形的小波变换域中，存在多种不同的局部模量极大值演化模式，而且对应于声门关闭的事件的这种局部模量极大值模式在多数情况下不同垂直于时间轴的直线；２．在小波变换域里声门关闭事件的局部模量极大值在沿比例尺度方向演化过程中位置偏差呆以用一个ＧＣ局部     

小波变换在语音基音周期提取中的应用

近年来，小波分析得到了迅速发展，尤其在数字通信、计算机图象处理等领域中得到广泛应用。目前基于数学严密性和完善性的小波分析不仅应用于理论研究方面，还应用于实际问题的解决方面。分析了小波变换在语音信号基音周期提取中的应用及其具体解决方案。     

MELP声码器DSP实现的存储空间配置分析

对2.4 kb/s MELP编解码算法的原理进行了简要分析,选择TI公司TMS320VC5509 DSP作为2.4 kb/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction,MELP)声码器的DSP实现平台。通过分析TMS320VC5509 DSP的存储结构,并结合MELP算法DSP实现的具体情况,讨论了如何对其存储空间进行配置,以便达到对有限存储资源合理、高效利用的目的。最后,给出了基于MELP声码器的TMS320VC5509 DSP的存储空间配置。     

正交小波(包)变换的算子矩阵

本文采用纯数学的方式,构造性地直接证明了对于长度为2的整数次幂的有限长离散信号,它的有限支撑的正交小波(包)变换算子可以用一个大小与信号长度一样的正交矩阵来表示,并且给出了该矩阵构造的一般方法和规律.     

应用最优小波包变换的特征提取方法

在模式识别或分类中,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的.但对于大量的非平稳或时变信号模式来说,如语音,雷达,地震信号等,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难.近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用,但小波包变换的任意多尺度分解特性,是分析非平稳信号更有效的方法,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基,不同的小波包基具有不同的性质,反映不同的信号特性,能获取其他变换所不能获取的信号特征.本文主要研究由给定的训练样本集,如何选择最优小波包基,从被识别或分类的信号中提取具有最大可分性的特征.为此提出了应用三种可分性准则,即距离准则,散度准则和熵准则选择最优基.通过实验,对应用各准则选择最优基提取特征与小波基提取特征的性能进行了比较.     

小波包变换用于双模噪声的信号检测

将小波包变换良好的时频分析能力用于分析双模噪声的统计特性,因为小波包变换具有带通滤波的作用,当分解的层数足够多时,变换可看作窄带系统,将双模噪声作某一尺的小波包变换,在此空间上双模噪声的输出近似于高斯分布,在这一空间上进行信号的识别与检测。将小波包变换用于双模噪声背景下的信号检测系统,并将此方法与经典检测系统进行性能上的比较,仿真结果表明,小波包方法优于经典检测方法。     

基于小波包变换的信号谱峰检测算法

提出了一种新的基于小波包变换的信号谱峰检测算法,主要思想是利用小波包变换的特点,对信号功率谱进行平滑处理,突出谱峰的特征点（起点、顶点和终点）,然后对其进行三层小波包变换,提取相应细节系数的特征点来估计谱峰的起点、顶点和终点,从而完成谱峰的检测。该方法的特点是无需信号的任何先验信息,是一种盲处理算法。仿真结果表明,信噪比不低于5dB的情况下,信号特征点检测的归一化均方误差（NMME）低于6‰,其性能比传统基于差分的方法有明显的优势。     

关于正交小波包变换的几点理论探讨

本文对正交小波包基函数在不同尺度上的传递关系、正交小波包变换系数在不同尺度上的传递关系、高斯白噪声的正交小波包变换系数的统计特性、以及正交小波包基的相关函数性质进行了理论研究,并获得了相应的理论结果,仿真实验验证了理论研究的正确性.     

用小波包变换产生音频数据索引的方法

针对音频多媒体数据库中基于例子和基于内容的查询,本文提出一种产生音频数据索引的方法.这里,我们首先讨论了小波包分解的过程和最好基及代价函数的选择方法.其次,对现有的用小波变换产生音频数据索引的二个方法进行比较,并提出基于小波包最好基变换产生音频数据索引的方法.再次,我们提出用音频数据的小波包最好基变换系数的部分最高值的能量作为音频数据索引.最后,我们把这种方法与直接采用小波变换产生索引的方法相比较.实验结果表明这种新方法具有较高和较稳定的检索精度.     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。     

基于小波包变换的双模噪声中信号的检测

以一类非高斯噪声———双模噪声为背景噪声,利用小波包变换良好的时频分析能力,对双模噪声的统计特性进行了研究,在此基础上,将经典最优检测器的结论推广到背景噪声为双模噪声的情况,提出了基于小波包变换的双模噪声中信号的检测方法。他是对传统的双模噪声中信号处理的完善与补充,仿真结果表明,该方法要明显优于经典检测。     

基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

基于小波变换/小波包变换的多载波调制技术

小波/小波包在通信系统中的应用是近年来一个新的研究领域,而基于小波/小波包变换的多载波调制技术是其中一大研究热点。由于小波/小波包基函数具有良好的正交性与时频局域性等特点,基于小波/小波包变换的多载波调制技术,能够有效地提高通信系统性能。本文介绍了当前几种主要的基于小波/小波包变换的多载波调制方案,分析了这些方案的性能特点及发展趋势,并与其他方案进行了比较。     

基于小波包变换的能量检测技术研究

频谱感知技术是认知无线电实现的关键,对解决频谱资源匮乏的问题起着举足轻重的作用,因此受到业界的广泛关注。在分析比较了三种常见的频谱检测技术后,提出了一种在未知噪声下的基于小波包变换的能量检测算法,通过小波包变换对噪声和信号功率进行估计从而得到较为准确的判决门限。仿真结果显示,在未知噪声情况下的该算法具有较好的鲁棒性,有望成为适于认知无线电应用的频谱感知技术。