自控式音频扫描激振加载无损检测研究

本文对数字错位散斑无损检测技术的音频扫描加栽方式进行了研究，建立了计算机控制的宽带音频扫描加栽系统，该系统具有使用方便，音频信号可任意控制，既可以有稳定的单一信号输出，又可以连续输出线性关系的宽带扫频信号。研制开发的压控式音频波形发生器，在工程中具有广泛的应用价值。     

一种基于固定附加相位修正的音频信息隐藏方法

传统的音频信息隐藏方法均不能严格保证有很好的知觉相似性，因而隐蔽性差。该文提出了一种基于全局相位修正的信息隐藏方法，即固定附加相位法。该方法基于人的听觉对音频信号相位信息的不敏感特性，通过修正多帧信号使其具有相同群延迟特性来实现信息隐藏。实验及仿真结果表明，在无信道干扰条件下，与传统各种方法相比，该方法几乎不会导致听觉感知的任何失真，听觉相似性最好，误码率低，适用于宿主载体为高音质的音频信号。     

一种基于相位的音频数字水印算法

提出了一种基于相位的音频数字水印算法。该方法结合入耳的听觉特性，将经过处理的水印信号嵌入分帧语音信号傅立叶变换后的相位系数中，具有较好的不可觉察性。实验结果表明，该算法对一般的信号处理具有一定的鲁棒性。     

基于RLS的列控音频检测方法研究

列控系统是列车运行安全的保证,而音频信号又是列控系统的地面重要信息来源。为了对列控音频信息可靠检测,介绍铁路列控系统移频信号的特点,提出一种基于递推最小二乘(RLS)技术的列控音频检测新方法。该方法首先检测列控音频的载频信号大小,然后取列控音频的某一边频为RLS滤波器的期望参考输入。通过MATLAB软件进行验证,结果表明,该方法能有效地滤除相应边频,可以通过低通滤波求取低频包络信号。最后,利用该算法对真实的列控音频信号进行检测,测量结果与实际相符合,因此该算法是有效的,具有一定的应用价值。     

基于Matlab的音频数据采集系统的分析与评价

介绍了两种采集音频信号的方法,一种是基于声卡和Matlab的音频信号数据采集系统,该方法具有价格低廉,简单易行的优点;另一种是专业音频信号数据采集系统。实验结果表明,基于声卡和Matlab的音频信号采集系统精度低,可靠性差;小型风机噪声信号的主要频率段是100~200Hz,电视节目音频信号的主要频率段是300~700Hz。     

基于超声转换的音频信号定向传播

该文对音频信号在空气中的定向传播理论及其实现进行研究，音频范围的声波在空气中足以非线性形式传播的，且指向性较弱。根据无线电调幅技术原理，用音频信号调制高频载波信号可产生具有强指向性的超声波信号，再通过换能器将其在空气中发射，由于空气的非线性作用能够在声场中产生与原音频信号相同的可听声音，且与高频超声波信号具有相同的指向性。该文建立了一实验系统，并通过实验测定、分析了音频信号在变换、传播过程中的频率变化及声场分布，结果表明该文方法能够有效地尖锐声波的方向性。     

基于相位调制的立体声音频数字水印

提出了一种可进行盲检测的数字音频水印算法。该算法利用人类听觉系统对音频相位变化的不敏感性,通过时变的全通滤波器,对原始音频信号进行相位调制。为了实现盲检测,将水印信号通过频移键控(PSK)赋值到立体声信号的左右声道上,然后采用短时离散傅立叶变换的方法对嵌入水印的音频信号进行检测。实验结果证明该算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于人工神经网络的“零数字”音频水印算法

提出了一种基于人工神经网络的数字音频水印算法.利用人工神经网络学习和自适应的特征,将音频信号的重要特征作为人工神经网络的输入,通过人工神经网络的学习,建立音频信号与水印信息的对应关系,达到在不修改音频信号情况下把水印"嵌入"到原始音频信号中.实验结果表明该算法具有很强的鲁棒性和抵抗常用信号处理方法处理的能力,并且在提取水印时不需要原始音频信号.     

一种基于掩蔽效应的数字音频隐藏方案

提出了一种新的基于掩蔽效应的音频信号隐藏方案,利用宿主音频信号的心理学模型得到的掩蔽阈值,对伪随机序列调制后的隐藏消息进行频域掩蔽,将掩蔽后的伪随机消息嵌入宿主音频。该方法充分利用了人耳听觉系统（HAS）的掩蔽效应,同时利用伪随机信号的相关性,能够对嵌入后的音频信号进行盲提取得到隐藏消息。实验结果证明,嵌入后音频具有良好的不可察觉性,盲提取得到的隐藏消息误比特率较低。     

基于声卡的虚拟音频信号采集与处理

使用普通声卡代替商用数据采集卡，以LabVIEW软件为开发平台，实现音频信号的数据采集与处理，该系统能够采集声卡设计频率范围内的信号，实现对音频信号时域分析和频谱分析功能     

基于替代数据检测的音频信号非线性分析

针对轻微含噪的音频信号,本文提出了一种基于替代数据检测的非线性分析方法。该方法首先根据音频信号的线性假设生成多组替代数据,然后分别计算原始数据和替代数据的样本峰度,最终根据假设检验方法判断原始音频中是否包含非线性成分。实验结果表明,所提方法能够有效地验证音频信号的非线性特性。相比于传统基于最大Lyapunov指数的非线性分析方法,该方法能更好地区分音频信号和噪声信号。     

Dither在语音信号量化系统中的应用

在多媒体信号处理中 ,由于量化误差是输入信号的函数 ,使得语音信号产生信号失真和噪声调制。引入具有适当统计特性的dither(随机扰动 ) ,会使语音误差听起来象是白噪声。在适当压缩了数据量的同时 ,有效地提高了语音质量。文中对该方法进行了分析和总结 ,并用计算机仿真结果说明该方法的良好性能。     

基于DWT和SVD的自适应数字音频零水印算法

为了对数字音频的版权进行有效的保护,结合人类听觉系统和奇异值分解的重要特性,提出了一种小波域数字音频零水印算法。用混沌序列对水印图像进行加密,根据音频信号的时域局部特征选择最适合于构造零水印的音频段,对选取的音频段进行离散小波变换,提取小波域的低频分量作奇异值分解,利用低频系数的最大奇异值构造零水印,实现数字音频的版权保护。实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好;对于不同风格的音频信号,算法均具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重采样、重量化、剪切以及压缩等攻击。     

一种基于时域解相关的双通道语音分离算法

提出了一种基于时域解相关的卷积混合语音盲分离时域算法。该算法利用相关系数对语音信号进行时域去相关处理,同时基于二阶统计量完成双通道语音分离。该算法充分考虑了语音信号本身的相关性及不平稳性,收敛速度快,稳定性好,为减小计算量提出了该算法的递推改进算法。仿真实验表明,在对卷积混合双通道语音信号进行盲分离时,该算法是非常有效的。     

一种音频数字水印技术及其改进

音频数字水印技术是保护音频信息版权和限制音频制品复制的新手段,它通过把能代表所有者身份信息的特殊数据作为水印预先植入到音频信号中,水印信息的成功提取也就证明了使用者的使用合法性。本文在研究已有的音频数字水印技术优缺点的基础上,对ChangshengXu等人提出的方案进行了总结和改进,最后分析了该水印方案的有效性和安全性。     

数字录音技术在电话录音系统中的应用

提出了一种对模拟语音信号进行数字化录音的方法,并将其用于电话录音系统中,实验结果表明,该系统具有录音时间长、音质好、抗干扰性强以及使用方便等优点。     

基于DWT的音频"零数字"水印技术研究

提出了一种改进的方法,即在不修改音频数据情况下把水印信息＂嵌入＂到原始信号中.实验证明,该方法能够有效抵御各种常见攻击,具有很强的鲁棒性,并且在提取水印的时候可以不需要原始信号.     

Adaptive noise filtering based on artificial hydrocarbon networks: An application to audio signals

Many audio signal applications are corrupted by noise. In particular, adaptive filters are frequently applied to white noise reduction in audio. Recent work provides that there exist some insights on using an artificial intelligence method called artificial hydrocarbon networks (AHNs) for filtering audio signals. Thus, the scope of this paper is to design and implement a novel approach of artificial hydrocarbon networks on adaptive filtering for audio signals. Three experiments were developed. Results demonstrate that AHNs can reduce noise from audio signals. A comparison between the proposed algorithm and a FIR-filter is also provided. The short-time objective intelligibility value (STOI) and the signal-to-noise ratio (SNR) were used for evaluation. At last, the proposed training method for finding the parameters involved in the AHN-filter can also be used in other fields of application.     

基于听觉外围模型的音频基频估计方法

针对音频信号中的暂态成分对基频检测可靠性的影响,提出了一种基于听觉外围模型的基频估计方法。该方法根据听觉外围模型来模拟声音在人耳内耳听觉神经上传导过程,并利用循环平均幅度差函数判断每个神经传导信号上呈现的时域周期性,进而提取音频信号的基频。实验结果表明,在纯净音频条件下,该方法能准确地估计出音频信号的基频,并且在不同音量打击乐信号的干扰下,所提方法的平均错误率低于三种参考方法。