基于Mel尺度的语音干扰效果评估方法研究

实际的干扰效果评估和传统的语音质量评估有一定区别。干扰评估系统中同步环节需要考虑;在干扰系统中,强干扰信号会破坏语音信号本身的结构信息,使其评估变得更加困难。针对超短波通信干扰系统,结合Mel尺度在人耳听觉感知上的优点和统计特征在强干扰下具有的顽健性特点,提出新的基于Mel尺度的统计测度,获得了良好的性能。结合最小二乘、BP神经网络以及SVR拟合回归模型等,其主观预测值和实际主观评测值之间的相关系数可以达到0.9以上,保障了该方法在实际干扰评估系统中的实用性。     

基于特征融合的通信语音干扰效果客观评估

针对通信语音干扰效果客观评估问题，提出了基于多测度与多模态融合的2种评估方法。首先，利用端点检测算法以及动态时间弯折算法对受扰语音数据进行预处理。然后，提取数据中的语音内容并与标准语音进行测度计算得到5种测度，将5种测度融合后利用随机森林模型进行质量等级评估。最后，结合多模态融合技术，设计了基于残差结构的神经网络模型，融合受扰语音数据的图域、测度域特征并进行质量等级评估。实验结果表明，2种方法的评估准确率均达到了90%以上。其中，多模态评估方法与现有的研究方法相比，准确率提升了约3.269%，证明所提方法具有更优的性能。     

一种语音通信干扰效果的客观评估方法

介绍一种语音通信干扰效果的客观评估方法,该方法利用基于人耳听觉特性的Bark谱失真测度与干扰效果MOS分相关联,得到主客观相关曲线。实验结果表明:该法具有较高的主、客观相关系数,在干扰环境下评估语音通信效果是可行的。     

语音干扰效果客观评估模板优化分析

语音通信质量客观评估方法是当前声学技术研究领域的一个重要课题,在介绍语音音质评估一般方法的基础上,首先利用最小二乘法建立了基于巴克谱测度的语音通信质量评估模板,通过对该模板进行主、客观分析,引入了BP网络建模方法,大大减小了以往的最小二乘法在语音干扰效果客观评估建模中的误差,确立了基于BP神经网络的语音干扰效果评估模型,并通过实验数据加以验证.     

一种语音通信干扰效果的客观评估方法

介绍一种语音通信干扰效果的客观评估方法，该方法利用基于人耳听觉特性的Bark谱失真测度与干扰效果MOS分相关联，得到主客观相关曲线。实验结果表明：该法具有较高的主、客观相关系数，在干扰环境下评估语音通信效果是可行的。     

语音通信干扰效果客观评估系统设计

分析了语音通信干扰效果客观评估系统组成及原理,以FSK调制解调芯片73M223-CP为核心设计了评估系统的硬件电路,并对评估系统中的信号控制和软件控制进行设计,构建了主客观较为一致的语音通信干扰效果客观评估系统。     

一种提高语音干扰效果评估准确度的方法

语音信号的干扰效果是检验通信对抗装备的重要指标之一,基于客观的评估方法是当前研究的重点。客观评估方法的基础是对语音信号的预处理,介绍语音信号端点识别和语音信号分段处理方法的基础上,提出了一种基于时间统一设备的端点识别与分段方法,解决了加噪语音信号在仿真试验中的分段问题,该方法不受信噪比影响,具有较强的适应性。     

BP网络在语音干扰效果客观评估方法优化中的应用

语音干扰效果评估是当前声学技术研究领域的一个重要课题。在介绍语音干扰效果评估一般方法的基础上,首先利用最小二乘法建立了基于巴克谱测度的语音干扰效果评估模板,通过对该模板进行主、客观分析,引入了BP网络建模方法,大大减小了以往的最小二乘法在语音干扰效果客观评估的建模中的误差,确立了基于BP神经网络的语音干扰效果评估模型,并通过试验数据加以验证。     

基于MVDR谱的语音通信干扰效果评估方法研究

提出了基于MVDR谱的语音通信干扰效果客观评估方法,并在通信电台连续波辐照试验中进行了验证。试验结果表明:该方法较好地反映了人耳听觉特性,与主观音质评价相一致,是一种较好的可以应用于语音通信干扰效果评估的客观方法。     

语音通信干扰效果客观评估的实现

将基于听觉的模型MFCC引入到语音通信干扰效果评价中,用语音通信干扰装备外场试验的实测数据对MFCC理论模型的适用性进行了验证,并制定了切实可行的方法将MFCC客观评价应用于外场通信对抗试验语音通信干扰效果的评估。     

RASTA滤波在语音干扰客观评价中的应用

提出了相关频谱(Relative Spectral,RASTA)处理模拟人类听觉感知特性的原理,将RASTA处理应用于语音通信干扰效果的客观评价。在美尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)参数的基础上,加入RASTA处理步骤,对语音通信干扰试验中的实测数据进行分析,证明了RASTA处理在一定程度上改善了MFCC参数的性能。     

面向旋翼飞机螺旋桨干扰的AM通信语音信号智能增强方法

为改善旋翼飞机空地语音通信质量,针对旋翼飞机螺旋桨造成的幅度调制(Amplitude Modulation, AM)信号复杂多频干扰以及恶劣机舱背景噪声,提出了一种通信语音时频掩膜智能增强方法,从而实现对机舱噪声与复杂干扰的有效抑制。该方法首先对原始时域语音信号进行分帧与加窗,通过短时傅里叶变换获取幅度谱与相位谱;然后将原始幅度谱作为网络输入,采用深度神经网络分析其语音信号的特征,采用长短期记忆网络挖掘语音信号的时序上下文信息,实现对语音时频掩膜的准确估计,并将其用于增强原始幅度谱以得到网络输出;最后结合原始相位谱,通过逆短时傅里叶变换获得增强后的时域语音信号。仿真与实际测试表明,该方法可有效抑制旋翼飞机环境下的干扰噪声,提高通信语音信号质量。     

基于生成对抗网络联合训练的语音分离方法

基于深度神经网络的语音分离方法大都在频域上进行训练，并且在训练过程中往往只关注目标语音特征，不考虑干扰语音特征。为此，提出了一种基于生成对抗网络联合训练的语音分离方法。该方法以时域波形作为网络输入，保留了信号时延导致的相位信息。同时，利用对抗机制，使生成模型和判别模型分别训练目标语音和干扰语音的特征，提高了语音分离的有效性。实验中，采用Aishell数据集进行对比测试。结果表明，本文所提方法在三种信噪比条件下都有良好的分离效果，能更好地恢复出目标语音中的高频频段信息。      

用于语音干扰效果评估的加权对数谱分析法

语音通信质量客观评估方法是当前声学技术研究领域的一个重要课题。在介绍语音音质评估一般方法的基础上,对基于巴克谱的客观评估结果进行分析对比后发现,评估结果中失真距离与主观评估的一致性较差,提出了基于加权对数谱分析的语音干扰效果客观评估方法,使评估结果更加可靠。     

New insights about interference suppression algorithm based on analog circuits and linear filtering method in ELF communication

In order to improve the communication quality in the extremely-low-frequency communication effectively, a kind of new insight based on analog circuits and linear filtering method for interference suppression is proposed, the latter mainly achieves by the joint diagonalization of the correlation matrices. The proposed algorithm takes place the filter coefficients by a linear combination of eigenvectors, the problem of interference suppression is converted into the solution of constructed coordinates. Besides, three kinds of filters are designed based on the mean square error criterion, the derivation process is given in detail, and several performance evaluation indices are also provided. And the derivation results show that the proposed algorithm can become common filters in speech enhancement when the number of chosen eigenvectors is a certain value. Finally, some experiments are performed in a laboratory environment. And the experimental results show that the proposed algorithm can suppress the interference effectively, and the compromise between the number of interference suppression and the degree of signal distortion can be controlled by changing the number of chosen eigenvectors, the proposed algorithm has potential performance gain.     

基于压缩感知的激光干扰效果评价方法

采用激光技术干扰电视制导系统可以使其光电探测设备降低或失去目标探测、识别与跟踪的能力,客观、准确地评估激光对CCD成像系统的干扰程度有利于指导光电对抗设备的研制和探测设备的激光防护。从激光干扰后图像目标特征的失效程度出发,结合压缩感知理论中可利用测量矩阵直接获取稀疏信号的特征信息的特性,提出了一种基于压缩感知的激光干扰效果评估方法。采用非下采样Contourlet变换对图像进行稀疏变换,根据干扰前后图像压缩感知特征的变化情况来评估激光的干扰效果。实验结果表明,与传统的评估方法MSE、SSIM相比,提出的基于压缩感知的评估方法对不同激光功率和不同探测角度下的图像都给出了合理的评估结果,能够克服不同探测角度对评估结果的影响,且对不同干扰功率的敏感度更高。     

基于奇异值分解与神经网络的干扰识别

无线通信中的抗干扰技术对通信的稳定性和安全性都具有重要意义,干扰识别作为抗干扰技术的重要环节一直是研究的热点。该文提出一种基于奇异值分解与神经网络的干扰识别方法,该方法只计算信号矩阵的奇异值即完成特征提取,与传统方法相比节省了多个谱特性的计算量。仿真结果表明:基于奇异值分解与神经网络的干扰识别方法与传统方法相比在干信比为0 dB左右的条件下识别准确率有10%～25%的提高。     

面向无人集群通信的干扰感知及电磁干扰自动规避方法

为提升无人机在复杂电磁环境条件下的通信可靠性，在无人机载通信系统基础之上，研究基于电子战特征的无人机通信干扰感知方法，感知环境电磁特性及干扰信号特征，根据干扰识别结果智能决策自动规避干扰，在最优信道上进行数据通信，能够大幅度提升复杂电磁环境下无人机通信系统的抗干扰传输能力。并构建干扰感知与自动规避的测试验证原理样机，进行外场测试验证，实现无人机（群）对杂波环境的智能化适应，满足日益增长的无人机应用需求。     

车载通信系统电磁干扰余量评估

随着科学技术的发展,车载通信系统面临的电磁干扰问题愈加突出.针对车载通信系统的干扰余量评估问题,基于四级筛选法,文中提出了一种新颖的车载通信系统电磁干扰余量评估方法.依次对车载接收机的工作条件、工作频率、信号功率和通信性能进行评估,以定量表述车载接收机的干扰余量及受扰情况.针对干扰源对接收机灵敏度的影响,该方法选取了通...