电场作用下钢液脱铜研究进展

阐述了国内外的各种主要脱铜方法;电场下钢水脱铜方法．该方法立意很新,即通过施加特殊电场,在阴极附近富集铜离子,在此基础上加选定的脱铜剂发生脱铜反应进行钢水脱铜．通过实验室钢水中铜的富集试验,结合工业现场情况,初步探讨了电场下钢水脱铜的工业应用的可行性．该种脱铜方法有一定的工业试验基础,在冶金工业上有着很广阔的应用前景．     

一种基于X^2分布的子带噪声估计方法

提出了一种基于X^2分布的子带噪声估计方法。带噪语音信号在临界带进行分解,并且假设子带信号服从X^2分布,然后在各个子带,采用基于X^2分布的改进最小统计量控制递归平均方法进行噪声估计。与传统的改进最小统计量控制递归平均噪声估计相比,该子带噪声估计方法可以利用人耳感知特性,并大大减少计算量。实验结果表明,提出的方法具有较好的噪声跟踪能力和较小的计算需求。采用该噪声估计的语音增强系统具有更强的噪声抑制性能和较好的增强语音信号质量。     

联合稀疏非负矩阵分解和神经网络的语音增强

针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization, NMF)的语音增强方法在低信噪比部分和无结构特征的清音部分会引入失真这一问题,利用语音信号在时频域呈现的稀疏特性和深度神经网络在语音增强应用中表现出的谱重构特性,提出了一种联合稀疏非负矩阵分解和深度神经网络的单通道语音增强方法.首先对带噪语音的幅度谱进行非负矩阵分解得到与语音字典和噪声字典相对应的稀疏编码矩阵,其中语音字典和噪声字典通过对纯净语音和噪声进行训练预先得到,以维纳滤波方法恢复出语音成分的主要结构;然后利用深度神经网络在语音增强中表现出的时频保持特性,通过深层网络学习经维纳滤波分离出的语音的对数幅度谱和理想纯净语音对数幅度谱之间的非线性映射函数,进而恢复出语音结构的缺失成分.实验结果表明：所提方法可以有效抑制噪声且较好地恢复出语音成分,在语音感知质量和对数谱失真性能评价指标上均优于基线方法.     

线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法

提出了一种线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法.该算法对预测系数和多级矢量量化采用渐进闭环设计,通过迭代实现预测系数和多级矢量量化设计的联合优化.在多级矢量量化设计过程中,采用迭代优化实现多级码本的联合优化.采用语音线谱对参数对量化算法进行测试.测试结果表明,与传统算法相比,该量化算法可以减小线谱对参数量化失真.提高编码语音质量.