小波变换的语音去噪方法

提出一种改进的语音去噪处理方法：二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。     

均匀载荷作用下割缝筛管的应力分析研究

割缝筛管是采油防砂的一种重要的器材,但是研究表明,分布在割缝筛管上的割缝对其应力分布有很大的影响,所以确定不同参数下割缝筛管的应力的变化趋势是合理设计割缝管的重要依据。文章采用有限元法建立割缝 筛管的三维有限元力学模型,以CATIA为软件平台,对钢级为N80的石油割缝筛管进行有限元数值计算分析。结果表明,在缝数、缝长和缝间距一定的情况下,随着缝宽的增加,对应力分布没有明显的影响;在缝长、缝宽和缝间距一定的情况下,随着缝数的增加,应力分布趋于均匀,且逐渐减小;在缝数、缝宽和缝间距一定的情况下,随着缝长的增加,应力由均匀分布趋向应力集中,并逐渐增大。研究结果为合理地选择割缝筛管的设计参数,提高其使用寿命提供了一定的理论依据。
     

系统稳定性的劳斯判据与赫尔维茨判据的等价性论证

采用李雅普诺夫第二法和线性定常系统大范围渐近稳定判别定理,对赫尔维茨稳定判据进行了数学证明;从劳斯稳定性判据和赫尔维茨稳定性判据的充分必要条件出发,对它们的等价性进行了论证．     

语音分离技术的研究现状与展望

从计算听觉场景分析和盲源分离两种方法综述了当前语音分离技术的研究现状和发展方向。计算听觉场景分析是用计算机来模拟人类听觉系统的处理机制。它可分为两大类：一类是数据驱动型，特点是信息由低级向高级的单向流动；另一类是图式驱动型，特点是信息由低级向高级和由高级向低级结合的双向流动。最后指出信息双向互流的混合语音分离模式将是未来计算听觉场景分析研究的主要模式：基于听觉和视觉的结合来改善语音分离效果的研究将是未来研究方向之一。此外，盲源分离的欠完全问题．非线性混叠信号的可分离性、非平稳混叠信号的盲分离问题都将需要进一步研究：基于CASA和BSS联合进行语音分离将是未来研究的热点。     

声源定位分离技术在机器人领域的应用

综述了声源定位分离技术在机器人领域研究的现状、关键技术、主要研究问题以及发展趋势。对声音信息的获取、声源定位、声源分离、多传感器信息融合等技术进行了介绍。多声源定位、语音分离、移动声源跟踪和多传感器信息融合技术是机器人听觉感知技术未来发展趋势。     

机器人听觉定位跟踪声源的研究与进展

从基于麦克风阵列和基于人耳听觉机理两个方面综述了当前机器人听觉定位跟踪声源目标的研究动态和发展方向。首先回顾了机器人听觉定位声源的研究历史;其次讨论了两种系统的优缺点;最后指出了未来机器人听觉定位跟踪声源的发展趋势。基于麦克风阵列的声源定位系统,盲波束形成技术是未来进一步研究内容。而基于人耳听觉机理的声源定位系统,运用计算听觉场景分析建立声源定位模型将是未来热点研究内容。     

基于分频过零点探测的双耳声源定位

提出一种基于分频过零点探测的双耳声源定位的方法.为了估计ITD,通常方法是利用左右耳瞬间神经发放率的互相关运算求得.可是,这些方法由于涉及互相关运算需要高运算复杂性.而且在噪声多源环境下容易遭受ITD估计的不准确性.在提出的方法中,估计ITD值是通过在采样ITD直方图上加权SNR获得,其SNR估计值是由ITD采样的偏差计算出.因此该方法能提供声源方向的准确估计和噪声鲁棒性.为了证明该方法的有效性,在各种噪声环境下进行了声源定位仿真实验,其结果证实了声源方向估计的准确性和噪声鲁棒性,并且与通常的互相关法相比能够提供显著少的计算复杂性.     

一种新的基于小波变换的语音消噪方法

提出一种新的语音消噪处理方法:二次小波分解全局阈值法.该方法不同于传统阈值消噪方法,首先对语音信号高频部分做了二次分解,然后应用阈值消噪的方法对信号进行消噪处理.该方法在MATLAB上进行了模拟实验.试验结果表明该种方法鲁棒性很好,提高了信噪比,去除了大部分噪声,同时有效信号的能量也相当完整地保留下来,能够很好地解决噪声对语音信号的干扰问题.