基于AR模型的语音增强方法

对语音增强方法中经典的谱减法和最小均方误差估计(MMSE)方法进行了阐述和分析。利用自回归平均移动模型(ARMA)的理论对色噪声进行建模,得到基于AR模型的语音增强方法。对几种增强方法在3种色噪声条件下和(-5～5dB)信噪比范围内进行了计算机仿真实验。仿真实验结果表明:基于AR模型方法增强后语音得到了"白化",谐波结构的色噪声得到了有效地抑制,原始语音保留较好。     

基于Bark小波的语音端点检测算法

为提高噪声环境下端点检测算法的性能,提出一种基于Bark小波变换的语音端点检测算法。在Bark小波变换的非线性映射中引入伸缩尺度参数,提取不同子带上信号的小波变换系数,利用Bark小波的奇异性构造端点检测参数,并通过仿真验证得到有效的阈值选择规则。实验结果表明,与传统的短时能量法和倒谱距离测度法相比,该算法的检测准确率明显提高,具有较强的噪声鲁棒性。     

基于中文标点的隐写术设计与实现

隐写术是一种保障信息安全的重要方法。在普通文本中隐藏信息,因其包含的信息冗余量少而难以实现。提出了一种基于中文标点信息隐藏的新方法,利用标点具有全角和半角之分的特点,在文本中使用标点互换来隐藏秘密,方法简单实用、可操作性强,通过实验证明能达到信息伪装的目的。