指数函数规整群时延的VAD特征研究

虽然群时延函数的噪声鲁棒性已得到证明,但谐振引起的尖峰效应严重影响进一步的实际应用。为了保证对原声学空间的表征效力,在减少特征提取过程信息丢失的前提下,以降低群时延谱的动态范围为目标,提出指数函数规整群时延的特征参数。语音活动检测测试实验表明,其噪声鲁棒性和检测准确度相对于现有群时延函数特征有明显提高。     

基于中断概率的协作通信中继选择与功率分配算法

研究了功率受限情况下多中继协作通信网络的中继选择和功率优化问题。在AF网络中,提出了一种低复杂度中继选择与功率分配算法,其目标是在总功率一定的条件下使系统的中断概率最小。本算法对源节点和所有潜在中继节点进行功率分配,结合当前信噪比选择最优的中继集合,通过最速下降法求出使系统中断概率最低的功率分配因子。该算法不需要知道大量瞬时信道信息、不需要系统在等功率条件下进行中继选择,只需求得中继节点排列矩阵便可根据当前信噪比自适应获得最优中继节点集合。仿真结果表明,在相同条件下,该算法明显优于不同中继节点集合下几种算法的中断性能,并且与传统的SAF及AAF算法相比,有效降低了中断概率,提升了系统性能和功率效率。     

帧间差分相位谱帧长和帧移的最优设置方法

多数说话人识别算法涉及的短时傅立叶变换相位部分,因对其函数表达式的数学处理存在问题,往往被忽略。帧间差分相位谱的特征提取方法着眼于折中考虑相位突变检测能力和相位噪声两方面要求,但仅靠经验分析确定帧长和帧移缺乏理论依据,因此本文提出利用互信息准则对其进行最优设置。基于TIMIT语料库的说话人识别测试实验表明,这种最优帧长和帧移下的识别性能明显优于经验分析所得参数的结果。