“语音/音频信号智能处理”专栏序言

近年来,深度学习和大模型的快速发展极大地推动了语音/音频信号智能化处理技术的进步。以语音/音频信号智能处理为代表的新一代智能信息技术,逐渐成为我国推动经济高质量发展、建设创新型国家的重要技术保障和核心驱动力。语音识别、声纹识别、语音合成、声源定位、情感分析、噪声消除等语音/音频信号智能处理技术已在智能助手、智能家居、人机交互、自动驾驶、医疗诊断等众多领域得到了广泛应用。随着生成式人工智能的进一步发展,语音/音频信号智能处理技术将会在更多领域发挥重要作用。

非平稳强噪声环境中的音频信号端点检测系统

为提高音频信号端点识别能力,设计一种非平稳强噪声环境中的音频信号端点检测系统。构建音频信号端点检测硬件单元,利用预处理单元对音频信号进行预加重、分帧以及加窗处理后,端点检测单元在提取处理音频信号的MFCC倒谱距离特征、频带方差特征的基础上,依据动态阈值估计策略确定恰当阈值;通过双特征参数双门限法来实现对音频信号起止点的确定以及语音帧和非语音帧的分离;利用包络确定延时单元,防止噪声段被错误识别为语音段,避免出现拖尾太长问题。实验结果表明,所设计系统可实现非平稳强噪声环境音频信号端点检测,检测误差满足设定要求。

噪声环境中多轨道数字音频信号降噪方法

为提升多轨道数字音频信号的峰值信噪比,降低噪声,使音频更加清晰,提出噪声环境中多轨道数字音频信号降噪方法。使用二进小波分解多轨道数字音频,将信号分解为不同的频率子带,使得噪声和信号在频率域上分离。通过模极大值计算分解信号的奇异性,由于信号和噪声在相同奇异性时的变化不同,因此能够确定信号中的噪声特点,利用层间相关搜索法找到分解后信号中的噪声并去除,最后使用交替投影法将去除噪声的分解信号重构,得到去除噪声的多轨道数字音频信号。实验结果表明:使用该方法进行降噪后,存在噪声的信号幅值得到了控制,一些单独突出可认定为噪声的信号基本消失;对低峰值信噪比的信号降噪,平均峰值信噪比提升了28 dB。

轻量化音频信号处理算法与FPGA实现

为了解决语音通信系统中音频信号处理的数据量大,杂散信号多,以及调频接收机在接收到的音频信号忽大忽小的问题,提出了一种轻量化音频信号处理算法,并基于此算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上实现了音频信号的接收与自动增益控制。该算法结合数字下变频技术、多级抽取滤波技术及自动增益控制技术(AGC),应用于音频信号处理系统中,将从上级天线接收的射频模拟信号通过模数转换以及数字下变频转换为基带音频信号,经四级抽取滤波将基带信号中的杂散信号滤除,降低了系统的复杂性和功耗,同时AGC对基带音频信号进行控制调整,输出较为稳定的音频信号。经过实验证明:该算法能够有效地将信息速率从102.4 MHz降至32 kHz、减少计算负担、提高信号质量、降低了FPGA的资源利用率;并且实现音频信号的自动增益控制调整,其调整时间仅为12.8μs,满足接收机的功率稳定时间。

强噪环境下分频段数字音频信号精细化采集研究

在强噪环境下,为了获取高质量、低失真度的数字音频信号,提出一种强噪环境下分频段数字音频信号精细化采集方法。通过麦克风设备获取音频信号,利用LM4550芯片对其作采样、编码等处理后生成数字音频信号,基于AC-97单元接收数字音频信号,利用频段分割器对其作频带分解,获得互不重叠子频段数字音频信号。采用多窗谱谱减法对其去噪,利用数据通信接口将其传输给LM4550芯片,在完成模拟信号转换后,通过耳机输出,实现数字音频信号精细化采集。实验结果表明,该方法处理后的各子频段数字音频信号有用信息得以完整保留,并提高了信号波形的规整度和规律性,强噪声环境下数字音频信号的PESQ指标达到4.08以上,最大失真度为3.74%。

基于多维度频谱图的钢琴音频信号识别算法

常用的钢琴音频信号识别算法计算代价过高,为此,提出基于多维度频谱图的钢琴音频信号识别算法。选取某一钢琴选段作为识别目标,检测音频信号获得多维度频谱图,针对频谱图简化特征向量矩阵,提取频谱序列作为输入样本,完成目标音频信号识别。实验结果表明:所设计算法的音符基频计算偏差在1%以内,音频信号特征维度压缩水平和BER指数高,整体计算代价小。

人工智能在音频信号处理中的应用与挑战

人工智能可以通过智能化的算法和模型处理音频信号,从而实现音频的增强、识别及转换等功能。然而,人工智能在音频处理领域的应用也面临一些挑战。首先从自动语音识别、语音合成、音频去噪与增强、情感识别与音频分析4个方面分析人工智能在音频信号处理中的应用,其次从音频信号的复杂性和多变性、数据获取与标注问题、计算资源与效率问题以及隐私与安全问题4个方面分析人工智能在音频信号处理中面临的挑战,最后深入分析应对挑战的对策。

4K高清全媒体转播车音频信号非稳态噪声过滤

4K音频信号噪声呈现复杂状态,在冲击响应下会出现非稳状态,对噪声信号进行识别和标记是一个难点。提出4K高清全媒体转播车音频信号非稳态噪声过滤方法。采用幅频响应特征提取方法对非稳态噪声信号的位置尺度参数进行计算,分割音频信号片段后构建冲击响应函数。在冲击响应函数的支持下,采用粒子滤波完成非稳态噪声特征的提取。根据特征提取结果,对音频信号进行时域内的分段处理。采用维格纳变换分析音频信号解析信号的时频域,构建非稳态噪声的标记函数,完成非稳态噪声的检测。对非稳态噪声进行编码处理后,获得对应的解析信号,完成非稳态噪声的过滤处理。实验结果表明,所提方法能够提高音频信号的信噪比,并且能够在提升非稳态噪声过滤效果的同时,缩短过滤时间,说明所研究的非稳态噪声过滤方法具有较高的现实应用意义。

强噪环境基于谱减法的录音数字音频信号降噪

由于强噪环境中存在大量的冗余信号和噪声信号,且噪声信号种类繁杂,影响信号降噪效果,为此提出基于谱减法的录音数字音频信号降噪方法。建立联合稀疏录音数字音频信号重构模型,根据目标函数得出含噪信号与正常信号的峰值变化规律。为了降低算法误差,引入交叉项估计法对长时信噪比和瞬时信噪比实施交叉替代,使算法在低、高噪声环境下都能实现高效适应。以谱减法降噪理念,分别计算含有和不含有噪声的频谱密度值,求解得到二者间的相位差值,通过差值剔除噪声信号,实现高效降噪。仿真结果表明,所提方法所需运算量较少,去噪效率更高,在不同噪声环境中均能完成精准降噪,且不会破坏原始信号细节,实用价值较高。

基于小样本音频信号的柱塞泵故障诊断

针对音频信号在柱塞泵故障诊断中存在的样本数量不足、故障特征微弱等问题,提出一种基于音频信号结合元迁移学习(Meta-transfer Learning,MTL)的柱塞泵故障诊断方法(Fault Diagnosis of Plunger Pump Based on MTL,MTL-PAFD)。该方法以柱塞泵的音频信号为样本,在单一传感器条件下,通过Gammatone滤波器组对信号进行处理,可有效提高强噪声干扰下音频信号的表征能力,然后结合元迁移学习,能实现小样本条件下的柱塞泵故障诊断。同时,根据柱塞泵故障诊断的实际需求,改进元迁移学习在故障诊断应用中的测试方法,能够自适应处理未知故障类。实验结果表明,MTL-PAFD仅对已知类别的故障诊断准确率可达到91.41%,而经过快速自适应学习后,其在识别未知故障类时准确率能达到89.64%。

电视播出系统中音频信号异常情况及处理策略研究

文章以电视播出系统中音频信号异常情况及处理策略为研究重点,全面介绍电视播出系统的音频信号,重点分析电视播出系统中常见音频信号异常情况的原因、诊断方法等,并提出电视播出系统中音频信号异常情况处理策略,为电视播出系统的音频质量提升提供实用的解决方案。

人工智能音频信号处理中的隐私保护与安全性问题研究

随着人工智能技术的迅速发展,语音交互技术逐渐成为人工智能领域的热点话题。当前人工智能在音频信号处理中的应用面临着诸多隐私保护与安全性问题,如个人隐私泄露、音频传输中的安全漏洞、对抗性攻击等。针对这类问题,研究提出一些创新性的安全路径,如采用RSA算法、安全套接层/传输层安全(Secure Sockets Layer/TransportLayer Security,SSL/TLS)协议以及哈希函数等,确保音频数据在传输过程中的安全性和完整性。通过安全路径的构建,在保护用户隐私的同时,推动人工智能音频信号处理技术的进步。

人工智能在音频信号处理中的应用与挑战

随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的迅猛发展,音频信号处理成为引人瞩目的研究领域。在应用现状方面,它主要聚焦于自适应音频分析与语音识别、音频合成与音乐创作、高级音频增强技术的创新以及实时音频处理与自动化应用的前沿。然而,这一领域也面临着数据隐私和伦理挑战,在解决挑战的过程中,研究提出独特且具有前瞻性的策略。面向多领域数据的跨模态学习与迁移学习,强调强化学习和元学习在实时音频处理中的应用,提出将可解释的深度学习模型与隐私保护技术融合。策略的提出不仅为音频信号处理领域的未来发展指明了方向,也为AI在其他领域的应用提供了有益借鉴。

基于音频信号分类训练的发电机定子槽楔松紧度测量算法研究

利用定子槽楔被敲击后产生的音频信号检测发电机定子槽楔的松紧度是诊断发电机故障的有效手段。研究了不同预紧形式的发电机定子槽楔松动特性和利用波纹板预紧形式的槽楔松动时的声音特性。设计了基于声音信号分类训练的发电机定子槽楔松紧度测量算法,并在1000MW发电机真机上对算法进行了验证,验证结果达到预期目标。

基于DSP芯片的音频信号数字处理接口

介绍了16bit立体声数字音频信号编解码器CS4218与DSP56F826芯片组成的音频信号数字处理接口,给出了相应的应用电路接口设计和部分软件框图。

数字音频信号的脆弱水印嵌入算法

该文给出了量化系数嵌入水印比特信息的基本原理 ,在此基础上提出了数字音频信号的脆弱水印嵌入算法 .该算法充分利用离散子波变换的多分辨率特性 ,通过等概率随机量化音频信号不同子带的子波系数嵌入视觉可辨别的水印——二值图像 .仿真实验结果表明 ,该文提出的数字音频信号脆弱水印嵌入算法对有损压缩。

基于EMD和自相关分析的轮胎音频信号处理

路面的基础激励与路面平整度有着密切的关系,传统的方法很难有效的提取路面施加于轮胎的周期信号。为了通过轮胎音频信号来分析路面平整度,本文采用EMD与自相关分析相结合的方法处理实际工程中所采集的路面轮胎音频信号。首先对原始信号进行经验模态分解,得到理论意义上的固有模态函数;然后对各分解层做自相关分析,判别每层IMF中是否含有周期信号;最后通过频谱分析,有效提取相应周期信号的频率和幅值,进而计算出路面基础激励的频率值,标定路面的平整度。试验结果表明,路面较平整的路段基础激励全部在100Hz以下,且基础激励越大,路面平整度越差;同时该方法也为检测路面平整度提供相应的科学依据。

基于CGHMM的轴承故障音频信号诊断方法

轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断。率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模型参数初始化方法和标定系数的前向-后向算法,简化系统复杂度,加快了训练和诊断速度,进一步提高了诊断精度。实验结果表明,诊断精度达到98.75%,具有很好的应用前景。

数字音频信号的回声数据隐藏技术

回声隐藏是一种通过引入回声将信息嵌入音频信号的数据隐藏技术。该技术可广泛应用于提供音像产品所有权证据和保证内容完整性等诸多方面。对文献[2]中提出的时延回声数据隐藏方法作了重要改进，提出了一种基于衰减系数的回声数据隐藏方法。