一种基于泰勒级数展开的图滤波器设计方法

图信号处理是近年来一种新型的信号处理技术,极大地扩展了经典DSP的处理范围,但许多经典概念如频率、数字滤波器等,均需要重新定义和设计。文中基于经典数字滤波器设计,将数字信号处理中的傅里叶基函数进行泰勒阶数展开来设计图信号的FIR滤波器和IIR滤波器。展开之后的傅里叶基函数会得到关于数字角频率的多项式形式,利用此多项式的系数作为图滤波器的系数进行相应滤波器的设计。该图滤波器的设计方式可以得到一个经典数字滤波器的近似,文中对该近似做了误差分析,以得到最终的滤波器与被拟合滤波器之间的误差。最后实验结果表明文中图滤波设计方式,相较于其他一些图滤波器设计方式拥有更好的性能。

一种基于语音图信号处理的端点检测方法

本文通过将语音信号处理与图信号处理相结合,为语音样点构建出一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构,利用基于遗忘图拓扑结构的图邻接矩阵所定义的图傅里叶变换(Graph Fourier Transform,GFT),研究语音图信号的图频域特性。并在此研究基础上,本文将基于自适应子带谱熵(Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy,ABSE)算法的端点检测方法拓展至图频域,设计了一种图自适应子带谱熵(Graph Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy,GABSE)算法。实验表明,本文所提出的基于遗忘图的GABSE算法可以使得语音段与非语音段谱熵差异更加显著,较传统ABSE算法端点检测及rVAD语音端点检测方法正确率提高了10%~20%,同时也验证了此语音遗忘图结构有效性。