基于拉普拉斯模型和掩蔽效应的语音增强

提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法。首先实现了语音信号服从Laplacian分布、噪声服从Gaussian分布假设下的MMSE增强算法。为了进一步提高语音增强效果,在增强语音谱幅度阈值的计算上将该方法与人的掩蔽特性相结合。通过语音增强方法性能客观评测表明,该语音增强方法更好地抑制了噪声,有效地减小语音失真。

一种自适应的同步音频水印算法

针对Garcia水印算法存在的不足,提出一种改进的自适应同步音频水印算法.该算法基于心理声学模型,并利用载体听觉掩蔽阈值选择嵌入位置,以保证水印的隐藏性;同时,在时域嵌入同步码以抵制同步攻击;最后,将音频载体进行分段,在每段音频中自适应嵌入水印,并在每个段首嵌入段号以区别不同音频段.实验结果表明,该算法在抵抗同步攻击以及处理常规音频信号等方面具有较好的鲁棒性,并明显提高了水印的不可感知性.