基于HMM的远动联调语音多层次背景噪音滤除模型

构建基于HMM的远动联调语音多层次背景噪音滤除模型,多层次滤除远动联调语音背景噪音,确保远动联调工作顺利完成。在远动联调语音识别阶段,输入提取到远动联调语音信号MFCC特征,使用改进Viterbi递推解码算法,获取远动联调语音MFCC特征与参数库中HMM参数相对应的概率密度,将概率密度最大值在远动联调语音字库中对应的字当作有效远动联调语音识别结果,完成背景噪音与无效语音数据初步滤除;在此基础上,使用平移不变小波去噪方法深度滤除有效远动联调语音背景噪音,完成远动联调语音多层次背景噪音滤除。实验结果表明:该方法应用后,背景噪音滤除较为彻底,保证远动联调语音语义准确性较高。

小波变换用于高效液相色谱的噪声滤除

根据小波变换将信号分频的性质，用Ｈａａｒ小波成功地解决高效液相色谱中噪音的扣除问题，并应用于乳酸－稀土络合物体系的色谱数据，得到的色谱曲线平滑且峰位置不变，大大提高了信噪比和降低了检测限。