基于多频带谱减法的老年人语音增强算法的研究

根据相关的临床经验,大多数老年人由于生理功能的下降而发音较差。在一些有噪声的场合下,老年人的对话语音信噪比容易发生过减,造成语音失真。因此,分析传统谱减法对增强老年人语音的缺陷,提出使用多频带谱减法,并引入多频带谱减算法对初始语音进行幅度增强,提升语音信号预处理中的细节保留。实验结果表明,与传统的谱减法相比,信噪比较低的情况下,多频带可以有效提高老年人的语音质量和清晰度。

利用抗噪幂归一化倒谱系数的鸟类声音识别

针对真实环境中各种背景噪声下的鸟类声音识别问题,提出了一种基于新型抗噪特征提取的鸟类声音识别技术.首先,根据适用于高度非平稳环境下的噪声估计算法求出噪声功率谱.其次,使用多频带谱减法对声音功率谱进行降噪处理.接着,结合降噪的声音功率谱提取抗噪幂归一化倒谱系数(APNCC).最后,采用支持向量机(SVM)分别对提取的APNCC,幂归一化倒谱系数(PNCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)对34种鸟类声音进行不同环境和信噪比情况下的对比实验.实验表明,提取的APNCC具有较好的平均识别效果及较强的噪声鲁棒性,更适用于信噪比低于30dB环境下的鸟类声音识别.

基于Radon和平移不变性小波变换的鸟类声音识别

针对低信噪比(SNR)环境下鸟叫声识别率不够高的问题,提出一种对声谱图进行Radon变换(RT)和平移不变性离散小波变换(TIDWT)的抗噪型鸟类声音识别技术。首先,使用改进的多频带谱减法对鸟叫声进行降噪处理;其次,利用短时能量检测降噪后的鸟叫声的静音段,并去除静音段;接着,将去除静音段的声音信号转化为声谱图,并对声谱图进行RT和TIDWT,提取特征值;最后,采用支持向量机(SVM)分类器对提取的特征值进行分类识别。实验结果表明,该方法在信噪比为10 dB及以下仍可以达到较好的识别效果。