基于最小均方误差对数谱幅度估计的心音降噪算法

将基于最小均方误差对数谱幅度估计的语音增强算法用在心音降噪中,该方法基于统计模型方法将降噪归于统计框架中,通过对带噪心音信号进行最优幅度谱估计,最小化估计心音与干净心音的差异来去除噪声,恢复原始的信号。实验结果表明,本文算法有效改善了心音信号的时频特征,并在后续的心音分类算法中获得了更高的准确率。本文方法在心音降噪中表现优秀,对电子听诊器、心脏病自动检测技术的发展具有重要意义。

基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法

针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。

最优改进对数谱幅度估计与小波结合的心音降噪

小波阈值降噪为心音降噪的一种常用方法。本文提出了使用最优改进对数幅度谱估计与小波阈值降噪相结合的方法对心音降噪。在正常心音和一些常见疾病的心音中加入不同强度的白噪声和粉红噪声,构造不同信噪比的心音信号,并将本文所提出的方法和仅用小波阈值降噪方法的去噪效果进行了定量的对比。结果表明本文方法降噪效果总体优于仅使用小波阈值降噪达到的效果。

基于雷米兹交换算法设计线性相位对数FIR滤波器

根据线性相位对数FIR滤波器幅度响应与线性相位FIR滤波器幅度响应的关系 ,将线性相位对数滤波器设计转换为线性相位FIR滤波器设计。该方法直接采用雷米兹交换算法即可获得线性相位对数滤波器通带和阻带的等纹波特性。另外 ,该方法既可基于频域均匀采样也可基于频域非均匀采样 。

改进TF-GSC和改进后置滤波语音增强算法

由于声学环境中噪声的复杂性和不确定性,传统的多通道语音增强算法对于噪声的抑制效果不足,从而导致了较差的听觉体验。针对这一问题,提出了一种改进TF-GSC和改进后置滤波语音增强算法。算法使用最大似然法得到目标语音信号和噪声信号的功率谱密度,然后使用信号功率谱密度比值得到的变步长归一化最小均方算法来改进TF-GSC。还提出了联合信号功率谱密度比值和先验信噪比估计语音存在概率的改进最优修正对数幅度谱估计器。不同信噪比环境下的仿真实验表明,本文提出的算法可以有效地滤除相干噪声和非相干噪声,与其他算法相比,增强后的语音信号具有更高的信噪比和语音质量。

水平均匀大气中多束光在接收面上的相关性及其对光强起伏的影响

在科尔莫戈罗夫理论的基础上,推广了光束在接收面上相关函数的物理含义。分析了多光束在接收面上的相关性,并在此基础上形成多光束光强起伏方差的解析表达式。分析结果表明,随着信道间距的增加,信道相关性下降,到达接收面的光强起伏方差降低;当信道完全重合,即相关系数变为1时,叠加后的光强起伏方差没有明显降低,与单光束时没有区别;在允许范围内增加光束数目可降低光强起伏。

大气信道间距与光束数目对光强起伏的影响

在Kolmogorov理论的基础上,推广了光束在接收面上相关函数的物理含义,分析了多光束在接收面上的相关性;并在此基础上形成多光束光强起伏方差的解析表达式。

基于功率归一化倒谱的端点检测

传统的端点检测在低信噪比(SNR)非平稳噪声下性能会失效,因此文章提出了将最优改进的对数谱幅度估计(OMLSA)以及最小控制递归平均算法(IMCRA)相结合的方法对包含噪声的语音指令进行去噪处理,提取PNCC的第一维静态特征作为特征参数。同时,文章在单参数双门限法的基础上设计了一个自适应阈值,可以更好地跟踪预测实际语音的起始与终止端。Matlab仿真结果显示,该算法在各种非平稳噪声下比经典算法优势更大。

基于深度置信网络的语音增强算法

研究了一种基于深度置信网络的语音增强算法。选取在噪声环境下传统语音增强算法中较好的LOGMMSE与OMLSA算法和基于深度置信网络的语音增强算法进行了分析比较,结果证明深度置信网络的语音增强算法在3种算法中体现出了卓越的性能,尤其对增强后的语音质量的提升远远超过前两种算法。

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。

OM-LSA和小波阈值去噪结合的语音增强

针对OM-LSA(optimally modified log-spectral amplitude estimator)算法产生的残留噪声,提出了一种结合OM-LSA和小波阈值去噪的语音增强算法。首先,进行语音对数幅度谱估计;然后,估计残留噪声,利用带噪语音第一级小波系数和语音不存在时的增益函数进行估计,解决了常规方法对增强后语音噪声估计不准确的问题;最后,在小波域利用软阈值法对语音信号进行阈值处理。实验结果表明,提出的算法有效地去除了OM-LSA算法中的残余噪声,在分段信噪比(segmental signal-to-noise ratio,SegSNR)和对数谱失真(log-spectral distortion,LSD)等指标评价上有较大的提高。

基于MCRA和OM-LSA的语音增强算法

本文介绍了一种结合最小值控制的递归平均(MCRA)噪声谱估计和最优改进对数幅度谱估计(OM-LSA)的语音增强算法。MCRA对于噪声的估计是无偏的,对输入信噪比和加性噪声具有鲁棒性,计算效率高,并且能够快速跟踪噪声谱。而OM-LSA既可保留语音周期成分,又可避免音乐噪声残留,两个算法相结合可以实现最优滤波,取得较好的噪声抑制效果。

利用信号功率谱密度的麦克风阵列噪声消除方法

本文研究了一种在背景噪声和干扰噪声存在的情况下基于麦克风阵列的噪声消除方法,其具有准确的指向性。波束形成可以更好地获取指定方向的增强语音及抑制其他方向的噪声的效果。而现已存在的波束形成的方法处理后,增强之后的语音仍然会存在部分的干扰噪声。针对这样的问题,本文提出了一种利用信号功率谱密度比值的广义旁瓣消除波束形成方法来进一步实现对背景噪声和干扰噪声的抑制。此外,本文还进一步利用深度神经网络的方法,通过训练多目标函数下的掩蔽值结合最优改进对数谱幅度,再利用后置滤波从而更高效地对残留干扰噪声进行消除。最后,本文通过对比实验,比较了不同的基线方法,更好地验证了所提出算法的有效性。

飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测

为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数,检测飞行员语音起止点。实验结果表明,与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比,该方法能有效提高检测正确率。

基于数据库的心音合成软件设计

目的:设计一套心音合成软件,可以根据用户的选择合成正常和常见瓣膜疾病的心音。方法:使用电子听诊器采集健康人和常见瓣膜疾病患者的心音并应用Office 2013建立Access数据库,结合最优改进对数谱幅度估计方法和小波阈值方法对心音降噪,并将降噪后的心音分割为第一心音(S1)、第二心音(S2)、收缩间期(S1~S2)和舒张间期(S2~next S1)4个部分后保存在计算机中。最后以MATLAB GUI为平台,利用MATLAB语言设计心音合成软件。结果:心音合成软件界面直观,页面跳转少,使用流畅。用户可以使用该软件自行生成各类心音并播放,查看合成心音的波形和时频图。结论:心音合成软件为心音听诊教学提供了便利,具有较高的使用价值和进一步开发的潜力。

基于仿射变换与Levenberg-Marquardt算法的织物图像配准

针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题,提出了一种基于仿射变换与LevenbergMarquardt(LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发,利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变,包括平移、旋转、缩放和错切变换,符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵,该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配,将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题,进而利用LM算法搜寻最优参数值,同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明,与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比,提出的算法可获得更好的配准效果,可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题,有助于织物图像色差评估。

噪声动态估计下的心音降噪

针对基于小波分析和经验模式分解的降噪方法本质上不能追踪并消除噪声且容易造成心音失真的问题,本文提出了一种融合改进最小值控制递归平均和最优修正对数谱幅度估计的心音降噪方法。该方法采用短时窗平滑动态追踪、估计噪声最小值,并将噪声估计用于获取最优频谱增益函数,通过最小化干净心音与估计的干净心音的差异来最大限度地抑制噪声。此外,结合心音时频图主观分析和对正常与异常心音分类系统贡献性的客观分析,提出了一种更为严格的评价机制。实验结果表明,本文提出的方法有效地改善了心音信号的时频特征,并在正常与异常心音分类系统中获得了更高的评分。本文提出方法能够帮助医务工作者提高听诊的准确性,对计算机辅助诊断系统的构建与应用也具有十分重要的参考价值。