基于信道扩频和感知滤波的改进语音水印算法

为安全稳健传递隐藏语音信息,在G.711标准基础上,提出一种基于扩频和感知滤波的G.711声带语音水印算法。为抵御带通滤波攻击,采用曼彻斯特非归零码作为扩频码的脉冲波形;设计并改进心理声学模型及对应的听觉感知滤波器算法,抵抗PSTN声带信道的带通特性。提出带水印信号的预处理算法抵御路卡攻击。实验结果表明,该水印算法对带通滤波、压扩等攻击表现出较好的顽健性,误码率在-15d B和-20d B的理论曲线之间,具有较高的系统容量和良好的听觉效果。

基于MMSE-MLSA与感知滤波的语音增强算法

在语音通信过程中,纯净的语音信号可能受到各种不同类型的干扰噪声信号的影响,例如白噪声、色噪声等。针对常见语音增强算法在低信噪比的复杂噪声环境下语音增强后存在语音失真及残余噪声的问题,提出了一种结合改进对数谱幅度的最小均方误差(MMSE-MLSA)谱估计与感知滤波的语音增强算法。该算法采用MMSE-MLSA对含噪语音作初级谱估计增强处理,使用次级感知滤波器进一步掩蔽初级增强信号中的残余音乐噪声。仿真实验结果表明,在低信噪比的复杂噪声环境下,该算法能有效降低语音失真及去除残余音乐噪声,与另外两种语音增强算法比较,增强效果更加突出。

基于背景感知相关滤波跟踪器的目标快速跟踪方法

图像跟踪算法是弹载图像末制导及光电侦查装备的关键技术,其高效低延时的实时实现可以极大提高光电载荷跟踪的稳定性和精确性。为解决弹载环境受体积、功耗等因素约束下图像末制导跟踪算法的高效性,基于背景感知的相关跟踪算法,提出一种基于数据驱动的多任务分配策略,并针对相关滤波计算是影响算法实时性的关键路径,提出Cache优化的快速傅里叶变换高效实现方法。通过将跟踪算法映射到多核DSP处理器平台上并行实现,相对原处理方法多核处理实时性能整体提升约56.3%。经无人机挂载试验验证表明,该优化方法可以满足空间约束条件下目标跟踪实时性需求,为智能化弹药的工程化应用提供了有力的技术支撑。

基于离散小波变换和感知频域滤波的语音特征参数

为了提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性，本文通过对几种特征参数的噪声鲁棒性的研究,在感知倒谱分析（Mel-Cepstrum）的基础上，引入了多分辨率小波分析技术,利用小波变换的时频局域性并结合感知频域上的滤波技术，提出了一种新型的语音特征参数（DWT-MFC），该特征参数对于环境噪声具有很强的耐噪性。实验表明，与（LPCC）和（MFCC）参数相比，采用DWT-MFC参数使系统的噪声鲁棒性得到显著的提高。

基于HFM和感知后滤波器的语音增强

研究了只能获得带噪信号的情况下的语音增强问题。将语音信号看作由高斯噪声激励的自回归(AR)过程,观测噪声为加性高斯白噪声,把信号转化为状态空间模型。首先用隐马尔可夫模型(HMM)估计AR参数和噪声的方差作为卡尔曼滤波器初值,估计信号作为参数估计的中间值给出,然后将估计信号通过一个感知滤波器平滑以消除残余噪声。仿真结果表明该算法有良好的性能。

一种基于感知滤波的语音去噪算法

文中针对加性白噪声的环境下,通过在传统的Wiener滤波算法中引入人耳听觉感知特性及谱减算法,提出了一种新的基于感知滤波的语音去噪算法。该算法的关键是采用LPC分析得出的感知加权函数修正维纳滤波方程,使噪声谱分布随语音而变。不仅保持Wiener滤波算法的优点,而且降低噪声对纯净语音的影响。实验表明,该方法能更有效地抑制背景噪声,提高语音质量,且具有较低的计算复杂度。

低码率语音编码中感知加权滤波器的一种新型算法

声学心理模型是对人听觉系统生理结构和人耳主观感知特性的数学抽象模型．这种模型已成功运用于宽带音频编码中．首次提出将声学心理模型原理应用于语音编码中感知加权滤波器的设计．通过对ＩＴＵＧ．７２３．１６．３／５．３ｋｂ／ｓ双速率编码算法中感知加权滤波器的改进，编码器的ＭＯＳ分可以改善０．１～０．３，而且新算法所要求的计算量仅比原算法大０．２６ＭＩＰＳ．基于声学心理模型的感知加权滤波器，与现有各类语音编码器中所用的感知加权滤波器相比，有自适应强、更符合人耳听觉特性、主观处理效果更佳的优点．

CELP宽带语音编码中感知加权滤波器的新算法

心理声学模型已经成功地应用于音频编码技术中,将心理声学模型应用到CELP语音编码技术中,构造新的感知加权滤波器,可以有效地提高合成语音的质量,但如何减少其算法的复杂度是CELP算法的一个关键.提出了LSP系数插值和滤波器系数插值两种新方法,以替代子帧中的心理声学模型掩蔽曲线的计算和转化,有效地减少其算法的复杂度.实验结果表明:在语音质量基本一致的情况下,LSP系数插值和滤波器系数插值两种算法的平均编码时间与原来相比分别减少18%和53%.该算法具有一般性,可以推广到其他CELP编码器的心理声学模型应用中.

基于背景感知相关滤波的无人机目标跟踪算法

四旋翼无人机可广泛适用于各种地形中,完成目标物的实时捕捉、动态跟踪等任务,商用前景非常可观.本文针对无人机目标跟踪问题,设计了一种基于背景感知相关滤波的目标跟踪系统.背景感知相关滤波算法与现有文献中的目标跟踪算法相比,其优势在于提取深度特征与空间约束相结合,目标跟踪拥有更高的实时性与准确性.实验结果表明,本文设计的无人机目标跟踪算法能够有效地识别与跟踪预设目标,本系统具有一定的应用价值.

基于尺度自适应的背景感知目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中出现的尺度变化、光照变化、运动模糊及背景杂乱等现象,提出一种基于背景感知相关滤波跟踪器(BACF)的多特征融合与尺度自适应相结合的目标跟踪算法。提取目标和背景信息的多种特征信息,根据响应图对特征分配权重进行加权融合完成目标位置预测;利用方向梯度直方图(HOG)特征和颜色名称(CN)两种互补特征替换判别尺度空间跟踪算法中单一的HOG特征,对目标进行尺度估计;选用自适应变化的阈值更新滤波器模型。仿真对比结果表明所提方法具有较高成功率和精确度。

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。

多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪

目标跟踪是无人机的关键技术之一。无人机目标跟踪容易因相机运动、尺度变化等场景的影响,导致跟踪漂移或丢失。提出一种多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪算法,加入多帧信息,根据视图的像差监督响应图变化率,有效地提高跟踪器的识别能力。采用裁剪矩阵引入真实负样本,并加入多个历史帧信息提高滤波器的鲁棒性。采用欧几里德范数定义响应图的像差,通过监督像差的变化防止跟踪漂移,得到目标的准确位置。根据相似度进行目标模型更新。在UAV123和VisDrone2019数据集上与其他算法对比实验。结果显示该算法在相机运动、尺度变化等场景具有良好的跟踪鲁棒性和精度。

一种基于几何谱减法和听觉掩蔽效应的语音增强方法

针对低信噪比下非平稳噪声环境情况,几何谱减算法产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合听觉掩蔽效应的改进算法,该算法通过对噪声的实时估计,同时结合听觉掩蔽效应设计一个感知滤波器,对增强后的信号频谱进行滤波以抑制背景噪声,从而将残留噪声强度控制在掩蔽阈值之下.通过计算PESQ、oSNR、语谱图及时域仿真波形图分析及主观试听表明:改进的几何谱减算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且残留噪声和语音畸变较小,提高了语音的可懂度.

一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

采用子空间分解法对噪声语音进行信号增强,并用基于Johnston听觉掩蔽模型的感知滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景音乐噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明,与传统的信号子空间分解法相比,基于信号子空间和听觉掩蔽效应的方法可有效地减少语音信号的失真度。

非平稳噪声环境下结合听觉掩蔽的语音增强

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,提出一种结合人耳听觉掩蔽的改进算法。将MMSE-LSA谱估计法和一种最优感知增强滤波器融入一个两极语音增强算法框架,利用人耳听觉掩蔽去除残留噪声;给出算法实施的具体步骤和最优感知滤波器的理论推导。实验结果表明,在非平稳噪声环境下,该算法可以有效降低语音失真和残余噪声,提升增强语音信号的主观和客观质量。

一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

提文推导了基于离散余弦变换(DCT)的子空间分解法对有色噪声背景下的语音进行增强的公式,用基于听觉掩蔽效应的感智滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明,本文提出的方法可以有效地减少语音信号的失真度。

基于双边核回归的相对约减纹理分解方法

图像中结构被纹理覆盖的现象无处不在,将结构从复杂的纹理中提取出来是一件非常有挑战但又极其重要的事情.为此,提出基于双边核回归的纹理分解方法,通过局部全变分的核描述子能将结构和纹理很好地区分开来,并将结果与双边核回归框架相结合:采用相对约减纹理分解来构造结构核描述子;再将该描述子与双边核回归融合来获得期望的结构感知滤波输出;最后采用一个稳定近似迭代的流程来实现所提算法.实验证明,与其他边缘感知滤波方法相比,文中方法能获得更佳的结构保持效果,并能被推广到多个视觉相关的应用上,如高动态范围色调映射、超像素分割等.

基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大。在利用听觉掩蔽阈值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱减法噪声估计误差,并对谱减后的语音信号进行感知滤波来进一步抑制残留音乐噪声。实验结果表明,该算法能去除噪声,增强语音,并在不影响信噪比的同时降低语音失真测度值。主观测听表明语音音质有明显提高。

基于感知加权滤波的卡尔曼滤波语音增强

结合人耳听觉掩蔽效应,提出一种基于听觉感知加权的卡尔曼滤波语音增强方法。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号频谱分量幅度获得的,引入听觉感知加权滤波器在频域上使共振峰区域残留噪声更多,而共振峰之间及语音幅度谱较低的区域残留噪声减少,这样符合人耳的听觉特性,从而使得主观感觉到的噪声最小。采用语音质量感知评估对语音增强的效果进行评测,与传统的卡尔曼滤波语音增强算法相比,实验结果显示该算法提高了增强语音的质量。

4．8kbpsCELP声码器算法研究

ＣＥＬＰ是实现低码率、高质量语音编码的有效方法。我们在ＰＦＳ－１０１６基础上用软件模拟了４．８ｋｂｐｓＣＥＬＰ声码器的编、解码过程，并着重研究了感知滤波器、非整数基音延时、后置滤波以及修改冲激响应矩阵在改善音质和降低运算量等方面的作用。