清浊音判决算法在语言康复训练中的应用

利用LPC求残差系数,然后对残差系统求自相关,再判断自相关的参数序列是否具有周期性而实现清浊音的判决。利用此算法结合计算机的智能诊断实现了一个应用系统,此应用系统能够让语言障碍患者进行清浊音康复训练,在临床应用中取得了良好的效果。

基于定量递归分析的清浊音判决

在语音信号处理中,清浊音判决的准确与否直接关系到后续语音处理的质量。该文通过分析不同的语音音素动力学物理模型在其递归图上的表现,统计定量递归分析中确定性和归一化最长对角线这两种特征参数,得到清浊音的显著差异。设定灵活合理的阈值判决语音信号的清浊音,得到了良好的试验结果。和其他传统判决方法比较,误判率有明显降低,为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。

采用 Fisher 分类法实现清浊音判决

采用Ｆｉｓｈｅｒ分类法实现清浊音判决．计算机模拟结果显示，该方法准确率达９７．４％，优于传统的清浊音判决算法．

基于模糊MLP网络的清浊音判决

讨论了一种新型的模糊MLP神经网络及其在清浊音判决中的应用.该网络实现了多参量的综合评判,而且有效地处理了语音信号的模糊性,从而获得了较高的判决准确率.

采用非线性网络实现清浊音判决

语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题，可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ，Ｚｃ，ＲＣ１，Ｑｓ，ＲＣ２）表示语音的清浊音特性，用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了非线性网络实现语音清浊音判决的原理、非线性网络的训练算法及语音清浊音判决算法的计算机模拟等内容。计算机模拟结果显示，这种方法的清浊音判决准确率达９７．８％，优于传统的清浊音判决算法。

一种多带清浊音判决方法

文章提出一种根据ＬＰＣ 语音残差信号在频域的子带波形，计算其自相关函数，分析每个子带的周期性和非周期性。进行清、浊音判决的方法，可有效地降低 ＭＢＥＬＰＣ 算法中ＵＶ 判决的计算复杂程度，减少计算所需的存储空间。该判决方法与全带语音ＵＶ 判决的原理一致。经实际听音试验，这种判决结果合成的语音效果并不劣于ＭＢＥ

基于快速样本熵计算的清浊音判决与语音分割

为了对语音帧的清浊音属性进行判断,本文提出了一种基于快速样本熵的清浊音判决和语音分割方法。通过计算英语单音素发音的样本熵,可以发现清浊音的信号复杂度有明显的区别,并根据复杂度的不同来进行清浊音的判决。同时,在快速算法中将数值二值化,由低维信号矢量的近邻矩阵递推高维信号矢量的近邻矩阵,可以快速有效的进行语音分割,并进行仿真实验。仿真结果表明,与其他传统方法相比,基于样本熵的方法可以得到较好的语音分割结果,而且快速样本熵算法将运算时间缩短了80倍,明显减少了运算时间,提高了运算效率。该研究在语音信号方面具有较好的应用前景。

声码器清浊音判决算法优化

为了解决低速声码器合成语音的偶发性嘶哑或变调问题,对参数提取进行改善,采用有监督学习的Fisher判决法,利用多个特征值组成的特征向量为判据;基音周期平滑的准确度在利用了更准确的清浊音信息后大有提高。测试结果表明:该算法能够大大降低清浊音误判率,减少严重基音周期错误数;应用该算法的SELP(sinuous excitationlinear prediction)2.4 kb/s的PESQ-MOS分优于2.4 kb/s的MELPe(mixed excitation linear prediction)和AMBE+(advanced multi-band excitation)算法,DRT(diagnosticrhythm test)分数达95%,具有良好的可懂度和自然度。

基于短时统计分析的清浊音判别

在语音信号当中,清音和浊音的归属虽然没有明确的界限,但是在其短时能量的整体分布区间上存在很大差异。基于这种分布差异,提出了一种基于语音短时特性统计分析的方法进行清/浊音的判决。经过仿真实验证明,该方法具有较高的识别率。

语音通信中信号的清浊音判别

文章采用了一种基于三参数组合的方法对语音信号进行清/浊音判决。在传统两参数(短时能量和过零率)算法的基础上增加了自相关函数作为判决参数,减少了清/浊音信号的误判率。经计算机仿真表明,算法切实可行,且算法误判概率小。

基于压缩感知的语音清浊音判别方法研究

随着信息科技的飞速发展,传统奈式采样已不能满足人类对于信息的求知欲。压缩感知理论由于其采样方法简单,并且采样率远低于传统奈式采样方法,因而备受广大专家学者关注。本文针对语音信息所产生的短时能量及短时过零率,用于分析清音和浊音的特点;并且研究了清音和浊音观测序列的特性,从而推出清浊音的压缩感知观测序列的短时能量和短时过零率存在差异。基于上述特效,设计一种清浊音判别方法,解决了基于语音压缩感知观测序列在非重构情况下判别清浊音庞大计算量的问题。

一种无门限U/V判决和基音检测算法

在实验研究自相关法(ACF)和平均幅度差法(AMDF)基音检测性能的基础上,提出了一种无门限清/浊音判决和基音检测算法。该算法对语音帧分别计算AMDF和LPC残差信号的自相关(LACF),比较两种方法所得的基音,得出清/浊音判决结果和浊音帧的基音周期。只用一次逻辑判断,无需比较门限;在多种声码器上应用该算法进行语音编/解码仿真实验,表明判决和检测算法具有较高的准确性和较强的噪声鲁棒性。

修正倒谱和动态规划的基频估计算法

基音频率是语音信号处理中的一个重要参数。倍频、半频错误以及清浊音判决的可靠性等问题一直是基频估计中的难点问题。在对语音信号的倒谱进行适当修正的基础上,提出了一种高精度的基频估计算法。该算法根据倒谱、短时能量和短时过零率在清音段和浊音段的不同表现,构造了一个清浊音判决函数,大大提高了清浊音判决精度;然后利用动态规划技术进行基频跟踪。在构造代价函数时,充分考虑了基频连续性的影响,从而使该算法既能有效地避免倍频和半频错误,又能体现出基频的自然加倍和减半。通过与现有的几种效果较好的方法进行对比实验,结果表明该算法具有准确率高、基频轨迹平滑的优点,利用该算法得到的基频轨迹基本不需要进行后期平滑处理。

一种改进的2.4kb/s混合激励线性预测声码器方案

本文针对标准的2.4kb/s MELP声码器的不足之处提出了两项改进措施,一是提出了一种新的参数“能量—微分过零率比”,用来对语音的过渡段和弱能量浊音段的清浊音判决进行调整;二是对线谱对的多级矢量量化(MSVQ)提出了一种多径搜索算法。实验和主观听觉测试表明,在同样2.4kb/s的码率下,改进MELP声码器的合成语音在可懂度和自然度方面都有一定的提高。

一种基于BF模型的基音检测改进算法

该文提出一种改进的在基于Bloomfield模型语音检测算法，该方法引入数值滤波器克服了BF模型固有的缺陷。通过实验分析表明，该方法与传统方法相比，提高了基音周期提取的准确性和分辨率，增强了清浊音判决的可靠性。

LPC10e编码的VB仿真及其应用分析

介绍了LPC10e的编码原理及用VB语言实现其编码的方法,分析了该编码在数字化语音通信干扰效果客观评估判据研究中的应用。

改进的MELP低速率语音编码器

在混合激励线性预测(MELP)语音编码算法中,语音帧的突变转换导致合成语音质量的下降成为一个突出问题。为解决该问题,提出一种基于过渡帧判决算法的改进MELP模型,提高了参数估计的准确度,有效实现了语音的降噪处理。引入动态清浊音判决(U/V判决)门限将语音帧分为3种类型:浊音帧、清音帧、过渡帧,通过区分过渡帧和清浊音帧,避免了传统的U/V判决错误和清浊音帧的突变转换。给出了改进MELP编码参数比特分配表,通过PESQ—MOS测试表明,合成语音质量尤其是高频女声合成语音质量有了明显的改进。

基于频谱建模合成技术的自动音调修正系统

保留音色的音调修正问题一直是困扰音乐类应用发展的技术难题。论文结合自动修音的应用需求,实现了一套基于频谱建模合成(Spectral Modeling Synthesis,SMS)技术的自动音调修正系统。它通过清浊音判决和音调检测来实时提取歌声的音调(音高),并与正确的参考音调(乐谱)进行对比,确定需要修正的跑调部分,最后采用论文提出的一种基于SMS技术的合成方法对歌声进行音调修正,通过保留其原有的频谱包络来确保修正后音色不变。论文对系统的清浊音判决算法和音调检测算法进行了客观评价,对歌声音调修正效果进行了主观听音评价,均达到了良好的效果。

中低速率语音波形编码

提出一种波形编码的新方法 ,阐述其编码原理 ,给出编码框图。由于利用了矢量量化技术 ,所以该编码速率较低且算法简单 。

谱平整自相关基音检测器的设计

用谱平整自相关法设计了基音检测器,提出了峰检测时的纠偏措施,采用可变阈值作为峰检测的门限,增加了帧能量和过零率来辅助进行清/浊音判决,对基音周期又进行了平滑,使得基音检测的准确性得以提高。