一种数字全通滤波器的改进设计方法

介绍了一种改进的数字全通滤波器的设计方法。该方法是基于复倒谱和平稳最小相位序列之间的关系提出的。通过使全通滤波器传递函数分母的群延迟在加权最小均方意义下近似理想的群延迟,导出复倒谱的计算公式。根据得到的复倒谱,利用复倒谱与最小相位序列之间的关系可以计算出全通的分母系数。由全通的特性已知,分母系数可以完全决定全通的传递函数。这种改进的方法能够使所设计滤波器的群延迟特性在整个频率范围内近似理想的群延迟特性。

基于MFCC,MODGDF和支持向量机的环境音识别研究

环境音识别是机器学习领域中的一个研究重点和难点,它可以帮助智能系统识别音频数据中的环境音。本文提出一种新的环境音识别方法,它是将梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficents,MFCC)和修正群延迟函数(modified group delay function,MODGDF)联合作为特征参数,然后利用多分类支持向量机(support vector machine,SVM)进行参数分类,达到识别音频数据中环境音的目的。结果表明,在DCASE 2018数据集上,该方法的实验效果优于DCASE 2018数据集基线系统识别效果,整体识别准确率提高了25.8%。

基于分布式任意阵列的宽带信源定位方法研究

为提高宽带信源的定位精度,在已知信源个数情况下,提出一种新的基于任意阵列的宽带信源定位方法。首先,针对宽带信号的非平稳特性,可将宽带信号利用短时傅里叶变换在频域表示,利用群延迟函数(Group Delay)实现宽带信号的高精度波达方向(DOA)估计;最后根据质心收缩算法和互功率谱相位法以收缩区域的方式进行信源定位。对提出的算法进行了仿真分析,仿真结果表明本文算法DOA估计精度较高,且误差较小,信源定位精度较高。相对于现有的定位方法,本文算法计算量小,精度更高,更具实用性。