谱相减法语音增强技术中“音乐噪声”的抑制

针对谱相减法残余“音乐噪声”过强的缺点,采用幅度-带宽联合分析的方法,自适应地调整各子带谱减因子,通过消除随机噪声谱峰,达到了抑制残余“音乐噪声”的目的。新算法经过仿真实验,并与其它算法的结果进行了对比。结果表明在几乎不损伤清晰度的情况下,该算法更好地抑制了“音乐噪声”,且信噪比得到了大幅提高。

用功率谱相减法进行混噪语音识别的研究

为了提高混噪语音的识别率,对以往功率谱相减法进行了数理解析,指出了其不足之处。针对某些混有频率成份较少的噪音的语音,提出了一种新的功率谱相减法,给出了相应的处理算法,并运用这种新的功率谱相减法进行了仿真语音识别实验,实验结果证明了这种新的功率谱相减法的正确性和有效性。

一种基于谱相减法的声信号时延估计

利用信号增强算法,结合广义互相关时延估计原理,提出一种声信号时延估计算法。在噪声背景下先采用谱相减法从带噪信号中估计出原始声信号,提高信噪比,利用四元立体传声器阵列和广义互相关算法原理,对相关数据进行加权处理得到较高精度的时延估计值。该算法可以有效抑制空间加性噪声,得到有效声信号准确的时延估计。实验仿真结果表明了该算法的可行性,在信噪比较低的情况下,与单一使用广义互相关函数相比,极大地提高了时延估计算法的准确程度。

基于扩展谱相减与SAP的带噪语音端点检测

为提高低信噪比时带噪语音端点检测的性能,提出了一种将扩展的谱相减法与SAP(Speech AbsenceProbab ility)软门限相结合的方法。采用基于噪声补偿结构的扩展谱相减法,通过使用自适应的判决规则,在不需要进行语音激活检测的情况下有效地去除了背景噪声,克服了单麦克输入时无法在语音段对噪声进行估计的缺点。同时采用非语音段概率SAP软门限,直接对增强后的语音信号进行检测,有效提高了语音段起止端点检测的精确度和可靠性。实验结果表明,该方法比短时能量方法的计算效率高,在信噪比为-10 dB时仍能完成端点检测。

一种基于噪声对消与倒谱均值相减的鲁棒语音识别方法

提出一种基于语音增强算法的噪声鲁棒语音识别方法.在语音识别预处理阶段,通过噪声对消语音增强法来抑制噪声提高信噪比.然后对增强语音提取Mel频段倒谱特征参数,并在倒谱域应用倒谱均值相减处理来补偿增强语音中的失真成分和剩余噪声.实验结果表明,在低信噪比(-12～0 dB)条件下,该方法对于数字语音识别具有较好的识别率,其性能明显优于基本的Mel频段倒谱参数识别器、传统的谱减法和噪声对消语音增强法.

基于Matlab仿真的联合变换相关器实验

利用Matlab软件平台对JTC进行了图像识别仿真实验,得到了二维及三维相关输出图像,显示出尖锐的相关峰.仿真实验表明:联合变换进行图像识别中存在强烈的零级干扰,干扰信号是有用信号的7.14倍,输出结果不理想;采用功率谱相减法可以消除零级强干扰,进而提高了图像的识别能力.

基于改进谱减方法的语音增强研究

由于噪声的影响导致语音信号的质量降低,因此需要对语音信号进行语音增强。语音增强是语音信号处理的前沿领域,其主要目标是从带噪语音中提取纯净的原始语音信号。介绍了实现语音增强方法的原理,利用实验仿真了传统谱减法和改进谱减方法,改进法通过对带噪信号进行参数调整,然后进行频域谱减,实验结果表明改进方法对语音增强效果明显好于传统方法。此外,对传统谱减法和改进谱减法的信噪比分别进行了计算,结果表明改进谱减方法的信噪比相对传统谱减方法有很大提高。

含噪语音信号中噪声参数的一种估计方法

为了提高含噪语音信号中噪声参数估计的实时性 ,利用语音信号的短时平稳性 ,提出了一种无需对含噪语音信号进行有声 /无声检测的噪声参数估计法 .仿真实验表明 ,该方法计算效率高、噪声参数估计的实时性好 ,即使是噪声特性随时间缓慢变化也可得到良好的估计结果 ,可以方便地溶入到基于短时谱幅度估计的语音增强处理中 .

基于Matlab仿真的语音信号增强算法研究

语音增强技术是语音信号处理的一个重要分支,也是语音识别系统的重要组成部分。简单介绍了现有的各种语音增强算法,并对目前应用最为普遍的谱相减法作了系统的描述。对传统型、增强型、改进型的谱相减法进行了探讨验证,提出了一种基于C语言环境的算法程序,详细地介绍了该程序并画出了它的算法流程图,而且进行了算法仿真,通过分析它在-5dB,0dB,5dB的信噪比下的输入输出波形,证明了该程序可以较好地实现语音增强。

一种基于统计信息噪声估计的语音增强算法

本文提出一种基于统计信息噪声估计的谱减语音增强算法,实验表明这种算法比起普通谱相减法算法能更显著地提高算法的客观性能,特别在非平稳噪声和低信噪比的环境中能快速估计出变化的噪声功率谱。

基于智能卡的说话人确认系统及其应用

在基于智能卡的说话人确认系统中,实现了一种新的端点检测方法:能频值端点检测方法,其取得了较好的效果;在鲁棒性方面,研究了Mel倒谱系数各分量在说话人识别中的贡献,以及在参数级上Mel倒谱系数的差分系数及倒谱均值相减法对说话人识别的贡献;最后,讨论了基于智能卡的生物特征识别技术的应用途径。

Natural Attenuation and Biostimulation of Biodiesel Contaminated Soils from Southern Brazil with Different Particle Sizes

Biodiesel bioremediation in soils may occur by natural attenuation or by engineered techniques, such as biostimulation and bioaugmentation. The present study evaluated the degradation of biodiesel in two soils with different particle size characteristics by the bioremediation processes of natural attenuation and biostimulation. The experiment was carried out ex situ, with the factors temperature, moisture content, and pH being controlled for the experimental period of 110 days. The study aimed at evaluating the biodegradation of a clayey soil （A） and a sandy soil （B）, both contaminated with pure biodiesel, by using the analytical methods of respirometry and gas chromatography. Biostimulation treatments using nitrogen, phosphorus, and potassium solutions （NPK） promoted higher microbiological activity in both soils. At the end of the experiment, it was observed that biostimulation was more efficient when compared to natural attenuation, showing higher biodiesel degradation for both soils A （59.76%） and B （90.41%）.

语音消噪技术研究与探讨

战场环境下的语音通信,易遭受背景噪声(各种机枪扫射声,大炮怒吼声,弹药爆炸声,坦克轰鸣声和飞机呼啸声等)干扰,语音信号传输至接收方时,很难听清其语义,违背信息传递的有效性,甚至影响各军兵种协同作战。强噪声对作战人员的听力系统和身体健康危害极大,容易使人注意力涣散、精神萎靡、反应能力下降,从而严重影响战斗力。