扬声器系统均衡与房间声场修正技术

利用数字信号处理技术对扬声器系统进行补偿和优化,不仅可以弥补各个组成部件的不足,并且可以提升低成本扬声器系统的性能,改善聆听感受。在此基础上,对房间声场进行均衡,改善其频率响应和脉冲响应,对声音进行修正,可获得更加真实的声重放效果。主要对数字信号处理技术在扬声器系统和房间声场控制中的应用进行介绍。

基于单边自相关线性预测噪声中汉语语音识别

对含噪语音在自相关域上进行处理 ,以其自相关函数值为参数进行端点检测 ,以基于单边自相关序列的LPC倒谱系数作为语音的特征参数进行语音识别 ,实验表明 :这种方法较好地消除了噪声对语音信号的干扰 ,并获得了较高的识别率。在信号的信噪比低而自相关性又强时 ,此法能体现出不同一般的优势 ,为实际应用提供了可能。

基于美尔卷曲的TELPC频谱包络估计算法

为了对TELPC算法所提取的频谱包络进行感知增强,提出一种利用人耳感知特性的频谱包络估计新算法.该算法首先采用真实包络估计器实时算法提取频谱包络,然后通过美尔卷曲对频谱包络进行感知增强,最后对卷曲的频谱包络进行线性预测分析.为了进一步提高线性预测分析的性能,该算法还对卷曲的频谱包络进行幅度压缩.美尔卷曲采用傅里叶变换对和频谱包络线性内插两种方法实现.客观测试表明,新算法所提取频谱包络的对数谱失真和谱平坦度在低频段均小于原TELPC算法所提取的频谱包络,且幅度压缩使算法性能更佳.

频率规整线性预测系数的实时提取算法研究

在语音识别特征提取过程中,为克服传统自相关法在计算特征参数时实时性较差的缺点,提出一种用于提取频率规整线性预测系数(WLPC)的自适应最小均方误差(LMS)算法。该方法通过自适应LMS技术,不仅能提取出符合人耳的听觉特性的特征参数,而且实现了对WLPC系数的实时提取。实验采用DTW(动态时间规整)算法,对比了自相关法WLPC预测误差和自适应法WLPC两种特征参数对孤立词识别率的影响结果和预测误差,结果证明了采用该算法具有较高的分类准确率和良好的时间性能。

采用DTW算法进行模式匹配的孤立词识别系统

在模式识别领域中,语音识别技术已具有实用价值。文章介绍利用动态时间伸缩算法(DTW)行模式匹配的孤立词识别系统,系统测试结果表明,效果较为理想。

一种基于WLP-MDCT混合音频编码算法

介绍了一种卷曲线性预测(WarpedLinearPrediction,WLP)与改进型离散余弦变换(ModifiedDiscreteCosineTransform,MDCT)混合音频编码的算法。WLP技术用来构造一对前滤波器和后滤波器,其中前滤波器用来降低MDCT编码过程中前回声的产生,后滤波器可以对量化噪声进行整形,从而进一步提高重建音频的主观听觉质量。实验结果表明该算法确实有效可行。

小词表实时语音识别系统的定点DSP实现

主要介绍一种基于定点数字信号处理器 DSP芯片 ( TMS3 2 0 V C5 40 2 )的小词表实时语音识别系统。该系统体积小 ,成本低 ,可扩展性好 ,方便应用于许多特定场合 ,如 :门禁控制系统等 ,对于 10 0词以内的特定人语音 ,识别的准确率超过 95 %。

基于OpenRISC1200的语音识别SoC设计

介绍了一种基于OpenRISC12 0 0嵌入式微处理器内核的语音识别片上系统 (SoC)的设计方法 ,以及OpenRISC12 0 0内核和WISHBONE片上总线及其特点 ,最后利用现场可编程门阵列 (FP GA)验证了该语音识别SoC设计的可行性。