基于Matlab的基音周期检测

基音周期检测是语音信号处理的重要内容,在语音合成、编码和识别中发挥着重要作用。短时自相关函数法和倒谱法是基音周期检测的常用算法。为对比短时自相关函数法和倒谱法的检测性能,在分析两种算法基本原理的基础上,采用Matlab仿真平台对两种算法建模。仿真结果表明,倒谱法与短时自相关函数法估算出的基音周期精度相近,均有较好的基音周期检测效果。

语音信号基音检测的二次谱方法

对基音检测的倒谱法进行了分析,指出其在基音检测计算及其数字实现时存在不足。为 了克服这些不足,提出了一种功率谱二次处理的二次谱基音检测方法,该方法在克服了倒谱法在基音 检测中不足之处的同时还提高了计算速度,基音轨迹曲线估计的准确性也得到了改善。

一种语音信号基音检测的功率谱二次处理方法

对基音检测的倒谱法进行了细致的分析,指出其在基音检测计算及其数字实现时存在不足。为了克服倒谱法的不足之处,提出了一种全新的功率谱二次处理基音检测方法,该方法在克服了倒谱法在基音检测中不足之处的同时还提高了计算速度,对基音轨迹曲线的估计准确性也得到了较大改善。

超声声表面波检测信号时差的倒频谱分析

采用超声表面波检测激光熔覆层残余应力时,表面波检测信号声时差的精确读取非常关键。传统的相关法无法精确地辨别表面超声波的声时差。文中提出基于复数倒频谱的表面超声波声时差辨别算法,采用该算法对计算机模拟信号和实际检测信号做了声时差分析,并与相关法的时间分析结果做了对比。计算机模拟和实验结果均表明,倒频谱分析方法是一种精度高,具有一定抗干扰能力的声时差估计算法。最后结合表面超声波检测信号的特点,从理论上分析了倒频谱分析方法优于相关法的原因。

改进的功率谱二次处理基音检测法

作为语音信号处理中的一项关键技术,基音检测一直是研究热点。本文分析了功率谱二次处理基音检测方法的不足:对于过渡语音,易产生半频或倍频误判;噪声干扰下,检测结果易失真;清、浊音的判断方法复杂。针对这些不足,本文提出一系列改进方法:时域非线性处理,频域加窗滤波,简化清、浊音判断。MATLAB仿真实验结果表明,无论是高信噪比还是低信噪比语音,改进的二次谱法较AMDF法和二次谱法更能清晰、准确地检测出基音轨迹。

基于噪声倒谱阈值频谱估计的语音活动检测

针对低方差频谱估计的语音活动检测(VAD)中Welch频谱估计方法计算量大的问题,提出利用倒谱阈值方法估计VAD中的噪声功率谱。该方法在静音时期为噪声的倒谱设置阈值,利用快速傅里叶变换计算频谱,再更新VAD中的判决阈值。算法复杂度分析与仿真结果表明,该方法的检测性能与Welch方法相当,计算量降低约18%,同时降低整个VAD的时间复杂度。

基于LPC的藏语语音基音周期的检测分析

基音周期是语音信号的重要参数,提取藏语语音基音周期为藏语语音识别和藏语语音合成奠定很重要的基础。这里在分析藏语发音特点的基础上进行基于LPC的藏语语音基音周期提取算法的分析,实践表明,该方法更加符合小信噪比藏语音信号基音周期和提取。在传统LPC分析方法的基础上结合自相关法和倒谱法,分析计算平均相对误差,总结出了符合藏语语音特点的特征提取算法。

倒谱法检测信号异常的灵敏度分析

信号异常检测的主要目的是寻找对信号反应灵敏的特征参数.本文从倒谱法的算法、性质等阐释了倒谱系数对信号异常具有较好的灵敏度,并通过实际计算,验证了倒谱系数对信号的振幅、时间延迟和相位参数微小变化的灵敏度反应较好.对所设计的指数衰减正弦波信号,倒谱法能够较容易地检测出振幅、时间延迟和相位参数相对变化为百分之一的信号,而时间延迟和相位参数相对变化仅为千分之一也能较容易地检测出来.并利用该方法对某气田的含气性检测进行实验性处理,取得了较好的效果,表明倒谱法检测由油气引起的地震信号异常也是可行性.

采用复倒谱和子串匹配的音频指纹算法研究

提出了一种基于复倒谱变换和子串匹配的数字音频指纹算法.该算法通过应用混沌方法生成用户指纹,并将原始音频信号分帧并实施复倒谱变换后,进行指纹嵌入.指纹的识别采用子串匹配的方法,计算出待检测的指纹与原始指纹之间的匹配结果,最终确定待检测的未知音频.实验结果表明:该算法具有良好的鲁棒性,能抵御常见的音频攻击,可应用于音乐版权保护、音频识别等领域.

复倒谱域水声信道多途抑制技术

水下声信道因边界反射及介质不均匀性而呈现多途特性,如何采取有效措施抑制信道多途影响一直以来都是水声领域的难点和热点问题。基于同态滤波基本原理,研究了水声多途信道的复倒谱特性,据此提出了一种适用于将信道与信号分离的复倒谱域特征滤波器构建方法,并与常用的低通特征滤波器、梳状特征滤波器进行了对比分析。研究结果表明,提出的方法可有效抑制信道多途,且与上述2种特征滤波器比较,所提方法具有构建方法简易、重构信号误差较小等特点,具有工程应用价值。

一种新的基于倒谱法和Richardson-Lucy算法的运动图像盲复原方法

运动图像的盲复原,一直是图像处理领域的难点,本文根据运动模糊图像特点,提出了一种鲁棒、高效保留图像细节和纹理特征的图像盲复原算法.在图像的复原过程中运用了基于最大似然函数的Richardson-Lucy滤波方法只需知道模糊类型,不需要其它任何先验知识,就能做到有效复原,适用范围广,能对线性匀速运动类型的模糊、振动模糊、旋转模糊都有效,鲁棒性好,抗噪能力强.

压裂停泵水击压力波信号滤波方法与特征分析

水击压力诊断是近年来兴起的压裂诊断技术,具有实时性强、成本低等优点,潜力巨大。该技术通过对停泵形成的压力波进行频谱分析,确定裂缝处压力波动传至井口的响应时间,然后乘以波速求得裂缝位置,实现裂缝识别。在压裂停泵过程中,由于管线震动、裂缝开启等各种井底波动事件,实际采集的水击压力波信号会包含有大量的随机噪声、固定频率噪声,大量噪声的存在会对压裂停泵频谱分析、确定响应时间产生强烈的干扰,影响分析的准确度。通过合理的滤波方式去掉停泵过程中存在的各种随机噪声、固定频率噪声,提高信噪比,是水击压力波诊断技术的关键问题。本文分析了压裂停泵水击压力波信号的特征,分别研究了在纯净水击信号中添加随机噪声、与模拟信号频率不相近的固定频率噪声以及频率相近的固定频率噪声后信号的特点,并以滤波信噪比的提高和倒谱效果为指标,进行了叠加平均法、FIR低通滤波法、自适应滤波法以及自适应噪声对消方法的原理分析及滤波效果的比较。在本文中,经理论分析和仿真验证,叠加平均法可以滤除随机噪声,且随着叠加次数的增大,叠加后信号的信噪比提高程度会逐渐变缓;自适应噪声对消方法对于固定频率噪声滤波效果最好,其信噪比提高最大且倒谱识别效果最好。该研究可以为压裂作业中信号的滤波提供指导。

全矢最大熵倒谱方法及其应用研究

传统的倒频谱技术处理信号提取特征是基于单通道数据以及其本身计算需要经过两次傅里叶变换的局限性,获得的频谱特征不足以完全反映设备运行状态,同时还会造成谱线泄露严重,分辨率低等问题,基于此,提出一种新的思路:将全矢谱,最大熵谱与倒频谱理论相结合提出全矢最大熵倒谱新方法,新方法以全矢谱为基础,对全矢最大熵功率谱进行傅里叶变化得到。给出基本理论及计算公式,并通过实验处理故障信号与常规倒频谱进行对比。结果验证了新方法的有效性,且相比传统倒频谱具有更高的分辨率。

倒谱和快速全变差去卷积的运动模糊图像复原

物体和成像系统之间的相对运动导致图像产生运动模糊,降低了图像质量,为了获得更加理想的复原图像,提出一种基于倒谱和快速全变差去卷积相结合的运动模糊图像复原算法。利用倒谱法对运动模糊图像的点扩散函数参数(模糊角度和模糊尺度)进行辩识,采用快速全变差去卷积法对模糊图像进行复原,采用多幅图像进行仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于经典图像复原算法,该算法复原图像的主观视觉效果以及客观评价指标均更优,具有一定的实际利用价值。

求解反向滤波器的方法讨论

阐述去除房间脉冲响应影响的方法,房间脉冲响应的反向逆波器的方法。对房间脉冲响应是最小相位函数,可以直接求反向滤波器,但是对房间脉冲响应是非最小相位函数,要将其分解为最小相位函数和全通函数。对非最小相位函数求其最小相位函数是比较关键,依据倒谱法求出其最小相位函数。当全通函数是纯延迟的,求出的反向滤波器混响的语音信号进行卷积,从而得到的去混响效果非常好。

基于传动误差法的装载机减速机构故障诊断

针对核电装载机减速机构因齿轮轮齿磨损而影响其定位精度的问题,建立了一种包含故障信息的齿轮系统传动误差信号模型;基于传动误差法对减速机构进行故障诊断,便于企业早日发现故障,及时更换故障元件,减少经济损失。运用ADAMS软件仿真包含磨损故障的误差信号。改进了传统计算阶次跟踪重采样方法,对原始时域信号进行角域COT(Computed Order Tracking)处理;对重采样后的信号进行EEMD分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition),将故障分量进行阶次分析,找出故障特征频率;进一步,对故障分量进行倒谱分析,准确识别出故障元件。分析结果表明,改进算法使重采样效率提高了2/3;阶次分析与倒谱分析相结合的方法能够有效识别出装载机减速机构的故障元件。

基于DSP的广播节目抗干扰系统的设计

针对广播节目在传输过程中易受干扰的问题,提出了基于动态时间轴归整(DTW)算法的多词判别法语音识别技术,根据该方法通过提取Mel尺度倒谱参数,设计出基于DSP的广播节目抗干扰系统,实现广播信号的自动判别,实验表明该系统抗干扰能力显著增强.

基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计改进算法

针对OFDM信号中实际子载波数的估计问题,以提高检测峰值、降低信噪比门限、增大估计精度为目的,在倒谱法及其小波改进法的基础上,引入随机共振实现微弱信号的增强,使子载波个数估计性能得到提升。仿真结果表明,基于随机共振的改进算法稳健性强,可以较大程度地提高系统输出的局部信噪比,最高可达14dB,有效降低了估计误差,在较差的高斯白噪声信道下仍然可以准确估计该参数,信噪比门限可降低约5dB,为OFDM信号的信息恢复等后续工作打下良好的基础。

函数拟合实现语音演唱

语调是说话的腔调,由不同的声调抑扬顿挫的配制和变化形成,是人类传递情感的特征之一.通过调节语调参数来改变一段话语中某个字音的长短及高低,从而使可控的语调实现语音演唱的效果,弥补了语音合成在歌曲演唱方面研究的缺失.采用倒谱法来提取基音频率,线性预测编码(Linear Predictive Coding,LPC)方法对共振峰进行估算,最终通过高次多项式对语音声调的基频进行拟合,将得到的拟合函数进行实时调整,形成语调以达到语音演唱的目的.从基音频率及共振峰两个基本参数出发,结合发音的数理本质,用直观的数学方法来进行语音演唱的合成,使得原始语音与合成语音的总体识别率达到了87.6%.合成结果表明,采用调整语音合成参数的方法进行语调的变化,能够使语音演唱的表现更加可控.