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为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效. 相似文献
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文章以传统的谱减法为基础,介绍了几种改进的方法,比较详细地叙述了谱减法的基本原理和降低音乐噪声的方法。最后综合几种改进的方法,提出基于端点检测的近似估计谱减法。相对于传统的谱减法,该算法能更好地抑制残留噪声和背景噪声,特别是低信噪比下的语音信号。 相似文献
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对语音信号进行处理一个很重要的问题就是噪声的滤除,噪声降低了语音的信噪比和可懂性。多年来,人们针对加性宽带噪声提出了各种语音增强算法,其中谱减法因其具有简单和易于实现的优点而被广泛的采用。但是,一般的谱减法都会带来较为严重的“音乐”噪声,为减弱这种噪声,本文提出了一种改进的语音增强算法——多带谱减法(multi-bandspectrumsubtraction)。实验结果表明,多带谱减法明显的削弱了一般谱减法所带来的音乐噪声,对带噪语音质量的增强效果显著。 相似文献
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语音信号技术广泛应用于语音通信、语音识别等领域,在语音信号处理过程中,降噪与提高可懂度是极为关键的,处理方法有多种,通过综合梳理,对谱减法和自适应噪声抵消法的分析,发现最大限度地消除谱减法中的"音乐噪声"成为需要突破的研究域。在此尝试利用MATLAB以图像形式呈现谱减法增强语音信号效果的比较。发现语音信号处理算法在定义域内,仍有不可避免的误差。得出避免误差算法的加强与从强噪声中提取语音信号,既是语音信号处理过程中所"遭遇"的重要问题,又是未来理论与实践应用研究的发展方向。 相似文献
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为消除语音识别系统中的噪声干扰,研究了传统谱减法和改进的谱减法,描述了两种算法的原理和特点,并对两种算法进行了编程实现。matlab仿真结果表明,改进的谱减法不仅可以消除噪声,还可以抑制＂音乐噪声＂的产生,比传统谱减法更具优势。 相似文献
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《科技通报》2016,(3)
小区域重叠干扰下的通信滤波器通信信号由于受到外界环境的干扰通常极不稳定,传统噪声抑制方法只适用于平稳信号,无法实现复杂环境下通信滤波器噪声的抑制,提出一种基于自适应非线性滤波的小区重叠干扰下通信滤波器噪声抑制算法,对小区重叠干扰下的通信信号进行预增强处理,对得到的通信信号和既定阈值进行比较,判断是否需要进行噪声抑制,为小区重叠干扰下的通信滤波器噪声抑制提供有效依据。假设小区重叠干扰喜爱通信滤波器接收信号是同步的,给出采样结果。对滤波器的估计方差和条件方差进行计算,求出背景噪声和干扰剩余之和的方差,通过自适应改变非线性变换的非线性部分的变化曲线,实现小区域重叠干扰下的通信滤波器噪声抑制。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的噪声抑制性能。 相似文献
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针对语音信号降噪和提取算法存在降噪效果不佳等问题,已经无法满足现在社会的需求。本文提出一种基于改进EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取方法,首先针对EMD算法在语音信号降噪可能破坏噪声特性的问题,利用全局阈值选择去噪的方法对其进行改进,然后引入Hil-bert算法将其与EMD算法融合,对语音信号进行降噪和提取。利用仿真实验可以发现:将EMD算法和Hilbert算法进行混合优化,和传统的小波变换语音信号降噪算法,不容易出现差错并且具有更好的降噪性能。 相似文献
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为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。 相似文献
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语音增强可以抑制背景噪声,提高背景噪声条件下语音质量,利于后续语音信号处理。在简要介绍美国军用标准——增强混合激励线形预测语音编码中语音增强算法的基础上,基于TITMS320VC5509a芯片设计一款语音增强模块。详细论述了语音增强算法实时实现的硬件设计、软件优化和开发的关键技术。实际场合实验表明,该模块具有较好的抗背景噪声功能,即可以以独立前置模块的方式用于语音处理系统,也可以以嵌入模块的方式用于语音处理系统。 相似文献
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基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的迭代步长很容易受到噪声干扰的影响，本文分析了基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的特点，在此基础上提出了一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法。计算机仿真结果表明，本文提出的算法对高斯白噪声和高斯色噪声都有很好的抑制作用，可以改善高斯噪声背景中小空间范围的二维信号信噪比。 相似文献
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针对目前盲分离算法还无法满足对语音信号盲分离的精度需求,本文提出一种新型语音信号盲分离算法。该算法在最小增益的语音盲分离算法的基础上,针对其缺陷,引入了广义高斯分布模型,对最小增益的语音盲分离算法的迭代运算进行了优化处理,通过计算每次迭代后恢复出来的每个源的峰度值来增加原算法的分离精度。通过仿真试验进行验证,得到的结果是:改进的算法不仅仅没有失去本真效果,经过分离语音信号,对原始语音信号的波形基本保持在一定的范围内,而且表现出较好的性能。 相似文献
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在语音处理及应用的众多领域中，语音信号经常会被噪声或其他语音干扰。讨论了一种快速独立分量分析算法，并将其应用到混合语音信号的分离及语音中噪声的消除。实验结果表明算法取得了良好的效果。 相似文献
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基于高阶累积量和循环谱的调制方式识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
接收机采用高阶累积量和循环谱这两种低信噪比的算法,对检测到的各种信号进行调制方式识别,其中包括BPSK、QPSK、2FSK、4FSK、MSK等5种已调信号,然后,通过MATLAB编程,进行系统仿真,仿真结果表明,循环谱对高斯噪声有更强抑制作用。 相似文献
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文章介绍了语音识别的基本原理以及用DSK6713实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别在DSP上的实现技术。系统使用梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数,采用算法相对简单以及计算量较小的动态时间弯折算法（DTW）实现语音参数的匹配。用MATLAB实现DTW算法的仿真,进而将语音识别技术应用到DSP上,实验结果表明对特定人、小词汇量和孤立词的语音识别效果比较好。 相似文献
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结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。 相似文献
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对网络攻击信号进行盲分离,实现对攻击信号的准确有效检测。传统的网络攻击信号检测算法使用时频分析方法,提取非平稳群攻击信号的时频特征,实现信号检测,但算法把网络入侵检测正确率作为约束目标函数进行同步最优特征子集求解,复杂度较高,提出一种引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法。采用时频分析Viterbi算法,得到信号谱的平均频率等于瞬时频率的时间平均,根据合同变换矩阵,对攻击信号进行离散数据解析化处理,构建网络攻击信号的解析模型,得到网络统计信号在多复变边界条件下的时频特征,实现盲分离算法改进。仿真实验表明,该算法能有效实现对网络攻击信号的盲分离,盲分离结果能准确反映网络攻击信号的内部特征,提高了对网络攻击信号的检测能力,对攻击信号的检测性能有所提高,保证了网络安全。 相似文献
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本文介绍的主要是采用RLS算法来进行双麦克风噪声对消技术的原理。一路麦克风采集带有噪声的语音信息,一路麦克风采集噪声。将两路数据传输到服务器,通过RLS算法来进行信号的对消,还原出原始语音信号。 相似文献