离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

小波变换在说话人识别中的应用研究

利用小波的多分辨特性提取说话人的语音特征参数，以及在预处理过程中运用小波分解去除噪声的基本原理和方法，分析了小波变换在说话人识别过程中不同阶段的应用。总结了小波变换对提高说话人识别系统的识别率具有重要的意义，并且提出了小波变化在说话人识别中运用所存在的问题和难点。     

用IBM—PC绘制语谱图

本文介绍一种用IBM-PC微型计算机绘制语音信号语谱图的方法,可以作出反映语音动态频谱的语谱图。可以在CRT上显示,也可由打印机打印。语音信号能量的动态范围可达45dB,频率分辨率为F_s/128H_z(F_s为信号取样率)。所有工作由BASIC程序完成。文中附有几张语谱图实例。     

一个基于LB/IHMM的高性能汉语连接数字语音识别系统

本文使用一种ＩＨＭＭ的简化训练算法，讨论了一个基于ＬｅｖｅｌＢｕｉｌｄｉｎｇ搜索算法，参考模式基于ＩＨＭＭ模型的高性能的汉语连接数字语音识别系统。文中详细描述了系统的特征提取、ＩＨＭＭ模型、训练过程和识别过程，以及系统用于特定人、多说话人和不认人语音识别的实验，并且对实验结果进行了分析和讨论。     

利用二阶神经网络进行说话人识别方法的研究

本文提出了用二阶神经网络进行文本无关的说话人识别的方案,同时采用多共用一张大网的做法,并针对说话人识别的特点分析了方案中语音预处理和特征提取的问题。最后对方案进行了计算机模拟实现,取得了满意的识别效果。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究

为了在语音转换过程中充分提取语音的个人特征信息,同时考虑到语音的稀疏性,文章提出了一种基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可以承载语音信号中的个人特征信息及语音帧之间的相关性,而稀疏卷积非负矩阵分解得到的过完备时频基更能体现语音的细节,可以较好地保存语音中的个人特征信息。利用这一特点,通过稀疏卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的过完备时频基,然后通过时频基的替换实现语音转换。相对于传统方法,该方法能够更好地保存语音个人特征信息和语音帧间相关性,从而可以进一步提高转换语音的质量和相似度。实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、卷积非负矩阵分解的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度。     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

一种基于线性预测的语音认证算法

针对传统语音认证算法不适用于资源受限的移动通信终端语音通信的实时性要求,提出了一种高效的基于线性预测分析的语音认证算法。该算法基于语音信号的线性预测分析的原理对LPC系数参数进行优化,并对构成的LPC系数矩阵进行后处理、非负矩阵分解和量化,形成感知特征序列。实验结果表明:所提算法对于内容保持操作具有良好的鲁棒性,并且运算效率没有降低,可以满足语音通信实时性的要求。