基于LPC技术的运动车辆目标分类研究

将线性预测编码(LPC)技术应用于运动车辆目标的多普勒特征提取中。首先,基于微多普勒原理建立了车辆目标雷达回波模型,分析了履带式车辆和轮式车辆各自回波的特点。其次,针对杂波干扰问题,采用CLEAN算法对其进行抑制。在此基础上,利用实测数据,提取了不同车辆目标多普勒的LPC系数,给出了预测误差和计算时间在不同LPC阶数条件下的变化趋势。最后利用学习向量量子化(LVQ)方法对提取的LPC系数进行分类,实验结果证明了LPC技术在车辆目标分类中的有效性。     

基于LPC残差用频域法来实现基音周期变换

基音周期变换是文—语转换和语音转换的重要内容。在语音转换中有很多作者主张基于LPC分析来实现语音转换,通过直接或间接调整LPC系数来实现频谱包络的转换,而基音周期的转换则通过对LPC激励谱或LPC残差的处理来实现。提出对LPC残差用频域法来进行处理,得到改变了基音周期的LPC残差,从而实现语音的基音周期的变换。这种方法也可以用于文—语转换的基音周期改变中。     

基于小字典训练的语音增强算法

文章提出一种基于小字典训练和过完备稀疏表示的语音增强算法。该算法通过构造过完备的小字典并使用带噪语音的幅度谱对其进行训练来实现。训练过程中通过不断地使用K-SVD算法更新字典矩阵和相应的稀疏系数矩阵来实现对纯净语音的提取,达到语音增强的效果。该方法不同于传统增强算法需要对噪声进行估计与抑制,而是通过稀疏表示将纯净语音从带噪语音中分离出来。主客观测试结果表明,本文方法较好地消除了随机噪声,低信噪比情况下增强效果明显优于传统算法,且能够避免产生音乐噪声。     

一种基于非负矩阵分解的语音增强算法

文章提出了一种基于非负矩阵分解的语音增强算法。该算法包括两个阶段,训练阶段和增强阶段。训练阶段通过非负矩阵分解算法对纯净的噪声频谱进行训练,得到噪声字典矩阵,保存其作为增强阶段的先验信息。增强阶段首先通过非负矩阵分解算法对带噪语音的频谱进行分解,然后联合噪声字典矩阵和推导得到的相应迭代公式对语音字典矩阵和语音编码矩阵进行估计,重构增强语音。仿真结果表明,文中增强方案在抑制背景噪声,提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统的语音增强算法。     

一种对丢包具有鲁棒性的语音编码算法—iLBC

文中介绍了一种适用于网络的,对丢包具有鲁棒性的语音编码算法——iLBC。iLBC在编码时先进行LPC分析,然后对LPC残差信号采用自适应码本编码,这个自适应码本与传统的CELP算法中的自适应码本不同,没有利用语音帧之间的相关性,使得iLBC算法对丢包具有鲁棒性;解码时如果有语音包丢失,则采用丢包隐藏(PLC)算法。介绍了iLBC编解码算法的基本原理;重点分析了iLBC的自适应码本编码方式以及丢包隐藏算法(PLC);比较了在丢包率相同的情况下,iLBC和ITU-T G.729A的MOS分,结果表明,iLBC更适合于有丢包的网络。     

4.8kbps低延迟MBE语音编码器研究

在数字语音通信中,低延迟、低数码率与语音质量三者相互矛盾。本文在目前国际上比较先进的语音编码方法－多带激励（ＭＢＥ）语音编码方法基础上,力图降低其延迟,提出了多带激励与线性预测相结合（ＭＢＥ－ＬＰＣ）语音编码方法,研究了该模型的语音分析与合成基本原理和算法,提出了在４．８ｋｂｐｓ中等传输速率下延迟小于５０ｍｓ的语音编码方案,在计算机上模拟实现。实验结果表明,该算法所模拟的４．８ｋｂｐｓ较低延迟语音     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

均匀圆阵主特征矢量分析解相干算法

为解决均匀圆阵的相干信源波达方向估计问题,提出一种适用于均匀圆阵的虚拟均匀线阵主特征矢量分析算法。采用模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵,对其数据协方差矩阵进行处理以构造主特征矢量矩阵;引入加权最小二乘法,通过重复迭代得到子空间各元素之间的线性预测系数,从而求得相干信源的波达方向估计值。理论分析和仿真结果表明,该算法对相干信源具有较好的估计精度,且具备高分辨率和低复杂度的优点。     

基于线性预测的雷达航迹压缩算法

雷达通信手段遭到破坏时,目标航迹数据无法传输,可以采用北斗短报文进行应急传输。针对北斗短报文通信容量有限的问题,提出一种基于线性预测的雷达航迹压缩算法。采用线性预测的方法将雷达获取的目标航迹进行分段直线拟合确定航迹的特征点,用特征点代替航迹进行传输实现对航迹的压缩。仿真结果表明:该算法具有非常好的航迹压缩效果。     

一种高质量的极低比特率声码器

在数字语音通信中,极低速率语音编码有着广泛的应用前景,是声码器研究中的重要课题。本文提出了一种高质量的极低比特率声码器,这种声码器利用了矢量量化,马尔可夫链等技术,对经过线性预测分析后得到的语音参数进行压缩。计算机模拟结果证明所提出的极低比特率编码系统是成功的,其合成语音达到了较高的自然度和可懂度。