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%。     

基于一乘准则的LMR在声音转换中的应用

线性多变量回归中聚类数的选择对转换效果有很大影响,通过研究聚类数与类内均方差、类间均方差的关系确定最佳聚类数。针对传统二乘规则的 LMR 的转换语音在听觉上自然度较差的缺陷,提出了基于一乘规则的 LMR,采用遗传算法解决绝对值条件下转换矩阵的求解问题,实验仿真表明,基于一乘规则的 LMR 的转换语音在主观听觉上优于基于二乘规则的 LMR,ABX 测试识别率平均提高了12.5%,MOS 分提高了0.24。     

时域基音同步叠加(TD-PSOLA)算法研究

针对TD-PSOLA算法的合成语音容易出现相位不连续的问题,提出了一种改进的平移综合方法。仿真结果显示,改进的算法能够提高合成语音的质量。     

基于语音分段的自适应时长调整算法

文中提出了一种自适应的语音时长调整算法,首先对语音分段,提取出稳定的语音段使之与音素或者音节基本对应,然后根据总调整因子β和各段语音长度分配每一个语音段的局部调整因子iβ,最后采用波形相似叠加(W SOLA)算法完成对语音的时长调整。仿真结果表明:文中算法实用有效,可以合成可懂度和自然度更高的语音。