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。     

自适应抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法

飞机、坦克和船舶等封闭座舱内部产生的强机械噪声严重地影响了语音通信系统,为此,提出了自适应噪声抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法,其基本原理是:先进行基于相关检测的自适应消噪处理,其后采用谱相减算法消除残留噪声。仿真结果表明:该算法对引擎噪声的消噪效果明显,并能有效地保持语音清晰度,可应用于机械噪声很强的语音通信系统。     

基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法研究

针对盲源分离算法无法直接对单路含噪语音信号进行分离的问题,提出一种基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法.通过对单路含噪语音信号进行奇异谱分析,将其低频分量作为第二路观测信号,利用改进的最大信噪比盲源分离算法进行处理,从而实现语音信号和噪声的分离.实验结果表明,该算法能够有效抑制噪声,提高信噪比,起到良好的语音增强效果.     

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。     

软门限临界频带最小值统计语音增强算法及其定点DSP实现

以谱减法为基础,采用基于听觉掩蔽特性的临界频带处理法,较好地抑制了传统谱减法引入的音乐噪声。改进了噪声功率跟踪的最小值统计方法,分析了语音信号频谱的整体变化。当发生突变时暂停最小值更新,避免了最小值统计抑制语音的中后段造成的失真,也消除了传统的语音检测算法出现的大量误判,实现了端点检测的软门限。同时研究了算法在定点DSP上实现的具体问题,在Blackfin系列芯片BF533上进行了优化实现。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

基于双谱鉴相的数字干涉仪测向技术

数字干涉仪测向体制中相位差信息的提取因受到噪声的影响,降低了其鉴相精度.根据高斯噪声双谱为0的特点,提出了一种基于双谱鉴相的数字干涉仪测向算法,对单频信号进行测向.分别从不加噪声的理想情况和存在高斯噪声的情况进行理论推导,论证了两者的一致性,并给出了信号频率和相位差信息的提取方法.与传统的频域鉴相算法相比较,仿真结果表明该算法可以有效地抑制高斯噪声,提高鉴相精度,验证了该算法的有效性.     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

基于谱减与自适应子带对数能熵积的端点检测

针对低信噪比环境下语音端点检测准确率低、鲁棒性差,提出了一种将谱减降噪和自适应子带对数能熵积相结合的语音端点检测算法.首先利用改进的多窗谱估计谱减法提升语音信号质量,再以自适应子带对数能熵积这一新的语音特征参数为阈值,使用动态阈值双门限检测法进行语音端点检测.实验结果表明,该算法针对低信噪比语音信号具有更好的准确性和鲁...     

在非高斯信道下多用户检测的鲁棒算法

在无线通信中应用多用户检测技术可以有效去除多路径干扰 (MAI)。实验证明 ,实际信道通常包含冲激噪声 ,从而是非高斯的。讨论了目前扩频通信 (DS SS)中应用于非高斯信道的自适应鲁棒的多用户检测技术 ,以前的研究大多存在两个缺点 :一是需要对非高斯信道的模型有一个先验估计 ;二是计算较基于高斯信道的算法复杂的多。本文从传统的特征空间的自适应跟踪技术PASTd[1] ,针对其误差模型对算法进行修改 ,提出了一种简易的鲁棒算法。经蒙特卡洛仿真证明 ,该方法在含冲激噪声信道中能显著提高信号子空间跟踪的精度     

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。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

随机共振技术在微弱舰船轴频电场信号检测中的应用

针对在强背景噪声中检测微弱舰船轴频电场信号的问题,提出了基于随机共振技术的检测方法.首先,介绍了随机共振利用噪声增强信号能量从而提高信噪比的基本原理,并在此基础上给出了利用随机共振检测微弱周期信号的模型.然后,将低信噪比的船模轴频电场测量数据输入到检测模型并对输出信号作功率谱分析,结果表明:随机共振技术能十分有效地从复杂背景噪声中检测出微弱舰船轴频电场信号,在微弱信号处理领域相比传统方法具有很大的优势.最后,结合检测实例,初步分析了系统参数对随机共振系统输出信号频谱分布的影响,为随机共振技术的进一步工程应用打下了良好的基础.     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

用于指挥控制的语音实时识别系统探讨

信息科学的发展对指挥控制的技术提出更高的要求,语音识别将是车载、机载、舰载综合电子设备中一项不可缺少的内容。但海、陆、空等指挥控制环境中高噪声的存在及其导致的话者语音变化,为语音识别系统的可靠应用带来了困难,要解决这个问题,就必须研制具有抗噪声能力的语音识别系统。本文基于语音识别的基本原理,通过对噪声特性及其对语音识别影响的分析,从提高系统的鲁棒性入手,探讨了抗噪声语音实时识别系统     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。