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基于匹配滤波的脆弱数字音频水印盲检测算法

信号处理 2006年第5期22卷 668-672页

作者：冯涛韩纪庆哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

根据原始水印构造匹配滤波器,并结合小波估计方法,提出脆弱音频水印的盲检测算法。在假定嵌入水印为噪声的情况下,利用小波不需要原始信号辅助信息即可估计该信号的特点,首先根据给定的估计门限估计了加入水印后的原始信号,从而实现了... 详细信息

根据原始水印构造匹配滤波器,并结合小波估计方法,提出脆弱音频水印的盲检测算法。在假定嵌入水印为噪声的情况下,利用小波不需要原始信号辅助信息即可估计该信号的特点,首先根据给定的估计门限估计了加入水印后的原始信号,从而实现了水印与音频信号分离。然后将水印与估计产生的噪声构成的混合信号送入构造的匹配滤波器作相关运算,根据滤波器的输出响应判断水印及载体是否受到攻击。实验结果表明,所提出方法对噪声、有损压缩、滤波、随机插入与删除等操作具有较高的敏感性。

关键词：脆弱音频水印盲检测匹配滤波小波估计

基于特征似然度加权和维数缩减的Robust语音端点检测

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声学学报 2007年第1期32卷 62-68页

作者：王欢良韩纪庆李海峰哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江150001

传统的语音端点检测方法在低信噪比环境下可靠性会急剧下降。本文提出了两种特征处理方法:特征的似然度加权和基于散度的维数缩减,来提高噪声下端点检测的性能。通过加权增加动态特征在似然度计算中的比重,可以提高端点检测的噪声Robust... 详细信息

传统的语音端点检测方法在低信噪比环境下可靠性会急剧下降。本文提出了两种特征处理方法:特征的似然度加权和基于散度的维数缩减,来提高噪声下端点检测的性能。通过加权增加动态特征在似然度计算中的比重,可以提高端点检测的噪声Robustness。缩减散度值较小的特征维,对检测精度只有很小的影响,但可以提高检测效率。似然度加权对维数缩减之后的特征同样有效。在Aurora2数据库上的实验结果显示,在干净数据训练的检测模型下,似然度加权可以显著提高噪声下的端点检测性能。对维数缩减后的特征进行似然度加权,获得了与原始特征似然度加权相当的检测性能。这说明本文提出的方法是有效的。

关键词：语音端点检测基于特征加权和似然度缩减维数检测性能高噪声

基于能量特性分块的DCT域自适应音频水印算法

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信号处理 2006年第4期22卷 519-522页

作者：马翼平韩纪庆哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

提出了一种基于能量特性分块的DCT域自适应音频水印算法。首先对音频数据做DCT变换,然后基于子块占总能量的比例将相应的频域系数分成几个部分,用每一部分的能量特性系数构造水印的嵌入强度因子,从而实现自适应的嵌入水印。实验结果表... 详细信息

提出了一种基于能量特性分块的DCT域自适应音频水印算法。首先对音频数据做DCT变换,然后基于子块占总能量的比例将相应的频域系数分成几个部分,用每一部分的能量特性系数构造水印的嵌入强度因子,从而实现自适应的嵌入水印。实验结果表明：该算法对数字音频信号的噪声攻击、低通滤波、MPEG压缩、D/A和A/D转换等操作具有很强的鲁棒性。

关键词：音频水印能量特性 DCT 自适应

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极低错误接受率的说话人识别方法研究

高技术通讯 2011年第4期21卷 386-391页

作者：姜涛韩纪庆郑铁然张光成哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对一些说话人识别方法在应用中要面对海量的集外数据，其很低的错误接受率也会带来大量识别错误的情况，进行了极低错误接受率的说话人识别技术的研究，以求在保证召回率的前提下，将错误接受率降低至约万分之一的水平。研究的重点是... 详细信息

针对一些说话人识别方法在应用中要面对海量的集外数据，其很低的错误接受率也会带来大量识别错误的情况，进行了极低错误接受率的说话人识别技术的研究，以求在保证召回率的前提下，将错误接受率降低至约万分之一的水平。研究的重点是对经典的高斯混合模型．通用背景模型（GMM-UBM）方法进行了改进，加入一个确认判决机制来进一步拒绝集外误识，尝试了三种确认方法——基于粗粒度分析窗的方法、基于集外竞争模型的方法、基于变化状态统计矢量的方法。实验结果表明，这三种方法都能够有效降低错误接受率指标，其中基于变化状态统计矢量的方法取得了最好的效果。

关键词：说话人识别极低错误接受率粗粒度分析窗集外竞争模型变化状态统计矢量

Study on the method and system implementation of an isolated word recognition system used in noisy environment

维普期刊数据库评论

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Chinese Journal of Acoustics 1996年第2期15卷 123-132页

作者： YANG Ziyun han jiqing XU Jinpei WANG Chengfa and REN Weimin (Department of Computer Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001)

After analyzing the speech features in noisy environment, an integrated method for isolated word recognition in noisy environment was proposed, and an experimental system was realized. The detail experiments show that the recognition rate of the system at the noise level about 80 dB is nearly equal to that of the system at noiseless condition, and the system can bear the most noise level about 100 dB.

关键词： Speech recognition Noisy environment

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一种采用伪随机码技术的语音信息隐藏算法

计算机工程与应用 2005年第7期41卷 7-8,26页

作者：付喜辉韩纪庆哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

该文提出通过伪随机码来改善语音信息隐藏的性能。采用Hadamard作为伪随机码,不但可以使隐藏的语音信息更加隐蔽,而且对于外界的噪声、压缩、滤波干扰有很强的纠错能力。

关键词：信息隐藏伪随机码 Hadamard码

小规模情感数据和大规模中性数据相结合的情感韵律建模研究

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计算机研究与发展 2007年第9期44卷 1624-1631页

作者：邵艳秋穗志方韩纪庆王志伟北京大学计算语言学研究所北京100871 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

建立好的情感韵律模型是合成情感语音的重要环节,而在情感语音的研究过程中,一个必须面对的现实问题就是通常情感数据量相比于中性数据量要少得多.将一个含有高兴、生气、悲伤3种情感语音的小规模数据库和一个较大规模的中性语音数据库... 详细信息

建立好的情感韵律模型是合成情感语音的重要环节,而在情感语音的研究过程中,一个必须面对的现实问题就是通常情感数据量相比于中性数据量要少得多.将一个含有高兴、生气、悲伤3种情感语音的小规模数据库和一个较大规模的中性语音数据库相结合,进行情感韵律建模研究.对影响情感的韵律参数进行了分析,建立了基于人工神经网络的情感韵律模型.针对情感数据量相对于中性数据量的不足而导致的过拟合现象,提出了3种解决办法,即混合语料法、最小二乘融合法和级联网络法.这些方法都在不同程度上扩大了情感语料的作用,使得情感预测效果都有所提高.尤其是级联网络法,将中性模型的结果作为级联网络的一个输入,相当于扩大了情感模型的特征空间,更加强化了情感模型各输入特征的作用,在3种情感的各韵律参数生成中效果是最好的.

关键词：情感语音合成韵律模型数据稀疏数据融合过拟合

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基于分段的实时声频检索方法

声学学报 2006年第2期31卷 101-108页

作者：郑贵滨韩纪庆李海峰郑铁然哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

提出了基于分段的实时声频检索方法,并讨论了在实时检索中的控制策略。该方法将检索目标划分为片段序列,并使用检索窗控制参与检索的片段。在多目标检索中,利用声频的类别信息加快检索速度。实验证明检索方法的速度快、可控性好、实时性... 详细信息

提出了基于分段的实时声频检索方法,并讨论了在实时检索中的控制策略。该方法将检索目标划分为片段序列,并使用检索窗控制参与检索的片段。在多目标检索中,利用声频的类别信息加快检索速度。实验证明检索方法的速度快、可控性好、实时性强,具有良好的缺失鲁棒性(Robustness),查全率和查准率分别达到100％和99．7％;将声频分类可有效提高多目标检索的速度,声频分类方法的平均正确率为95．7％。解决了声频检索中检索反应滞后时间长、检索速度随检索目标长度增加呈线性下降等问题。

关键词：检索方法实时性声频分段检索速度控制策略分类方法实验证明滞后时间目标长度

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自然风格言语的汉语句重音自动判别研究

声学学报 2006年第3期31卷 203-210页

作者：邵艳秋韩纪庆刘挺赵永贞哈尔滨工业大学计算机学院哈尔滨150001

重音是语音合成中韵律处理的一个重要参数。本文分析了轻声和重读音节同正常重音在各声学参数上的差异,包括基频、音节时长、强度、停顿长度等,还特别考察了时长同基频参数之间的关系,以及上声音调同基频的关系。建立了基于人工神经网... 详细信息

重音是语音合成中韵律处理的一个重要参数。本文分析了轻声和重读音节同正常重音在各声学参数上的差异,包括基频、音节时长、强度、停顿长度等,还特别考察了时长同基频参数之间的关系,以及上声音调同基频的关系。建立了基于人工神经网络的三种重音预测模型,即声学预测模型、语言学预测模型和混合预测模型,对汉语句重音(包括轻声、正常重音、重读)进行了自动判别,结果显示混合模型要优于另外两种模型。此外,本文还根据重音标注的多样性现象设计了支持率的评价方法。

关键词：自动判别自然风格语句预测模型人工神经网络声学参数混合模型语音合成评价方法基频