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基于改进能熵比的维纳滤波语音增强算法

计算机系统应用 2017年第11期26卷 124-131页

作者：王帅蒲宝明李相泽张笑东姚恺丰中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 国家电网公司东北分部国网东北电力调控分中心沈阳110180

为了提高低信噪比环境下语音增强的效果、算法的鲁棒性.在基于维纳滤波算法的基础上,结合基于频域特征的语音端点检查算法,提出了一种新的语音增强算法.端点检测算法使用小波包ERB子带的谱熵和改进的频域能量的能熵比法.其中,小波包ERB... 详细信息

为了提高低信噪比环境下语音增强的效果、算法的鲁棒性.在基于维纳滤波算法的基础上,结合基于频域特征的语音端点检查算法,提出了一种新的语音增强算法.端点检测算法使用小波包ERB子带的谱熵和改进的频域能量的能熵比法.其中,小波包ERB子带的谱熵考虑了人耳听觉掩蔽模型和语音与噪声信号之间的频率分布之间的不同;频域能量利用了有语音帧和无语音帧的能量不同.维纳滤波算法实时采集语音数据并使用新的参数来区别无语音段和有语音段,并在无语音段平滑更新噪声谱.实验结果表明,该端点检测算法能够很好的区分有语音段和无语音段,这就使得在低信噪比的情况下语音增强效果得到了提升,同时算法的鲁棒性和实时性也得到了保障.在与其他两种算法对比中,得到了更好的语音增强效果.

关键词：维纳滤波语音增强小波包ERB子带能熵比人耳掩蔽模型

多窗谱减法和EMD改进的新型能熵比端点检测

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电声技术 2019年第9期43卷 17-21页

作者：朱俞清章小兵黄镇坤安徽工业大学电气与信息工程学院

在语音信号中测出语音的端点是极其重要的。在传统的端点检测方法有能零比,能熵比,频带方差法等。这些方法在信噪比较高的环境下可以准确的检测出语音的端点,但在信噪比相对较低的环境下检测的准确率就很低。本文提出了一种在对语音进... 详细信息

在语音信号中测出语音的端点是极其重要的。在传统的端点检测方法有能零比,能熵比,频带方差法等。这些方法在信噪比较高的环境下可以准确的检测出语音的端点,但在信噪比相对较低的环境下检测的准确率就很低。本文提出了一种在对语音进行多窗谱减法降噪以后,在进行EMD改进的新型能零比特征参数语音端点检测的算法。这种算法通过对语音两个端点检测特征参数Teager能量和基本谱熵进行研究并提出新的语音参数,即为EMD改进的能熵比值来实现语音的端点检测。此算法仿真实验表示,与传统的能熵比端点检测法相比,该算法在不同低信噪比情况下有较高的端点检测正确率。

关键词：端点检测多窗谱减法 Teager能量能熵比 EMD改进的能熵比

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基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

东北大学学报（自然科学版） 2022年第9期43卷 1240-1249页

作者：王娜李杨彭锟天津工业大学控制科学与工程学院天津300387 天津市电气装备智能控制重点实验室天津300387

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角... 详细信息

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.

关键词：舵机故障诊断特征提取短时分析能熵比动态时间规整双向长短时记忆网络

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基于改进语音存在概率的自适应噪声跟踪算法

信号处理 2020年第1期36卷 32-41页

作者：王文益伊雪中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室天津300300

在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率(speech presence probability,spp)进行估计。利用时域的特征能量与频域的特征谱熵之间的比值-能熵... 详细信息

在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率(speech presence probability,spp)进行估计。利用时域的特征能量与频域的特征谱熵之间的比值-能熵比作为新的特征来构建其与spp的正比关系,从而得到当前语音帧的spp估计值;然后用双平滑系数对该值进行平滑;最后结合时间递归平均算法得到估计的噪声功率谱。该算法充分利用语音帧频点的特征信息控制spp的估计值,以此自适应地跟踪噪声变化。实验结果表明:在地空通信环境下,该方法能够准确且连续地跟踪噪声功率谱、快速响应其变化。集成到语音增强系统后,可以提高语音质量,降低残留噪声。

关键词：噪声功率谱估计能熵比语音存在概率语音增强

基于t-分布随机邻域嵌入融合最优多频带盒维数的牵引整流器故障诊断

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电工技术学报 2024年

作者：毛向德董海鹰梁金平兰州交通大学自动化与电气工程学院陕西铁路工程职业技术学院兰州交通大学新能源与动力工程学院

针对电力机车牵引变流器中故障率较高的牵引整流器，提出一种基于t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）融合最优多频带盒维数特征的故障诊断方法。首先，在最优小波基函数的基础上，利用小波包分解牵引整流器在不同工况，不同运行模式下的故障... 详细信息

针对电力机车牵引变流器中故障率较高的牵引整流器，提出一种基于t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）融合最优多频带盒维数特征的故障诊断方法。首先，在最优小波基函数的基础上，利用小波包分解牵引整流器在不同工况，不同运行模式下的故障信号，得到一系列的最优频带；其次，计算各频带系数的分形盒维数，作为高维故障特征；最后，采用t-SNE流形学习对高维特征进行融合，减少特征之间的冲突和冗余，得到简单敏感的故障特征。结果表明：信噪比为30 dB时，15种故障模式的最终诊断结果为99.79%，对不同的信噪比仍有较高的准确率。与其他方法相比，该方法对不同类型开关器件（绝缘栅双极晶体管和电力二极管）的开路故障具有较高的诊断率和较强的鲁棒性。

关键词：牵引整流器能熵比分形盒维数 t-分布随机邻域嵌入特征融合

基于改进噪声估计的MMSE-LSA语音增强算法

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计算机应用与软件 2022年第11期39卷 141-147页

作者：冯谦余勤雒瑞森黄天淏四川大学电气工程学院四川成都610041 桂林电子科技大学自动化学院广西桂林541004

为解决在非平稳环境下,对数谱最小均方误差估计(MMSE-LSA)算法噪声估计误差较大、语音增强性能受限的问题,提出一种基于改进噪声估计的MMSE-LSA语音增强算法。利用对数能量与谱熵来构建新的语音特征参数能熵比,通过建立能熵比与语音存... 详细信息

为解决在非平稳环境下,对数谱最小均方误差估计(MMSE-LSA)算法噪声估计误差较大、语音增强性能受限的问题,提出一种基于改进噪声估计的MMSE-LSA语音增强算法。利用对数能量与谱熵来构建新的语音特征参数能熵比,通过建立能熵比与语音存在概率的正比关系模型,得到语音存在概率估计,再利用平滑后的语音存在概率来更新噪声估计;加入地板阈值来约束MMSE-LSA的谱增益函数,缓解谱增益欠估计引起的语音失真。多种噪声仿真和真实广播信号实验结果表明,算法能较好地跟踪噪声变化,减少语音失真和噪声残留,提高语音信噪比和可懂度。

关键词：非平稳语音噪声估计能熵比语音增强谱增益约束

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端点检测在开心果碰撞声分类研究中的应用

计算机应用 2016年第A01期36卷 196-200页

作者：王涛冯涛钟晨玉北京工商大学材料与机械工程学院北京100048

针对基于碰撞声的开心果分类研究中,用手工方式从实验录制的音频文件中截取样本信号工作效率低的问题,提出了一种使用基于能熵比的语音端点检测算法自动获取样本信号的方法。首先,分析音频文件中碰撞声信号与背景噪声信号在能量和谱熵... 详细信息

针对基于碰撞声的开心果分类研究中,用手工方式从实验录制的音频文件中截取样本信号工作效率低的问题,提出了一种使用基于能熵比的语音端点检测算法自动获取样本信号的方法。首先,分析音频文件中碰撞声信号与背景噪声信号在能量和谱熵参数上的差异特点,推导使用能熵比作为端点检测算法参数的可行性;其次,根据实验中开心果与地面初次碰撞产生目标样本信号后可能会出现因为开心果的反复弹起而产生紧随目标样本信号的干扰信号的情况,对目标样本信号与干扰信号的分布特点进行分析;最后以实验中产生相邻目标样本信号之间的最小时间差作为排除干扰信号的参数,改进了现有的端点检测算法。实验录制了共51个通道的音频文件,在Matlab中使用基于能熵比的端点检测算法通过编程自动获取了969个样本信号,其中样本信号的有效率为99.38%、遗失率为0.62%。相对于手工截取样本信号的方法,所提方法执行速度快,并且获得的样本信号具有幅值归一化和长度统一的优点,这有助于加快基于碰撞声的开心果分类研究进程,同时,该方法在适当修改参数后可以应用到其他研究项目的样本信号获取上。

关键词：端点检测能熵比开心果碰撞声信号获取

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实时语音增强人工耳蜗的技术研究

实时语音增强人工耳蜗的技术研究

作者：王帅中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)

学位级别：硕士

人工耳蜗是现在市面上唯一能够有效地恢复中重度耳聋患者听力的设备,在周围环境噪声比较小的情况下,人工耳蜗已经能取得非常好的效果。但是如果周围环境比较嘈杂,人工耳蜗产品的效果就不尽人意了。目前国外的人工耳蜗产品占了中国市场... 详细信息

人工耳蜗是现在市面上唯一能够有效地恢复中重度耳聋患者听力的设备,在周围环境噪声比较小的情况下,人工耳蜗已经能取得非常好的效果。但是如果周围环境比较嘈杂,人工耳蜗产品的效果就不尽人意了。目前国外的人工耳蜗产品占了中国市场的绝大部分份额并且价格十分的昂贵因此研究应用在人工耳蜗产品上的语音增强算法对耳聋患者及其家庭有十分重要的意义。本文首先介绍了人工耳蜗语音增强算法的研究背景和意义以及国内外现状。接着着重对人工耳蜗原理以及语音增强算法进行了详细的介绍。然后结合基于频域特征的语音端点检查算法,提出了一种新的语音增强算法。端点检测算法使用小波包ERB子带的谱熵和改进的频域能量的能熵比法。其中,小波包ERB子带的谱熵考虑了人耳听觉掩蔽模型和语音与噪声信号之间的频率分布之间的不同;频域能量利用了有语音帧和无语音帧的能量不同。维纳滤波算法实时采集语音数据并使用新的参数来区别无语音段和有语音段,并在无语音段平滑更新噪声谱。最后对改进的算法进行了大量的实验。实验结果表明,该端点检测算法能够很好的区分有语音段和无语音段,这就使得在低信噪比的情况下语音增强效果得到了提升,同时算法的鲁棒性和实时性也得到了保障。在与其他两种算法对比中,得到了更好的语音增强效果。

关键词：人工耳蜗语音增强维纳滤波能熵比 ERB子带谱熵

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语音情感识别的研究

语音情感识别的研究

作者：谢玲广西师范大学

学位级别：硕士

语音情感识别是心理学、语音学、数字信号处理、人工智能等多个学科相互交叉而产生的新兴研究领域,引起了越来越多学者的关注。语音情感识别不仅在人机交互中有较大的应用前景,而且在疾病诊断、刑侦破案、远程教育等领域也有日趋广泛的... 详细信息

语音情感识别是心理学、语音学、数字信号处理、人工智能等多个学科相互交叉而产生的新兴研究领域,引起了越来越多学者的关注。语音情感识别不仅在人机交互中有较大的应用前景,而且在疾病诊断、刑侦破案、远程教育等领域也有日趋广泛的应用。因此,语音情感识别的研究具有重大的理论意义以及实际应用价值。目前,语音情感识别研究已取得了丰富的理论和应用成果,然而由于语音自身的复杂性以及各相关学科发展程度的制约,该项研究依然存在许多亟待解决的技术难题。本文是在悲哀、高兴、中性、惊吓四种语音情感库的基础上,对语音情感识别特征提取技术做了相关研究,主要包括如下四个方面内容：(1)端点检测不仅影响语音情感识别系统的性能,而且对语音分析中的计算量与处理时间也有影响。本文提出采用了基于能熵比的端点检测法,并与常用的基于短时能量与短时过零率的方法做了比较分析。实验结果表明,在低信噪比的情况下,本文采用的方法能得到更优的检测效果。(2)特征选择是语音情感识别系统中的关键环节。通常,特征选择的原则是尽可能将相关特征纳入特征集,其结果很难避免特征间的相关性和冗余性,同时大大增加了计算量,并对随后的语音情感识别结果带来负面的影响。因此,本文采用了BP神经网络对常用的32个特征进行特征选择,选出对语音情感识别贡献度较好的5个特征(能量一阶差分、基频均值、MFCC均值、过零率一阶差分、LPC均值)作为特征矢量集,最后分别使用SVM与GMM识别机进行识别,得到语音情感平均识别率分别为76%与79.75%。因此,本文以下工作中的语音情感识别机选用GMM。(3)从特征选择结果得到的5个特征,其中MFCC均值参数维数为24、LPC均值参数维数为12,而其余三个特征参数(能量一阶差分、基频均值、过零率一阶差分)的维数均为1。因此,为了进一步提高语音情感识别率,降低特征维数,减少计算量,本文提出采用PCA方法对MFCC均值与LPC均值组成的36维特征矢量集进行降维,得到一组16维特征矢量集与其余三个特征组成新的特征矢量集。最后使用GMM识别机识别,得到四种语音情感的平均识别率为80.5%,实现识别率的提升。(4)由(3)可知,其方法对语音情感识别率的提升是有效的,然而提升效果有限。因此,为了进一步提升语音情感识别率,本文提出了在语音信号基频曲线上提取MFCC特征参数,并将其加入特征矢量集中,用GMM识别机识别,得到四种语音情感的平均识别率为83%。为了再进一步提升语音情感识别率,本文提出了基于短时平均幅度曲线上提取的微扰特征参数,并将其加入特征矢量集中,用GMM识别机识别,得到四种语音情感的平均识别率为84.5%。说明本文提取的两类特征对语音情感识别率的提升是有效的。

关键词：语音情感识别能熵比 BP神经网络特征选择高斯混合模型