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结点阈值小波包变换语音增强新算法

仪器仪表学报 2007年第5期28卷 952-955页

作者：王娜郑德忠燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

人耳频率分辨率是非线性的,而小波包算法有灵活的时频分析能力,可较好的模拟人耳基底膜的频率分析特性。本文提出了一种新的基于结点阈值的小波包变换语音增强算法。采用Bark尺度小波包对含噪语音进行分解,在语音信号的子带层次上进行... 详细信息

人耳频率分辨率是非线性的,而小波包算法有灵活的时频分析能力,可较好的模拟人耳基底膜的频率分析特性。本文提出了一种新的基于结点阈值的小波包变换语音增强算法。采用Bark尺度小波包对含噪语音进行分解,在语音信号的子带层次上进行阈值操作,并采用软阈值方法进行阈值处理。采用谱熵法估计结点噪声。实验表明,该算法在多种噪声,尤其是有色噪声和非平稳噪声条件下均有较好的语音增强效果。

关键词：语音增强 Bark尺度小波包分解结点阈值谱熵法

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结点阈值小波包变换图像去噪新算法

光学技术 2009年第3期35卷 330-333页

作者：郑德忠崔法毅燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解... 详细信息

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。

关键词：图像去噪小波包变换结点阈值谱熵法

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高噪声背景下声纹识别系统的研究

高噪声背景下声纹识别系统的研究

作者：种灿灿山东科技大学

学位级别：硕士

声纹识别,又称说话人识别,是指根据说话人的声音特征来识别说话人的技术。与语音识别不同的是,声纹识别利用的是语音信号中的说话人信息,而不考虑语音中的字词意思,它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容,... 详细信息

声纹识别,又称说话人识别,是指根据说话人的声音特征来识别说话人的技术。与语音识别不同的是,声纹识别利用的是语音信号中的说话人信息,而不考虑语音中的字词意思,它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,它强调共性。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性和准确性等优势受到瞩目。它在电子商务、消费、银行等远程客户服务和军事安全领域等都具有极大的应用价值和广泛的应用前景,是当今语音信号处理和生物特征信息检测识别领域的重要研究方向。但由于说话人个性以及实际应用环境的复杂性,说话人识别技术虽然取得了一定的进步,其瓶颈效应也逐步显现,进一步提高比较困难,离真正的实际应用还有一段距离。本文主要研究了高噪声背景下的说话人识别系统,从语音信号的预处理、特征提取、后端处理等角度对说话人识别系统进行了研究。在语音信号的预处理部分运用基于DCT分带谱熵法的语音信号端点检测和基于减谱法的语音增强算法,此算法快速有效,具有较好的抗噪能力;特征提取部分采用基于快速提升小波和MFCC的语音特征提取算法,构造出新特征参数,该特征参数应用到系统中在信噪比较低的情况下,能保持较高的识别率;后端处理部分主要研究了基于GMM统计参数和SVM的说话人辨认系统。

关键词： DCT 谱熵法快速提升小波 MFCC SVMGMM

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带噪语音端点检测方法的研究

带噪语音端点检测方法的研究

作者：马静霞燕山大学

学位级别：硕士

端点检测作为语音识别系统预处理阶段遇到的第一个关键技术,其准确性在某种程度上直接决定了整个语音识别系统的成败。语音识别系统的处理对象是有效语音信号,这就需要事先从输入信号中找到语音部分的起止点,确定有效语音段的边界,端点... 详细信息

端点检测作为语音识别系统预处理阶段遇到的第一个关键技术,其准确性在某种程度上直接决定了整个语音识别系统的成败。语音识别系统的处理对象是有效语音信号,这就需要事先从输入信号中找到语音部分的起止点,确定有效语音段的边界,端点检测的目的就是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点以及终点,又称语音活动检测。本文首先简单介绍了语音信号的产生机制,语音信号的采集与数字化、加窗、分帧等预处理的理论知识。然后介绍了近几年国内外学者提出的一些端点检测算法,并详细分析了两种端点检测算法,给出了仿真结果。随后,提出了三种噪音情况下的端点检测算法:(1)信息熵函数在无噪音情况下,能够很好的区分语音段与无声段,但是在有噪音时,它的检测能力就比较差了,因此本文提出了对信息熵进行能量加权的改进算法,以区分噪声段与语音段。(2)语音和噪声的频谱特性差异是很大的。在噪声的频谱中,各频带之间变化很平缓;而语音各频带之间变化较激烈。基于此,提出了频带方差法,但单独使用频带方差在低信噪比下的检测结果仍不是很理想,因此,本文对此方法进行改进提出了时频方差和的检测方法。(3)减谱法是一种传统的降噪方法,但减谱法利用固定的无音片段作为噪声样本容易产生误差。谱熵法是一种有效的端点检测方法,但在低信噪比环境下,检测效果将大大降低,为此提出了一种降噪和端点检测同步的方法。

关键词：语音识别端点检测加权信息熵时频方差和减谱法谱熵法

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噪声环境下的说话人识别技术研究

噪声环境下的说话人识别技术研究

作者：林娟兰州理工大学

学位级别：硕士

说话人识别在纯净语音的环境下识别率比较高,但在噪声环境下识别性能急剧下降。现在人们提出了多种方法提高说话人识别的性能,但仍有很多问题需要解决,本文的研究对象是与文本无关的说话人识别系统,并从多个角度对噪声环境下的说话人识... 详细信息

说话人识别在纯净语音的环境下识别率比较高,但在噪声环境下识别性能急剧下降。现在人们提出了多种方法提高说话人识别的性能,但仍有很多问题需要解决,本文的研究对象是与文本无关的说话人识别系统,并从多个角度对噪声环境下的说话人识别进行研究,研究内容主要包括小波阈值去噪、组合特征提取、二级模型判断、防止假冒人入侵、说话人识别系统实验结果。本文主要做了以下几个方面的研究： 1.研究小波分析理论并深入研究小波阈值去噪技术的思想和算法,对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,其阈值采用节点阈值,传统小波阈值中的噪音方差估计是以白噪声为基础的,本文噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,有效地消除噪声,达到语音增强的目的。 2.主要研究了特征提取,本文提出一种组合特征提取,特征提取阶段提取MFCC倒谱特征,并加入动态特征Deltaelta特征与基于平均幅度差法提取的基音周期形成组合特征,在同一实验环境下,组合特征与其它特征对比,此种组合特征的识别率均优于其它特征。 3.模型方案确定研究,GMM主要应用于文本无关的说话人确认模型,DTW主要应用于文本相关的说话人确认模型,所以这两种模型相互补充相互增强,将GMM和DTW模型相组合的二级判断模型,在训练阶段,特征参数分别通过这两个模型进行训练并存储相应模型,在识别阶段,特征参数首先通过GMM输出3个最接近说话人的结果,然后通过DTW找出1个在这3个结果中最佳匹配结果,二级判断模型可以降低识别错误率。为了防止假冒说话人的入侵,在识别之前加入得分规整判断,将一部分假冒人在语音识别前将其排除,以提高识别率。 4.说话人识别系统的建立,包括说话人识别的预处理,实验语音库的建立,分别做了两个实验：实验一通过MATLAB仿真实验证明改进的阈值函数的去噪效果优于传统的硬阈值,软阈值函数去噪效果;实验二基于改进小波阂值去噪和二级判断模型的说话人识别方法,纯净语音识别率与改进小波阈值去噪的说话人识别率对比,以及基于组合特征提取和二级判断模型的说话人识别方法,不同特征在不同模型下的识别率比较,加入得分规整后不同特征在不同模型下的识别率比较,并分析相应的实验结果。

关键词：说话人识别小波阈值去噪改进阈值函数谱熵法组合特征提取二级判断模型得分规整

基于声学信号和SVM的滚动轴承故障识别实验探讨

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石家庄铁路职业技术学院学报 2021年第4期20卷 57-61,65页

作者：王翠艳李静娇石家庄铁道大学河北石家庄050000 石家庄铁路职业技术学院河北石家庄050043

通过搭建基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置,采集不同损伤程度以及完好轴承的声学信号。利用小波包欠定盲源分离法信号进行降噪预处理,计算不同声学信号的奇异值谱熵、功率谱熵和小波包能量谱熵作为故障特征值,并将其作为特征向... 详细信息

通过搭建基于声学信号的滚动轴承故障诊断实验装置,采集不同损伤程度以及完好轴承的声学信号。利用小波包欠定盲源分离法信号进行降噪预处理,计算不同声学信号的奇异值谱熵、功率谱熵和小波包能量谱熵作为故障特征值,并将其作为特征向量输入到SVM分类器中,结果表明基于声学信号和SVM的轴承故障识别方法对滚动轴承早期微弱声学信号的故障分类具有一定效果。

关键词：声学谱熵法盲源分离 SVM 故障诊断

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低信噪比环境下子带能熵比端点检测算法

计算技术与自动化 2020年第2期39卷 109-113页

作者：沈钰瑞李文钧金伟杰岳克强杭州电子科技大学射频电路与系统教育部重点实验室浙江杭州310018

语音端点检测是将采集到的语音信号从复杂的噪声背景中提取出来,确定每段语音的开始和结束,是后续处理的基础。对于语音端点检测在低信噪比的复杂噪声环境下准确率低的问题,提出了一种多窗谱估计减噪和子带能熵比法结合的语音端点检测... 详细信息

语音端点检测是将采集到的语音信号从复杂的噪声背景中提取出来,确定每段语音的开始和结束,是后续处理的基础。对于语音端点检测在低信噪比的复杂噪声环境下准确率低的问题,提出了一种多窗谱估计减噪和子带能熵比法结合的语音端点检测算法。该算法通过改进多窗谱谱减法对语音信号进行减噪,在分析了常规谱熵端点检测算法的基础上结合对数能量,以改进的子带能熵比作为阈值进行端点检测。实验表明,该算法在不同环境的低信噪环境下,准确率高,具有较高的鲁棒性。

关键词：端点检测低信噪比谱熵法子带能熵比法对数能量