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基于gammatone滤波器组的内燃机气缸盖振动特性研究

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内燃机工程 2013年第6期34卷 36-42页

作者：钱思冲向阳肖小勇王校青武汉理工大学能源与动力工程学院武汉430063 船舶动力系统运用技术交通行业重点实验室武汉430063

借助听觉模型已有的研究成果,提出了基于gammatone滤波器组听觉模型对内燃机缸盖振动信号进行时频分析的新方法。根据柴油机本身的配气定时划分时频区域,提取能量百分比特征值,并采用RBF神经网络方法进行故障诊断与识别。对实测缸盖振... 详细信息

借助听觉模型已有的研究成果,提出了基于gammatone滤波器组听觉模型对内燃机缸盖振动信号进行时频分析的新方法。根据柴油机本身的配气定时划分时频区域,提取能量百分比特征值,并采用RBF神经网络方法进行故障诊断与识别。对实测缸盖振动信号的分析结果表明:新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,分析结果直观并能很好地描述信号中的中高频成分,进而快速提取诊断特征向量,并通过神经网络成功识别出内燃机的四种不同工作工况。

关键词：内燃机 gammatone滤波器组内燃机振动信号时频分析能量百分比 RBF神经网络

基于gammatone滤波器组时频谱和卷积神经网络的海底底质分类

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应用声学 2021年第4期40卷 510-517页

作者：逄岩许枫刘佳中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

为了有效利用海底底质信号完成海底底质的分类识别,该文提出一种将深度学习方法和底质信号相结合实现底质分类识别的方法。首先利用gammatone滤波器组计算底质侧扫图像信号的时频谱,然后通过卷积神经网络对得到的时频谱进行分类识别完... 详细信息

为了有效利用海底底质信号完成海底底质的分类识别,该文提出一种将深度学习方法和底质信号相结合实现底质分类识别的方法。首先利用gammatone滤波器组计算底质侧扫图像信号的时频谱,然后通过卷积神经网络对得到的时频谱进行分类识别完成底质分类。利用加利福尼亚州Scott Creek近海采集的侧扫声呐图像数据进行数据分析,结果表明应用该方法的底质分类准确率平均达到99.15%,相对于利用分类器分类人工提取的底质分类特征,分类性能更加优越;同时利用该方法处理海上试验数据,结果证明该方法具有一定的泛化能力。该文研究结果对实际的海底底质分类具有一定参考意义。

关键词：底质分类 gammatone滤波器组时频分析时频谱卷积神经网络

基于gammatone滤波器组的齿轮系统侧隙诱发冲击特征提取

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机械传动 2015年第3期39卷 23-26页

作者：高洪波李允公于良会刘杰东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110819 辽宁省交通高等专科学校机电工程系辽宁沈阳110122 潍柴动力股份有限公司技术中心山东潍坊261001

齿侧间隙会引发齿间啮合冲击,影响齿轮传动的平稳性和可靠性。为了对故障冲击成分进行提取,提出了基于gammatone滤波器组的特征提取方法。该方法借鉴听觉系统复杂语音信号识别过程中耳蜗基底膜的信号处理思想,采用与基底膜冲击响应、幅... 详细信息

齿侧间隙会引发齿间啮合冲击,影响齿轮传动的平稳性和可靠性。为了对故障冲击成分进行提取,提出了基于gammatone滤波器组的特征提取方法。该方法借鉴听觉系统复杂语音信号识别过程中耳蜗基底膜的信号处理思想,采用与基底膜冲击响应、幅频特性相似的gammatone滤波器组模型对齿轮系统故障信号进行时频分析,进而提取冲击特征。研究结果表明:gammatone滤波器组具有对齿轮系统的非平稳瞬变振动信号进行时频分析的功能,该方法能够有效提取由于齿侧间隙引起的啮合冲击故障特征。

关键词： gammatone滤波器组特征提取冲击响应齿轮系统齿侧间隙

实时的gammatone听感知滤波器组的FPGA实现

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微电子学与计算机 2015年第1期32卷 35-39页

作者：贾瑞李冬梅清华大学微电子学研究所北京100084 清华大学电子工程系北京100084

gammatone听感知滤波器组能大幅度的提高数字助听器、语音增强和语音识别等语音处理系统的性能,但因其庞大复杂的计算量以及不可实时的综合方式限制了其实际应用.设计了一种高效的运算单元结构和复用架构,提出了一种通过延时补偿的方法... 详细信息

gammatone听感知滤波器组能大幅度的提高数字助听器、语音增强和语音识别等语音处理系统的性能,但因其庞大复杂的计算量以及不可实时的综合方式限制了其实际应用.设计了一种高效的运算单元结构和复用架构,提出了一种通过延时补偿的方法简化其综合的方式,并在FPGA上实现了128通道的便于综合的可实时处理语音信号的gammatone滤波器组.通过测试验证,该设计延时为20ms,满足实时性要求,能很好地重构语音信号,并提高语音增强系统的性能.

关键词： gammatone滤波器组语音增强系统延时补偿实时性 FPGA

基于gammatone滤波器组分解的数字助听器频响补偿算法

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北京生物医学工程 2016年第2期35卷 143-150页

作者：李如玮曹龙涛鲍长春吴水才北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

目的针对现有数字助听器中的多通道频响补偿算法容易破坏语音信号的共振峰结构,致使频响补偿后语音信号的可懂度、清晰度和舒适度降低等问题,提出一种基于人耳听觉特性的多通道频响补偿算法。方法首先采用一种可以模拟人工耳蜗模型的Gam... 详细信息

目的针对现有数字助听器中的多通道频响补偿算法容易破坏语音信号的共振峰结构,致使频响补偿后语音信号的可懂度、清晰度和舒适度降低等问题,提出一种基于人耳听觉特性的多通道频响补偿算法。方法首先采用一种可以模拟人工耳蜗模型的gammatone滤波器组,然后通过滤波处理把输入信号分为32个频带,并依据耳聋者的听力曲线对每个频带进行频响补偿。最后采用语音信号每个通道的声压级,以及从共振峰结构和主观测试对比该算法与基于Bark域的非均匀滤波器组分割频率的算法的优越性。结果通过该算法处理后的语音信号可以很好地满足不同听力损失者的听力要求。相对于比较算法,该算法语音信号的共振峰结构完整性更好,在不同的声压级下,该算法的语句可懂度提高10%以上。结论基于gammatone滤波器组分解的数字助听器频响补偿算法优于对比算法,并且提高了听力损失者的语句可懂度和舒适度。

关键词：数字助听器频响补偿 gammatone滤波器组听觉特性

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听觉滤波器组在语音识别系统中的应用

听觉滤波器组在语音识别系统中的应用

作者：刘雪艳太原理工大学

学位级别：硕士

语音识别的一大难点就是识别系统在噪声环境下性能大幅下降,人耳具有良好的抗噪能力,如何让识别系统能像人耳一样具有选择性,建立符合人耳听觉特性的听觉模型是长期以来广大研究者的研究热点。本文针对识别系统中噪声鲁棒性的问题,将听... 详细信息

语音识别的一大难点就是识别系统在噪声环境下性能大幅下降,人耳具有良好的抗噪能力,如何让识别系统能像人耳一样具有选择性,建立符合人耳听觉特性的听觉模型是长期以来广大研究者的研究热点。本文针对识别系统中噪声鲁棒性的问题,将听觉滤波器应用到过零峰值幅度(Zero Crossing Peak Amplitude, ZCPA)特征提取过程中,得到新的特征,并将其应用到语音识别系统中。本文首先对ZCPA特征提取过程进行了详细的介绍。该模型是用输入信号的上升过零率表征信号的频率信息,峰值幅度表征信号的幅度信息,最后将二者规整输出ZCPA特征。此外,本文实现了gammatone滤波器,该滤波器是一种基于耳蜗基底膜特性的较为理想的听觉滤波器。将16通道的gammatone滤波器代替FIR滤波器用于ZCPA特征提取中,得到GTZCPA特征。实验表明,由于gammatone滤波器在设计精度上没有做到FIR滤波器的各通道精确设计没有达到理想结果。针对gammatone滤波器频响呈对称分布特性不符合人耳的听觉特性这一不足,本文在gammatone滤波器的基础上,实现了Gammachirp滤波器。Gammachirp滤波器不仅体现了基底膜带通滤波器组带宽非对称分布的特征,还实现了对输入信号的强度依赖特性。首先将16通道频响非对称分布的不依赖强度的Gammachirp滤波器组应用到ZCPA特征提取中得到AGCZCPA特征。实验表明,频响非对称分布的Gammachirp滤波器组较频响对称分布的gammatone滤波器组其识别结果有明显提高。其次,将16通道频响非对称分布的依赖强度的Gammachirp滤波器组应用于ZCPA特征中得到GCZCPA特征识别结果。实验结果表明,强度依赖的Gammachirp滤波器较不依赖强度的Gammachirp滤波器系统的噪声鲁棒性能更好。

关键词：过零峰值幅度(ZCPA) gammatone滤波器组 Gammachirp滤波器组语音识别

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基于听觉感知特性的语音质量客观评价方法

西南交通大学学报 2013年第4期48卷 756-760页

作者：谭晓衡许可秦基伟重庆大学通信工程学院重庆400044

讨论了基于MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)特征参数的语音质量客观评价方法 Mel-CD(Mel-cepstral distance measure).根据心理声学原理将Johannesma提出的人耳听觉模型和非线性压缩变换引入MFCC特征参数的提取过程,用Gammat... 详细信息

讨论了基于MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)特征参数的语音质量客观评价方法 Mel-CD(Mel-cepstral distance measure).根据心理声学原理将Johannesma提出的人耳听觉模型和非线性压缩变换引入MFCC特征参数的提取过程,用gammatone滤波器组对人耳基底膜进行仿真.利用改进后的MFCC作为语音信号特征参数,提出了一种更加符合人耳听觉感知特性的客观评价方法——Mel-GD(Mel-cepstral gammatone filter bankdistance measure).性能测试结果表明:所提算法与Mel-CD算法在时间复杂度上保持一致,评价结果的主观与客观的相关度提高了4.9%,平均估计偏差改善了45.5%.

关键词：语音质量 MFCC gammatone滤波器组非线性变换

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低信噪比下二值掩蔽算法性能分析

清华大学学报（自然科学版） 2012年第5期52卷 636-641页

作者：蒋毅梁维谦周宏冯振明清华大学电子工程系北京100084 总后勤部军需装备研究所北京100082

基于计算听觉场景分析,对基于能量的二值掩蔽语音分离算法的性能进行分析,证明了理想二值掩蔽算法在信噪比下具有最佳的单元分离性能,并通过3种类型带噪语音的分离实验证实了该结论。采用理想二值掩蔽算法对8种噪声类型的低信噪比带噪... 详细信息

基于计算听觉场景分析,对基于能量的二值掩蔽语音分离算法的性能进行分析,证明了理想二值掩蔽算法在信噪比下具有最佳的单元分离性能,并通过3种类型带噪语音的分离实验证实了该结论。采用理想二值掩蔽算法对8种噪声类型的低信噪比带噪语音进行了分离实验,信噪比平均提升幅度大于10dB,表明算法对低信噪比语音分离的有效性和普遍适用性;采用非均匀、均匀两种多子带分析滤波器组进行分离性能对比测试,结果表明子带均匀性对信噪比提升影响不大。分析滤波器组的子带数量应大于32以实现较好的分离性能。

关键词：语音分离听觉场景分析理想二值掩蔽 gammatone滤波器组

gammatone短时谱自相似度的病理嗓音检测

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生物医学工程学杂志 2022年第4期39卷 694-701,712页

作者：赵登煌周长伟朱欣程张晓俊陶智苏州大学光电科学与工程学院江苏苏州215000

基于机器学习和信号处理的声学检测方法是目前病理嗓音检测的重要手段,嗓音特征的提取是其中至关重要的一环。目前广泛使用的特征,存在依赖基频提取、易受噪声影响、计算复杂度高等不足。针对这些不足,本文提出了一种基于多频带分析和... 详细信息

基于机器学习和信号处理的声学检测方法是目前病理嗓音检测的重要手段,嗓音特征的提取是其中至关重要的一环。目前广泛使用的特征,存在依赖基频提取、易受噪声影响、计算复杂度高等不足。针对这些不足,本文提出了一种基于多频带分析和混沌分析的病理嗓音检测方法。使用gammatone滤波器组模拟人耳听觉特性进行多频带分析,获取不同频带的信号;根据嗓音中的混沌现象带来的湍流噪声会恶化频谱收敛性的特点,对每个频带的信号进行短时傅里叶变换,提取特征gammatone短时谱自相似度(GSTS),分析每个频带信号的混沌程度,来区分正常和病理嗓音。实验结果显示,结合传统机器学习方法,GSTS在马萨诸塞州眼耳医院(MEEI)病理嗓音数据库中识别准确率达到99.50%,相比已有识别率最高的特征提升3.46%,同时特征提取时间相比传统非线性特征大幅减少。该结果表明,相比已有特征,GSTS具有更高的提取效率和更好的识别效果。

关键词：病理嗓音识别混沌 gammatone滤波器组短时谱自相似度