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为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。 相似文献
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利用神经网络设计语音信号增强处理系统,在无噪和含噪条件下,提取语音信号的MFCC系数,用于BP神经网络的训练和识别,最终达到语音信号消噪和提高可懂度的目的。自适应神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的不确定性。仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单,而且节省运行时间,语音增强效果很好。 相似文献
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语音识别技术在智能设计方面有广泛的应用.文中研究了一种以SPCE061A单片机为核心,控制机器人具有语音识别能力的技术.利用该控制技术设计的系统使机器人对特定人的语音识别,能够完成走路、跳舞、发射飞盘等动作.实验表明,该系统可以有效地用于智能玩具、服务机器人、娱乐机器人及教育机器人. 相似文献
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针对煤矿语音通信系统,提出了基于G.723语音编码改进后的一种窄带语音处理技术。详细介绍了语音高效率压缩编解码、多路数字语音合成、静音检测、回声消除、背景噪声消除等技术。测试结果表明:该语音处理技术实现了数字语音高比例压缩,编码速率在6kbps以下,大大节省语音讲话时所占网络传输带宽,可以实现用CAN网络传输语音数据。 相似文献
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在故障报警处理方面,传统方式一般采用指示灯、文字显示或故障代码存储方式,如能在原有方式基础上给予语音提示,报警方式将更为直观方便,产品也会给人耳目一新的感觉。本文以89C51单片机和ISD语音芯片为核心,设计了一种智能语音故障报警系统,较适合于某些场合故障报警处理的需求。 相似文献
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《科技风》2020,(23)
本设计基于PID算法设计了一种智能语音控制小车,主要包括电机驱动模块、语音识别模块、单片机控制模块。核心部分是采用STM32F101单片机和LD3320语音芯片实现语音智能控制,LD3320芯片对语音信号检测和数据采集,并将数据传送给STM32F101单片机,STM32F101单片机对语音信息进行分析,实现对小车的智能控制。系统主要硬件电路包括主控模块电路、语音通信电路、电机驱动电路。软件设计主要包括单片机语音通信程序、数据处理分析程序、电机驱动程序、PID算法的实现。使用L298N电机驱动以及5V直流电机,采用PID算法可以方便、灵活控制速度。在各模块的软件设计与仿真之后,经过各模块实物的制作以及测试,完成了智能操控系统儿童电动车的制作。语音识别距离范围5m;实现小车前进、后退、左转、右转、加速、减速等功能。 相似文献
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分析了信号子空间方法可以提高信噪比的原因,讨论了信号子空间方法在语音增强中的应用及信号子空间分解的常用方法.同时,将将单个麦克风信号子空间语音增强方法推广到多个麦克风的情况,并结合了波束形成算法.实验结果表明,基于信号子空间的麦克风阵语音增强算法消噪后语音的波形失真很小,信噪比提高多. 相似文献
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基于麦克风阵列的语音增强算法概述 总被引:1,自引:0,他引:1
麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合,利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法,概述了各算法的基本原理,并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。 相似文献
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基于ISD1420语音播报器的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了ISD1420语音处理芯片特点及使用方法,并利用单片机AT89C2051设计了基于ISD1420的语音播报器。该系统具有电路简单、可靠、使用灵活等特点,可以用在许多语音服务场合。 相似文献
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语音信号技术广泛应用于语音通信、语音识别等领域,在语音信号处理过程中,降噪与提高可懂度是极为关键的,处理方法有多种,通过综合梳理,对谱减法和自适应噪声抵消法的分析,发现最大限度地消除谱减法中的"音乐噪声"成为需要突破的研究域。在此尝试利用MATLAB以图像形式呈现谱减法增强语音信号效果的比较。发现语音信号处理算法在定义域内,仍有不可避免的误差。得出避免误差算法的加强与从强噪声中提取语音信号,既是语音信号处理过程中所"遭遇"的重要问题,又是未来理论与实践应用研究的发展方向。 相似文献
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为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效. 相似文献
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小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。 相似文献
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小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。 相似文献