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对语音信号的时域和频域进行分析,对小波分析的特点进行多分辨率分析,发现其具有分析时频和频域局部特征的能力,即在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,可用于测量语音信号中夹带瞬态反常现象并展示其成分的情况。用小波变换的方法实现语音信号去噪增强,并在Matlab中进行了实验效果仿真,结果表明,该方法对语音信号的增强效果很好。 相似文献
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语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率很高。基于提高此方法识别率的目的,采用调整阈值个数,平滑滤波,引入语音结束最小长度的方法对其进行改进,通过了Matlab仿真实验,得出了较好的语音端点检测准确率。 相似文献
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语音信号是非平稳的短时瞬态信号,有用信号与所含噪声处于同一频率段,采用滤波器形式的传统去噪方法,不能将噪声有效分离。小波变换具有时频局部分析的特点,通过将含噪信号进行分解,分离噪声信号,将有用信号进行重构,可有效地去除噪声。白噪声为平稳随机信号,在不同尺度上的小波变换是不相关的。本文根据白噪声和语音信号在不同尺度下的相关性表现,结合小波去噪的基本思想,提出一种基于相关函数的小波变换进行语音去噪的方法。经MATLAB仿真,相关函数确定的去噪方法,能有效去除语音信号的白噪声。 相似文献
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语音端点检测是语音处理中非常关键的一个环节,目前主要的语音端点检测算法都侧重于语音特征参数的提取而忽略了之前的语音增强.论文提出一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比的语音端点检测复合算法,该算法利用多窗谱估计谱减法将有噪声环境下的语音信号减噪,提高性噪比,达到语音增强的效果,再结合能熵比法进行端点检测.仿真结果表明,算法在低信噪比情况下,可以提高语音端点检测的正确率. 相似文献
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对网络入侵特征信息进行准确检测和拦截,以保障网络安全。传统方法采用时频特征检测方法,但在网络入侵信号进行多源波束入侵时,检测性能不好。提出一种基于小波包跳频估计的网络入侵检测算法。首先进行网络入侵信号模型构建,对网络入侵的干扰信息进行噪声驱动分解,然后采用小波包跳频估计方法进行入侵特征检测,以提高检测性能。仿真结果表明,采用该算法进行网络入侵检测,具有较好的抗干扰性能,检测精度较高,收敛性较好,可保障网络的稳定性。 相似文献
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《实验室研究与探索》2019,(9):86-91
提出一种改进的Haar特征获取方法,并结合CamShift算法提取车辆检测信号实现特定车辆实时跟踪。首先利用倾斜45°特征与像素和的商计算信号的Haar特征值;其次利用AdaBoost算法训练样本得到特征信号分类器,构建特征信号样本级联分类器,利用获得的级联分类器对视频信号进行检测;最后将检测结果中的特定车辆外切矩形作为CamShift算法的初始窗口,并对CamShift算法后续跟踪窗口进行检测,以提高检测效率和跟踪实时性。实验表明,该方法对车辆图像信号具有较好的检测效果,对特定车辆跟踪具有较高的实时性。 相似文献
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将基于多个嵌入图组合形式的半监督判别分析(SDA)以及核SDA(KSDA)应用于全监督的语音情感识别.在语音信号样本情感成分的预处理阶段,从样本语段中提取出多种特征及其统计参数,包括基音、过零率、能量、持续长度、共振峰和MFCC(Mel频率倒谱系数).在将样本特征送入分类器之前的维数约简阶段,使用经过参数优化的SDA或KSDA进行降维.Berlin语音情感数据库上的实验表明,在使用多类SVM分类器时的全监督语音情感识别中,SDA优于其他一些先进的基于谱图学习的维数约简算法,如LDA,LPP,MFA等,而KSDA通过核化的数据映射,能够取得比上述所有算法更好的识别效果. 相似文献
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以VC++6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2019,(2):23-26
传统的端点检测方法大多数抗噪性不好,基于能量和短时过零率的双参数双门限端点检测在静音状态下效果较好,但是在噪声环境中性能下降.针对这个问题,使用小波包变换把信号分解成17个Bark子带,求出平均方差值,然后采用单参数双门限方法进行端点检测.实验证明,即使在-2dB的噪声环境下,该方法仍然能取得较好的端点检测效果. 相似文献
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采用时域预加重处理方法对扬声器响应信号进行处理,并对其进行短时傅里叶变换（STFT）,从变换后的扬声器响应信号时频图中可以得到更为明显的扬声器故障特征,为故障扬声器的时频特征提取提供了一种有效的预处理方法,实验结果显示故障识别率达98％以上。 相似文献
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传统短时傅里叶变换(STFT)分析法对语音信号的处理，取得的声谱图时频分辨率效果不够理想，本文采用小波包技术取代STFT，获得良好的效果．对音频媒体数据库的索引，基于小波理论的双重索引搜索较之传统方法，在检索精度和搜索效率上都明显提高、 相似文献
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提出一种用于语音信号处理的基于matlab/FDATool的的FIR滤波器设计方法.该方法首先通过Matlab产生两个高频的正弦波噪声,加入到语音信号中;然后,根据信号与噪声的频谱特点,选择合适的窗函数,利用FDATool工具箱设计出所需要的FIR数字滤波器;利用FIR滤波器对混入噪声的信号滤波,得到滤波后的语音信号.利用MATLAB的FDATool工具进行数字滤波器设计,能使原来繁琐的滤波器程序设计过程变得简单可行,使得教学过程变得简单易懂. 相似文献
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针对传统DNN语音分离中噪声干扰的问题,提出了一种在DNN语音分离后期处理中结合DNN和谱减法的语音分离方法。首先提取语音声级特征,通过DNN学习带噪特征到分离目标语音的映射,得到分离目标语音;然后对分离目标语音中每一时频单元进行噪声能量估计;最后,通过快速傅里叶逆变换得到谱减后的分离语音波形信号。通过对不同类型的噪声和不同输入信噪比混合后的语音信号进行试验,结果表明,加入谱减法后分离的语音信号与只经DNN网络输出的语音信号相比,前者分离的语音可懂度和信噪比得到了显著提高,并且分离语音的信号更接近于纯净语音的信号。 相似文献
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为了提高基于表面肌电与三轴加速度信号的运动识别准确率,提出了一套多源信息融合处理的实验流程与方法。该方法利用5层离散小波变换对表面肌电信号进行分解,充分提取不同运动产生的肌电信号中各频域的特征信息;再将分解后的表面肌电信号与三轴加速度信号通过滑动窗口的方法进行特征融合,构造融合肌电与空间运动特征的特征图;最后用融合特征图对深度学习模型进行训练,并结合自动状态机进行最终运动状态的识别。实验结果表明,多源信息融合处理方法可以提高运动识别的准确性,总体识别精度分别达到了95.4%和89.2%。该方法在实时性与准确性上均有良好表现。 相似文献
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语音信号去噪音处理以及浊音、清音的辨别,对智能机器人人机语音交互系统有着重要意义。利用MATLAB软件平台设计了巴特沃斯FIR数字滤波器,进行语音信号去噪音滤波处理。由于原始语音信号的时域波形图与频谱图变化小,分析较难,为便于波形分析,对原始语音信号进行4千赫兹和8千赫兹重采样,通过短时平均过零率与短时自相关函数法对语音信号进行清、浊音的辨别和基音周期提取。仿真结果表明,基于切比雪夫窗函数设计的滤波器对语音信号滤波效果良好。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2017,(4)
在语音信号处理领域,端点检测作为语音信号处理的初始化工作,有效合理的端点检测方法不仅可以减少数据的存储量和处理时间,而且可以排除无声段的噪声干扰,使语音的后续处理更加准确.本文为医疗语音信号处理提供一种医院噪声环境下医疗语音信号的端点检测方法.综合采用频域下的特征倒谱距离、能量谱、能量谱方差、统计学特征谱熵值4种特征作为控制条件判断语音的端点.通过设计软件验证了算法的有效性. 相似文献
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李伟 《洛阳工业高等专科学校学报》2009,19(1)
主要研究基于小波变换的数字调制信号的特征提取.和傅里叶变换不一样,小波变换是一个很好的时频分析工具.在实际中数字调制信号常常带有噪声(如白噪声等).首先对ASK、PSK、FSK信号进行小波分析,并对其特征进行提取(幅度、频率和相位等),其次对染噪的数字调制信号进行去噪处理,然后再进行小波分析比较. 相似文献