噪声背景下语音识别中的端点检测

整个实验系统主要研究的是语音识别中在噪声背景下的端点检测.在实际环境中,加性背景噪声对语音识别的影响非常大,在信噪比小的情况下,无法进行端点检测.在此研究过程中,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,这里采用维纳滤波和自适应LMS滤波进行滤波.在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测.建立整个实验系统后,通过试验比较维纳滤波器和自适应LMS滤波器的优劣,找出最佳方案.     

噪声背景下的语音情感识别

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法．该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和惊奇4种情感类型的识别．试验结果表明,与其他多种语音情感识别方法相比,在不同信噪比下,新方法的情感正确识别率较高,抗噪声识别效果较好,表明了其有效性．     

基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现。而且,浊音和清音也各有其特性．鉴于此特点,给出了一种基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比．仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法．     

汽车电话会议系统的减噪处理

基于Motorola DSP56371芯片，采用CS—ACELP编码和频域子带解码算法，利用简单的硬件电路和软件编程设计出一个32位DSP。当信号源在压缩编码时，利用心理声学模型去除信号中的冗余数据，有效解决了汽车电话会议中语音传输慢、噪声大、语感不强的缺陷。其性能相当于全64位DSP。     

基于子带分解及分数傅立叶变换的语音增强算法

给出了一种基于子带分解并在子带中应用分数阶傅里叶变换(FRFT)的语音增强新方法.该方法把带噪语音信号分解成子带信号后,对子带信号进行了特定阶次下的分数阶傅里叶变换,通过子带谱减后的信号估计语音模型参数,再利用卡尔曼滤波对子带信号进行滤波,最后由滤波后的信号重构全带语音信号,实现语音增强.实验表明:该方法在减少卡尔曼滤波计算量的同时,也很大程度上提高了语音增强的质量.     

基于AMFNN的非线性噪声消除器

提出基于加乘性模糊神经网络(AMFNN)的非线性噪声消除器，讨论了AMFNN模型和学习算法及其通用逼近性．该消除器利用AMFNN逼近噪声，然后从测量信号中消去噪声即得到有用信号．该噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力、较好的容错性和鲁棒性以及除噪性能．     

用于振动噪声分析的模糊神经网络故障诊断测试仪的研制

以８０Ｃ１９６ＫＢ为核心，基于模糊神经网络的多功能便携式振动噪声分析仪对振动和噪声信号检测，在复数范围内进行１０２４点浮点快速付立叶变换，从而得到被测信号频谱图，通过对传统谱图分析，提出一种简单，有效的分析方法，并与神经网络和模糊理论相结合，用已建立的模糊神经网络对谱图进行模式识别或故障诊断。     

VDR音频采集记录子系统的研究

介绍了根据中国船级社《船载航行数据记录仪检验指南》而设计的VDR音频采集记录子系统．主要由混音电路板、多通道语音采集卡和传声器功能自检模块组成，系统实现语音信号采集、编码、压缩后，由主控制器控制音频数据存储至受保护的存储单元，并定时对语音通道进行自检，若发生故障，则通过报警模块显示报警。     

基于感知模型的美尔谱失真测度

为了有效评价通信系统中的语音质量，基于语音感知分析，提出了Mel域上一种新的语音信号特征表示方法——MFSC（美尔谱系数）．MFSC既考虑人耳对频率的非线性感知特性，又结合了声音强度-响度非线性变换特性，符合语音感知分析．基于MFSC特征参数的提取，提出了用于语音质量客观评价的美尔谱失真测度（Mel-SD），并将其应用于干扰条件下的无线通信系统语音质量评价．实验结果表明，Mel-SD的平均相关值为0．942，分别比Mel-CD和PESQ（语音质量感知评价）提高了0．089和0．031．     

平稳噪声背景下短时动态信号的自适应滤波

根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别，以时间序列的AR模型理论为依据，导出背景噪声自适应白化滤波器的结构，并用变步长LMS算法实现自适应滤波．合理设计LMS算法的收敛速度，使得滤波器既能白化背景噪声，又能使动态信号失真不大．当输入信号只有平稳背景噪声时，滤波器输出是白噪声；如果输入信号中含有短时动态信号，则滤波器输出就含有明显的信号波形．仿真计算结果表明，文中给出的方法用于从4，5级海况下的海洋波浪噪声中提取动态船舶水压场信号时，能提高信噪比达20dB．该方法可推广到其它场合，用于从平稳噪声背景中提取短时动态信号．     

关于多层树状LPC模型的研究

对于非稳定随机信号分析在本理论，提出了一种新的树状信号型的算法，并采用语音信号进行了领导具实验。实验结果证明了该方法是非常有效的。     

混沌信号非线性特性的研究

从信号处理的角度介绍了混沌信号的特征量李雅普诺夫指数，分形维数 和熵的概念，并给出了区分确定性信号、随机信号和混沌信号的判断标准，文中还提供了语音信号、心电信号的应用实例，并编制了相应软件。     

基于小波变换的ARPA目标机动识别及轨迹预测

对目标机动的识别关系到目标轨迹外推的准确性，由于噪声的影响，机动引起的机械能的变化淹没在噪声中．小波分析可以在一定程度上将淹没在噪声中的机械能变化揭示出来，提高轨道机动的识别能力．利用二进小波在不同尺度下分析机械能随时问的变化，尺度由小至大时，信号含量增加，噪声受到抑制．观察小波系数曲线随小波分析尺度的变化趋势就可以快速判定是否存在轨道机动．文中运用小波分析对目标的各种机动建立了识别方法，并利用较新的小波分解预测方法，对含目标机动的重构信号建立了轨迹外推方案．     

混沌振动识别的研究

提出了一套有效识别混沌的步骤和方法，并利用其对某型隔振装置的振动加速度信号进行了识别，从而判断该系统处于混沌运动状态．由于实测信号中不可避免地受到噪声的干扰，所以先应用小波方法对信号进行消噪，然后对信号进行功率谱分析、相空间重构、计算混沌测度等，实现了对混沌信号的准确识别．     

船舶管路泄漏时信号组成分析及预处理研究

对船舶液体管路泄漏时的信号组成方式在理论上进行了探讨,包括高斯白噪声、脉冲噪声、压力脉动、风、浪、碰撞等带来的压力波动等.介绍了信号的处理方式,包括用中位数滤波法去除信号中的高斯白噪声和脉冲噪声以及用时间序列转折突变点的方法,寻找突变点将方波噪声从负压波信号中进行分离.并用这些方法对模拟的信号进行处理,得到了负压波检测方法所需的有用信号.     

基于小波域Logistic混沌调制的数字语音保密通信系统

提出了一种新的无须同步的基于混沌调制的数字语音保密通信系统的方案。利用逻辑映射产生混沌调制序列，以该序列作为密码对数字语音进行加密处理。为了更好地隐匿信号特征，混沌调制在小波域针对不同的频带进行，并借鉴混沌掩盖对信息信号进行了限幅处理，其密文完全随机化．通过仿真分析各项性能(保密性能、对参数的灵敏度等)。结果表明该系统具有较强的自同步能力和较高的保密性能。并且易于实现．     

应用于轴承故障诊断的LMS自适应滤波器及其FPGA实现

在轴承信号当中,能反映轴承运行状态的信号总是掺杂着各种噪声,给故障特征的提取带来困难,基于最小均方(LMS)算法的自适应滤波器是去除噪声的首选方法.根据轴承故障信号的特点,以轴承故障信号的延时信号作为参考值,实时自适应调整滤波器不同时刻输出的权值来实现对轴承故障信号中噪声的滤除,并在此基础上给出了一种基于现场可编程门阵...     

基于异构小波基函数的语音增强方法研究

小波基函数的正交程度不同,消失矩、支撑性等也都不同,因此,选用不同的小波基函数会有不同的语音增强效果.本文通过对小波基函数性能研究和筛选,实现了小波基函数在语音增强中的不同作用,同时还提出了一种基于语音信号浊音段和清音段的可变阈值的语音增强实现方案.计算机仿真结果表明:这些方法的综合运用不仅能有效提高语音信号的信噪比,而且在很大程度上改善了语音的失真度,具有一定的实践指导意义.     

准高速机车牵引齿轮传动噪声,振动测试及信号分析

在机械封闭功率流试验台上，采和模拟实验方法，对研制的牵引齿轮试件进行了噪声、振动测试、并对噪声、振动信号进行了频谱分析，找出了其主要噪声源及准高速机车牵引齿轮噪声（振动）大小随实际工况转速、载荷变化的规律。     

基于短时比较分布的信号识别方法

为了在时频域内快速而有效地对信号进行识别，在对相关域内短时信号模糊函数进行分析的基础上，针对短时信号提出了短时比较分布（SCD）的概念并给出了其核函数，通过选取少量短时信号并比较它们的SCD，从而实现复杂信号的识别，实验结果表明，由于SCD具有较强的交叉项抑制能力，该识别方法在减少计算量的同时，也具有较好的抗噪声性能．