一种基于噪声模型的语音/噪声分类方法

提出了一种可用于嵌入式ASR系统的语音/噪声分类的新方法，该方法利用一个噪声模型，对每帧信号的评价值进行语音/噪声分类．实验表明，该方法可以有效地区分语音和噪声，并表现出在各种噪声环境和不同信噪比条件下的鲁棒性．该算法已经集成进一个ASR系统，并在Corn-paq iPAQ上进行了测试，其计算代价不到整个系统代价的10％．     

一种新型语音识别系统

提出一种新型语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别.同时,提出了一种新的抗噪语音识别方法,通过改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好地抑制了噪声干扰,提高了语音识别率.     

非空气传导语音的噪声特性分析及处理

喉部送话器具有很强的抗环境噪声干扰的能力，但使用时内部会产生一定的噪声。本文利用同步录音的麦克风语音信号和喉部送话器语音信号的相关性，用自适应线性滤波法提取出了喉部送话器的噪声信号，对其特性进行了分析，并提出了解决方案。     

用于语音识别的减谱结合RASTA的抗噪声方法

主要论述加性和卷积性噪声条件下语音识别的抗噪方法．在特征提取阶段，用功率谱短时均值相减的谱减方法补偿加性噪声的影响，用在Mel频标倒谱域RASTA(relative specllral)滤波补偿卷积性噪声对语音识别系统的影响．在汉语非特定人孤立数字识别实验中，使用该方法的误识率比未使用该方法要低，并且需要很小的噪声先验知识和假设，运算简单．实验证明，提出的减谱结合RASTA的方法是一种比较有效地削减噪声的方法。     

一种抗噪声语音识别方法

本文提出了一种抗噪声语音识别新方法，并以这种方法为基础，在ＳＵＮ工作站上实现了这一系统，实验结果表明，本文提出的方法提高了传统隐马柯夫模型语音识别器的抗噪性能。     

采用小波变换的均方值滤波和门限值编码的语音端点检测

语音通信中语音噪声分离是一项艰巨而热门的研究课题.其中语音端点检测是最流行的方法之一.目前一种方法是检测短时平均幅度Mn和短时平均过门限率Zn.该方法的Mn和Zn参数检测不太准确.另一种是基于分形理论的检测方法.此方法要设置一个较佳的门限值通常比较困难.还有一种是基于DWT变换的方法.这种方法的互相关系数包络不能准确地表现原始语音信号的包络.为此，本文提出一种基于小波变换的均方值滤波和门限值编码的方法.本方法先对语音信号进行小尺度小波变换,然后进行均方值滤波,再进行门限值编码去确定语音端点.该方法的优点     

小波变换在噪声环境下语音识别中的应用

本文讨论了运用小波变换实现语音增强的原理，提出了相应的去除噪声的方法。实验表明，本文方法能有效地提高噪声背景下语音识别系统的性能。     

一种抑制语音噪声的最佳约束线性估计器

本文提出一种最佳约束线性估计器，用于抑制语音信号不 相关加性噪声。该估计器是在给定信号失真度下，使噪声能量最小为准则来设计对真实语音信号的约束线性估计。文中证明这种最佳的约束线性估计器是一种输入噪声电平地的Ｗｉｅｎｅｒ滤波器。     

基于软语音存在概率的噪声互功率谱估计

针对目前已有的改进相干滤波语音增强系统中噪声互功率谱估计方法运算效率低、准确性不足的问题,提出一种基于软语音存在概率的噪声互功率谱估计方法。通过计算语音信号的固定先验软语音存在概率代替语音活动检测器,得到噪声互功率谱的无偏估计值,以改善估计的准确性,同时还可避免复杂的偏差补偿值计算,使算法计算量得以减小。仿真实验结果表明,所提出的噪声互功率谱估计方法在应用于改进相干滤波语音增强系统时有更好的感知语音质量评价得分,且运算用时更短。     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

参数滤波及其在音素分段中的应用

参数滤波的基本思想是以一个变化的参数对信号进行滤波，得到信号在不同频带中的分量，可以证明若滤波参数以一定的规律变化，则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构、利用该方法对语音信号进行音素分段并对分段效果进行了鲁棒性分析，实验证明该方法分段效果好、鲁棒性强，是一种有效的音素分段算法。     

基于人耳听觉模型的语音质量客观评价方法

将人耳听觉模型应用于语音质量客观评价 ,用听觉模型对语音作处理得到近似的短时语音频谱 ,在此基础上得到谱距离作为语音质量的评判标准 .实验结果表明这种方法与主观评价结果的相关度达到 0 .83     

基于谱减法的藏语语音减噪研究

语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰,噪声降低了语音的可懂度及清晰度,甚至严重影响语音处理的准确性和可靠性。谱减法是语音减噪中最常用的方法,该方法基于人的感觉特性,对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。本文通过统计分析谱减法的增益补偿因子和过减因子参数,研究基于谱减法的藏语语音减噪处理,并取得较为理想的实验结果。     

一种改进的混合型语音识别方法

提出了一种改进的ＨＭＭ语音识别方法，其主要特点是引入了加权函数算法，以减少系统的误识率，实验结果表明，这种识别方法不仅能提高系统的识别率，而且所需训练样本少。     

语音信号非线性特征的数值表示

分析了语音信号的非线性特征，用傅里叶谱、吸引子、分维数、李亚普诺夫指数等非线性动力学行为的数值特征表征了语音信号的非线性特征。采用时延语音序列重构语音吸引子，用计盒分维数计算语音波形的分维数。实验结果显示语音波形具有分形特征，语音中存在混沌。     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。     

用于SOM神经网络语音识别的自适应局部搜索算法

采用一种基于自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）法结合的语音识别方法．根据语音信号的相关性，提出了一种自适应局部搜索算法．结果表明，该算法相对于全搜索算法而言，计算量小而又不降低识别率     

基于同态处理的汉语韵律调节研究

近年来,在汉语语音合成的研究中,如何提高合成语音的自然度越来越引起人们的关注。其中的关键问题是设计一个能灵活有效地调节汉语韵律特征的语音合成器。进行韵律调节的基本原理是基于源／滤波器理论,采用同态处理的方法,对汉语文语转换系统进行研究,并对韵律调节部分进行分析和实验。实验结果显示,这种方法要胜于PSOLA方法,下一步,一块基于DSP芯片“TMS320C54x”的PC卡将用来实现上述目标,从而期望建立一个实时的语音合成器,并使其得到广泛的应用。