病理嗓音基音频率检测方法研究

提出了一种基于LPC谱和离散小波变换的改进自相关基音频率检测算法,用于检测病理嗓音的基音频率。首先采用LPC谱特性滤除高频,得到预测余量,然后采用6级db20离散小波变换处理预测余量信号,并结合自相关法提取基音频率。采用美国MEEI公司的病理嗓音数据库进行基频检测实验。实验结果表明,本方法能够有效的去除倍频、半频的影响,是一种有效的病理嗓音基音频率检测算法。     

基于小波变换和自相关函数的基音频率检测算法

根据语音的基音频率较低这一特点,利用小波变换的滤波特性剔除了语音的高频部分,然后再利用计算速度较快的自相关函数法检测语音的基音频率,有效剔除了高频共振峰和噪音的影响,其估计基音频率准确性高,稳定性好,运算速度较快.实验结果表明,此方法是一种有效的基音频率检测算法.     

基于小波变换的语音基音周期鲁棒性检测

固定门限的小波变换基音检测算法,在浊音信号起始段和结束段的模极大值不能有效提取。文中提出一种基于小波变换模极大值的基音周期自适应前后向跟踪算法,并结合过零率检测,实现了弱浊音信号基音周期的鲁棒性检测。算法对浊音信号采用自适应帧长,对陡变的基音周期能够准确提取,对噪声有较强的鲁棒性。     

一种基于小波最佳分解层数的红外光谱基线校正算法

红外光谱分析技术是一种用于食品健康检测、生物制药和环境监测等方面的高新技术。为了去除应用过程中的基线漂移现象,提出了一种基于小波最佳分解尺度的红外光谱基线校正算法。首先,对原始光谱信号多次进行每一层的小波分解,同时也进行每一层的小波重构。然后算得每一层的信噪比,并通过信噪比比对法获得除噪后的光谱信号。接着对该信号进行每一层的小波分解,得到每一层小波细节和小波逼近的频率。分别将两个频率做除法并求出比值。然后比较每层的比值大小,并选择最大的比值作为分解层数的最佳值。将最佳分解层数下的小波逼近系数置零后再进行小波重构,获得基线校正后的光谱信号。通过实验验证发现,该算法不仅可以为小波分解的最佳层数提供依据,而且能够在更好地保留有用信号的同时,除去高频噪声以及低频基线干扰。基线校正比较充分,效果良好。     

基于形态小波变换的红外图像目标检测方法

文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标 检测算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强的抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR) 为2 的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

基于形态滤波和小波变换的基音检测新方法

提出了一种基于数学形态滤波和小波变换相结合的基音检测方法。检测前采用文中提出的形态滤波算法对噪声信号进行滤除，突出了基音周期。用小波变换对滤波后语音信号的突变点进行检测，进而提取出了基音周期。实验表明该方法对噪声有较强的鲁棒性，能够精确地检测出基音周期。     

基音检测的小波快速算法

文中给出小波变换用于基音周期检测的基本原理及快速算法，实验表明，该方法基其它基音检测方法相比具有明显的优越性。     

基于小波变换的语音基音周期检测

语音信号是一种非平稳信号,基音周期是语音信号最重要的参数之一,传统的基音检测方法存在一些缺陷.小波变换鲁棒性强、能很好地反映信号的时频特性,非常适合处理非平稳信号.为准确提取基音频率,提出了一种基于小波变换的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子分离出语音信号的浊音段,然后对浊音段采用空域相关函数降噪...     

小波变换用于信号突变的检测

本文介绍了小波变换用于信号突变的检测原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例，在文中得到验证。理论与实验表明，利用小波变换检测基音与传统方法相比具有独到之处。     

一种改进的自相关基音检测算法

提出了一种改进的ACF基音检测算法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,在基音检测过程的前端和末端加入了有效的预处理和后处理技术。实验结果表明,该算法比传统的自相关算法具有更高的准确性,在低信噪比下,基音周期提取和清浊判决具有令人满意的效果。     

基于DSP的音频信令处理模块实现

音频信令处理是话音通信不可缺少的处理环节,基于DSP的音频信令处理模块应用广泛。介绍了信令处理平台的硬件设计、软件设计,并提出了A律解码、数字滤波、双音多频/信号音译码、双音多频发生器、信号音发生器及2FSK发生器等各项需要解决的问题,并阐述了McBSPs的工作条件和接口收发的时序关系。随着电话交换设备信令音的频率偏差,针对不同应用环境提出相应的解决方案。     

基于PN与OFDM技术的射频隐身雷达信号设计

飞机必须具有良好的射频隐身性能,以降低无源探测系统对飞机的探测距离及识别效果,从而使飞机及其机载雷达等电子设备减少被截获、被干扰甚至被摧毁的可能性。提出了机载雷达射频隐身信号的设计原Ⅻ,根据此原则设计和研究了基于伪随机码调制与正交频分复用技术的雷达信号。所设计的雷达信号具有较低的峰均功率比,通过基于数字信道化接收机无源探测系统的仿真实验,验证了该雷达信号相对常用的线性调频雷达信号具有更好的射频隐身性能。     

基于拼音输入的语音合成器的设计和实现

设计了基于拼音输入的语音合成器的总体方案,该方案用C语言编程,以STC89C52单片机作为中心控制器,利用国标码的编码特性,选用高效的数据结构,在尽可能减少拼音输入法所占代码空间的情况下,结合矩阵键盘与带中文字库的LCD液晶显示屏实现中文拼音输入法。按照所设计的拼音输入法操作流程,通过键盘输入文本,在液晶显示屏上显示,利用语音合成技术,文本数据通过语音合成模块的处理,转换为语音,经过功放与喇叭输出,实现硬件的自然语调发声。     

FRFT的简化及在空间目标探测中的应用

在空间目标探测中,提出了基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的方法解决低信噪比下信号检测与频率估计的问题.首先介绍了FRFT进行参数估计的基本原理,并根据参数估计方法对算法进行了简化,降低运算量.在对接收到的回波信号动态特性分析的基础上,为满足信号检测概率和实时处理要求,对FRFT在空间目标检测应用中的相关参数进行分析设计,并提出频率估计精度的改善措施,进行了目标检测和频率估计性能的分析.最后进行检测性能的仿真分析,结果表明满足工程要求.     

基于模糊矢量量化的语音转换方法

因传统矢量量化方法进行语音转换时的量化误差会引起特征空间的不连续性,使转换后语音的效果不理想,故采用模糊矢量量化技术提出一种新的、有效的语音转换方法。通过实验验证,基于模糊矢量量化技术的语音转换可以有效实现不同人之间的语音转换,转换后的各项指标均较为理想。     

基于自相关功率谱的生命迹象探测算法

在实际雷达生命迹象探测环境中,干扰噪声往往不是理想的高斯白噪声,而是非零均值、且具有相关性的高斯状色噪声。针对互功率谱算法在非理想高斯白噪声背景下提高信噪比能力有限这一问题,通过对其不足与缺陷的分析,提出一种在高斯状色噪声条件下,应用于步进频连续波生命探测雷达,基于自相关功率谱的生命迹象探测算法。该算法利用源目标回波信号的自相关性,对基带回波信号进行自相关处理,以此增强源目标信号功率谱密度,提高信噪比,提升探测性能。通过仿真,证明了该算法提升信噪比能力。同时利用步进频连续波生命探测雷达进行实际测试,统计、分析了探测环境中的噪声模型与数字特征,验证了自相关功率谱在实际探测环境中,具有更强的生命迹象检测性能。     

基于神经网络的病态嗓音复杂度识别

基于嗓音发声系统的复杂性和病态嗓音高频端噪声特性明显,对正常、病态嗓音信号进行小波分解、重构,然后求重构的各频段信号的Lempel-Zvi复杂度,利用神经网络识别对各频段信号的Lempel-Zvi复杂度进行识别。实验结果表明:在高频段,病态嗓音复杂度识别率为84%,相对高于其他较低频段。通过模式识别的方法揭示了嗓音发声系统的病变时的噪声特性和复杂性。     

基于双通道多跳互相关的快跳频信号检测方法

针对快跳频信号频带宽、跳速快、检测难的问题,在分析多跳自相关检测的基础上,提出了一种基于双通道多跳互相关技术的快跳频信号检测方法。通过理论分析与仿真验证了该方法的可行性并得出结论：在不要求高采样率的情况下,采用双通道多跳互相关的方法能够有效检测出快跳频信号,且检测性能优于多跳自相关方法。     

基于联合像素特征对消动目标检测方法

提出了基于三通道联合像素的最小功率特征对消的方法来检测SAR图像中的地面运动目标。文中的方法不要求多天线间距、载机速度、脉冲重复频率满足特定的条件,它通过构造三通道联合像素矢量来产生协方差矩阵,然后对协方差矩阵进行特征分解,选取噪声的特征向量来构成噪声子空间,最后利用噪声子空间来抑制地面杂波,从而检测出地面慢速运动目标;同时还分析了针对实测数据中存在系统误差的情况下选取不同的特征向量分别构成的噪声子空间对于该方法的运动目标检测性能的影响。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。     

非平稳噪声环境下的噪声估计算法

通过对噪音和语音频谱的分析,针对航空背景噪声的特性,提出一种用于语音增强的新的噪声估计算法。通常的噪声估计一般利用语音端点检测方法,取噪声段的谱平均值作为待估计的噪声谱,但该方法在信噪比较低时性能下降严重。笔者提出的基于频率段能量比的噪音谱估计方法,不依赖于语音端点检测而直接由语音帧来估计噪音谱,通过计算一帧语音中各频率段中能量比,以判断该帧是否含有语音来修正噪声谱估计的计算因子。算法提高了谱减法的适用范围,还在一般谱相减方法的基础上提出了改进的谱相减算法。