一种适用于说话人识别的改进Mel滤波器

Mel倒谱系数（MFcc）侧重提取语音信号的低频信息,对语音信号的频谱分布特性描述不充分,不能有效区分说话人个性信息。为此,通过分析语音信号各频段所含说话人个性信息的不同,结合Mel滤波器和反Mel滤波器在高低频段的不同特性,提出一种适于说话人识别的改进Mel滤波器。实验结果表明,改进Mel滤波器提取的新特征能够获得比传统Mel倒谱系数以及反Mel倒谱系数（IMFCC）更好的识别效果,并且基本不增加说话人识别系统训练和识别的时间开销。     

基于卷积神经网络的面罩语音识别

针对带噪面罩语音识别率低的问题,结合语音增强算法,对面罩语音进行噪声抑制处理,提高信噪比,在语音增强中提出了一种改进的维纳滤波法,通过谱熵法检测有话帧和无话帧来更新噪声功率谱,同时引入参数控制增益函数;提取面罩语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数;通过卷积神经网络(CNN)进行训练和识别,并在每个池化层后经局部响应归一化(LRN)进行优化.实验结果表明:该识别系统能够在很大程度上提高带噪面罩语音的识别率.     

基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法

在概率模型中，给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数，基于语音和噪声的先验概率密度，在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE)，以提高语音识别精度。不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明，该方法能有效地提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。     

语音识别中谱包自相关技术

提出了一种语音识别线性预测分析方法：基于谱自相关和频率抽样获得谱包，即由归一化频率估计谱包，此谱包规定在Mel频率级；再由语音信号谱包估计抽样自相关，用IDFT提取抽样自相关估计。从抽样自相关的结果，最终获得谱包倒谱系数。HMM识别试验显示：谱包倒谱系数与其他算法相比较，在低信噪比时，识别率可提高10％以上，识别性能明显提高，在噪声环境下也能达到好的识别效果。     

一种改进型谱减算法的语音增强研究

针对低信噪比条件下基本谱减算法存在降噪效果不佳,产生音乐噪声过大,语音可懂度不高的问题,提出了一种改进型的谱减算法。算法先计算语音信号的倒谱距离值,检测出噪音段和语音段,用动态计算的噪声值代替基本谱减法采用的噪声统计均值;根据当前帧和噪声帧的倒谱距离比值动态设置谱减系数,改进了传统算法中谱减系数保持不变的缺点;同时采用三种方法抑制音乐噪声。仿真实验表明,在低信噪比情况下,改进型的谱减算法可以有效降噪,提高信噪比和可懂度,达到语音增强的目的。     

基于二维PMCC鲁棒特征参数的语音识别

在噪声环境语音识别中，如何提取鲁棒性特征参数是其核心问题之一，首先提出了一种二维根倒谱特征参数，然后，该参数结合基于最小方差无失真响应谱估计的特征参数(PMCC)。最终，发现了一种新颖的鲁棒特征参数，在不同的信噪比下，它能成功地被用于连续语音识别中。试验结果表明，在不同的噪声环境和信噪比下，二维PMCC鲁棒特征参数比传统Mel频率倒谱系数（MFCC）和感知线性预测（PLP）有更好的识别率。     

嵌入式语音识别系统特征参数提取研究

在噪声环境下能准确有效地提取语音信息是语音识别的重点难点,将其应用于嵌入式系统中,有一定的研究意义.通过比较分析传统的语音特征参数提取的方法:线性预测倒谱系数,Mel频率倒谱系数,提出了一种新的方法,采用Mel频率倒谱系数与一阶差分Mel频率倒谱系数(MFCC+ A MFCC)相结合的方法提取语音特征参数,结合双门限检测法进行端点检测和HMM模型进行模型匹配,并进行了以ARMSX2410为核心硬件与软件的系统设计.该方法较传统方法提高了系统的鲁棒性、识别的准确率和系统效率,适用于噪声环境下的语音识别.     

基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别技术

本文提出了一种基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别算法。在前端,语音增强有效地抑制背景噪声;语音增强带来的频谱失真和剩余噪声是对语音识别不利的因素,其影响将通过识别阶段的并行模型合并或特征提取阶段的倒谱均值归一化得到补偿。实验结果表明,此算法能够在非常宽的信噪比范围内显著的提高语音识别系统在噪声环境下的识别精度,在低信噪比情况下的效果尤其明显,如对-5dB的白噪声,相对于基线识别器,该算法可使误识率下降67.4%。     

基于噪声环境下的MFCC特征提取

在语音识别系统中,如何在含有噪声的语音信号中提取其良好的特征参数是系统的关键问题之一.本文通过采用自适应滤波来滤除语音信号中的高斯白噪声,然后提取出能够反映人耳对语音感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC),并用其一阶差分参数加以改进,最后在实验中我们取得了较好的识别效果.     

基于谱减法的装甲车辆语音降噪研究

为降低装甲车辆内部强噪声对话音通信的影响,结合Mel算法、频率短时能量差、听觉掩蔽效应和经过改进的谱减法,提出了一种语音激活检测和语音增强方法,对传统谱减法噪声估计不精确和语音失真等问题进行了改进.该方法采用Mel频率对带噪语音进行语音激活检测,对噪声进行保守估计,替代一般谱减法采用的噪声统计均值.结合听觉掩蔽阈值对谱减法的相关系数进行动态调整,避免传统算法系数保持不变的不合理性.实验结果表明,该方法能很好抑制音乐噪声,提高带噪语音信噪比,改善语音的清晰度和可懂度.