神经元网络语音增强方法及DSP实现

在噪声环境下双麦克风语音增强应用中,由于麦克风之间存在交叉串扰,传统自适应对消算法降噪性能受到极大的哪影响.为了提高降噪系统性能,提出了一种基于神经元网络双麦克风自适应抗交叉串扰语音增强方法.该方法通过设置两级自适应算法,消除了麦克风之间的交叉串扰,其中自适应算法均采用神经元网络对消方法.算法仿真基础上,运用DSP制作了实时降噪处理样机.测试结果表明,采用新方法后,系统噪声抑制性能得到了很大的提高.     

基于麦克风阵列的语音增强系统设计

针对目前在近场语音环境中语音增强系统噪声干扰大、难以清晰还原信号等局限性,设计并实现一种基于麦克风阵列的新型语音增强系统。系统硬件设计新颖,采用低功耗设计,最大支持12路语音信号同时采集,同时对噪声的处理采用自适应差分脉冲编码调制和卡尔曼滤波算法相结合分开处理的新型方式。通过Matlab仿真和封闭近场环境下的实际测试,结果表明该系统性能稳定可靠,可以提高语音清晰度,实现短距离的多路语音增强。     

基于麦克风阵列的语音增强技术及应用

用麦克风阵列进行语音处理的方法可以提高信噪比,解决环境噪声、回声和混响引起的语音识别性能降低的问题.介绍基于延迟-累加方法(传统波束法) 、自适应波束法及基于后置自适应滤波等结构的麦克风阵列语音增强的基本原理,总结了各种算法的特点.     

嵌入式语音识别在混响环境中的信号增强方法*

针对在混响环境中使用嵌入式平台的语音识别系统,提出了一种高效实时的在混响环境下带干扰噪声的语音信号增强方案。该方法以阵列麦克风为前端语音拾取设备,对每个麦克风之间采样得到的语音信号进行多径分集接收处理,通过分析语音信号之间的相位关系,多波束形成,对相干信号延时处理并加权合并提高信噪比以实现对采集得到的语音信号的增强处理;通过调整权值矩阵滤除非语音频段信号和噪声,进而进一步降低可能引入的噪声污染。此外,该方案的算法强度较小,便于在嵌入式平台上使用。     

骨导麦克风语音盲增强技术研究现状及展望

骨导麦克风是一种非声传感器,由于其语音传输通道天然屏蔽了周围环境噪声的影响,因而具有很强的抗噪性能,已在多种强噪声环境的语音通信中发挥重要作用。由于人体传导的低通性能以及传感器工艺水平的限制等,骨导语音听起来比较沉闷、不够清晰,增强骨导语音对进一步改善强噪声环境下的语音通信质量以及骨导产品的推广具有重要意义。骨导麦克风语音盲增强在语音增强阶段仅拥有骨导语音信息,相比于融合带噪气导语音的增强,这种直接的增强方式具有更广泛的应用前景。本文在分析骨导语音特点的基础上,梳理总结了无监督频谱扩展法、均衡法和谱包络转换法等3种骨导麦克风语音盲增强方法,并展望了骨导麦克风语音盲增强研究的发展方向。     

一种基于盲源提取的子空间语音增强算法

本文提出了一种单麦克风下的间接语音增强算法.该算法基于两个重要模块：第一个模块,采用基于均方协差预测的盲源提取算法将附加噪声从嘈杂的语音信号中提取出来.第二个模块,利用了一种基于语音和附加噪声协方差矩阵的广义子空间方法,提取纯净的语音信号.对该算法进行了白噪声环境和嘈杂火车等真实环境噪声下的仿真实验.实验结果表明,提出的算法有良好的语音增强效果,性能上与其他算法比较有明显的优势.将算法应用于噪声环境下的语音识别处理中,很大程度地降低了噪声对语音识别的影响,取得了良好的识别率.     

滤波器组自适应语音增强方法

双麦克风噪声抵消应用中,由于交叉串的存在,传统自适应算法降噪性能受到很大的影响。为了提高双麦克风算法降噪性能,使用两级自适应滤波系统消除交叉串扰问题。为提高自适应滤波器收敛性能,采用主从结构LMS算法自适应调节步长因子。同时为了适合窄带处理算法,将输入信号进行子带分析预处理,对每个子带独立进行抗交叉串绕自适应处理,将各子带增强信号合并得到增强语音信号。实验结果表明,该方消噪量大,语音损伤小,语音增强效果显著。     

结合ICA预处理的麦克风阵列语音增强系统

在强背景噪声和强反射环境中,麦克风阵元接收的信号质量很差,从而影响麦克风阵列语音增强系统的性能.ICA能够仅从现测信号中提取出潜在的独立成分,基于此特性,本文将ICA引入麦克风阵列语音增强系统,利用ICA对麦克风阵元接收信号进行分析,从中提取出较纯净的目标语音作为系统的输入信号.ICA预处理可以有效抑制背景噪声和回声,提高输入信号的质量.真实环境中的实验表明,ICA预处理能够显著改善麦克风阵列语音增强系统的性能.     

麦克风阵列语音增强技术及其应用

本文简要叙述了应用麦克风阵列进行语音增强的原理及方法。且由于麦克风阵列在实际语音处理时具有良好的拾取语音能力及噪声鲁棒性,本文将介绍该技术在车载系统环境、机器人语音识别、大型场所的记录会议、助听装置及声源定位等系统中的应用。     

工业噪声环境下多麦状态空间模型语音增强算法

在协同作业的工业环境中进行语音通信时,语音往往会淹没于工业噪声中,致使语音通信的有效性受到影响。针对这种工业噪声下的语音环境,提出了一种采用多麦克风的卡尔曼语音增强算法。该算法简化了状态空间模型(SSM)中的差分方程以降低复杂度,每个采样点实时得到去噪信号从而增强了实时性。另外,为了进一步简化复杂度,还利用最小二乘原则来对语音进行增强。实验中采用了公开数据库的语音信号和工厂噪声信号来模拟多麦下的带噪语音,将所提算法与传统算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的输出语噪比(增强后的语音与残留噪声之比)优于传统算法约2 dB,而运行时间仅不到传统算法的2%,且延迟时间仅是毫秒级。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。