电力市场环境下发电厂的可靠性管理

针对电力体制改革后，发电厂要增强自身优势，增加企业的市场竞争能力，寻求企业最佳经济效益等问题，研究与探讨了电力市场环境下发电厂的可靠性管理。     

一种新阈值函数的小波包语音增强算法

针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,灵活地结合了软、硬阈值函数;在小波包系数绝对值小于给定阈值的区间内,用一种非线性函数代替传统阈值函数中的简单置零,实现了阈值函数的平缓过渡;新的60个频带Bark尺度小波包分解结构能更好地模拟人耳的听觉感知特性。仿真实验结果表明,在高斯白噪声和有色噪声背景下,与传统软、硬阈值函数去噪方法相比,新算法有效提高了增强语音信噪比和分段信噪比,减少了语音失真,具有更好的去噪效果。     

基于关联认知网络的语音情感识别模型

人们通过语言表达情感是一个不断变化的过程,为了使用语音信号的时间连续性表达具体情感,本文搭建了一种基于关联认知网络的GA-GRUS-ICN模型.首先,对输入的语音特征使用GRUS网络提取深度时序特征;然后,引入自注意力机制给重要的特征片段赋予更高的权重;最后,使用关联认知网络ICN构建情感之间的关联性,得到情感关联矩阵和最终识别结果,本文中对于超参数使用遗传算法GA进行选择.选用TYUT2.0、EMO-DB和CASIA语音数据库中的“悲伤”、“愤怒”、“高兴”三种基本情感作为实验数据,文章设计了五种实验方案进行两个消融实验,实验结果显示,三种模型在三种语音库的UA分别达到了80.83%、98.61%和88.13%,表明GA-GRUSICN识别模型在情感语音识别方面有较强的普适性,自注意力机制与GRUS-ICN模型比较适配,亦可以较好地进行语音情感识别.     

改进相位谱补偿的语音增强方法

针对传统单通道语音增强方法中用带噪语音相位代替纯净语音相位重建时域信号，使得语音主观感知质量改善受限的情况，提出了一种改进相位谱补偿的语音增强算法。该算法提出了基于每帧语音输入信噪比的Sigmoid型相位谱补偿函数，能够根据噪声的变化来灵活地对带噪语音的相位谱进行补偿；结合改进DD的先验信噪比估计与语音存在概率算法（SPP）来估计噪声功率谱；在维纳滤波中结合新的语音存在概率噪声功率谱估计与相位谱补偿来提高语音的增强效果。相比传统相位谱补偿（PSC）算法而言，改进算法可以有效抑制音频信号中的各类噪声，同时增强语音信号感知质量，提升语音的可懂度。