基于数据驱动字典和稀疏表示的语音增强

本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K singular value decomposition, K SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值,采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解,最后利用系数稀疏表示重构语音信号,从而达到语音增强的目。该方法不像传统语音增强方法那样减少或消去噪声,而是从字典中选取适当的原子表示纯净信号,从而把纯净信号从含噪信号中分离出来。对白噪声和有色噪声环境下重构语音进行了主客观评价。仿真结果显示:该方法能有效去除加性噪声,并且改善了语音质量。      

行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知

基于语音信号在离散余弦域上的近似稀疏性,针对采用随机高斯观测矩阵及线性规划方法进行语音压缩感知与重构时,重构零(近似零)系数定位能力差而导致重构效果不好的缺点,本文提出一种新的行阶梯矩阵做观测矩阵,用对偶仿射尺度内点重构算法对语音进行压缩感知与重构,并对该算法下的重构性能进行理论分析.语音压缩感知仿真结果表明,在离散余弦基下,压缩比(观测序列与原始序列样值数之比)为1∶4时,行阶梯观测矩阵下的平均重构信噪比比随机高斯观测矩阵下提高9.73dB,平均MOS分比随机高斯观测矩阵下提高1.22分.     

RIS辅助无线系统中基于压缩感知的稀疏度自适应级联信道估计方法研究

为了解决可重构智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）辅助无线通信系统中级联信道的估计问题,本文提出了一种基于压缩感知（Compressive Sensing, CS）的自适应双结构稀疏正交匹配追踪算法（Adaptive Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit, ADS-OMP）。已有的双结构稀疏正交匹配追踪算法（Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit, DS-OMP）利用级联信道的双结构稀疏特性即行稀疏特性和列稀疏特性来提高算法估计性能,但需要已知相关信道稀疏度信息。本文提出的ADS-OMP算法在现有的DS-OMP算法基础上设计合理的判决准则和迭代阈值来估计相关稀疏度,从而能在角域级联信道的行稀疏度和列稀疏度均未知的情况下完成级联信道估计,有效克服了现有DS-OMP算法对相关信道稀疏度的依赖,算法实用性更强。仿真结果表明,本文提出的ADS-OMP算法和已有DS-OMP算法估计性能一致,算法复杂度在同一数量级上,前者复杂度略微提升。      

基于深度学习特征融合和联合约束的单通道语音分离方法

为了提高单通道语音分离性能,该文提出基于深度学习特征融合和联合约束的单通道语音分离方法。传统基于深度学习的分离算法的损失函数只考虑了预测值和真实值的误差,这使得分离后的语音与纯净语音之间误差较大。该文提出一种新的联合约束损失函数,该损失函数不仅约束了理想比值掩蔽的预测值和真实值的误差,还惩罚了相应幅度谱的误差。另外,为了充分利用多种特征的互补性,提出一种含特征融合层的卷积神经网络(CNN)结构。利用该CNN提取多通道输入特征的深度特征,并在融合层中将深度特征与声学特征融合用来训练分离模型。由于融合构成的特征含有丰富的语音信息,具有强的语音信号表征能力,使得分离模型预测的掩蔽更加准确。实验结果表明,从信号失真比(SDR) 、主观语音质量评估( PESQ)和短时客观可懂度(STOI)3个方面评价,相比其他优秀的基于深度学习的语音分离方法,该方法能够更有效地分离目标语音。     

一种基于模型距离的改进的说话人识别技术

提出了一种测量高斯混合模型距离的方法。基于此方法提出一种改进的说话人识别系统:首先从语音中提取几种参数;再分别训练高斯混合模型;然后选择使说话人辨认系统模型平均距离较大的那种特征参数的高斯混合模型,作为该说话人的训练模型;最后在识别时提取此种特征参数进行识别。本文仿真了两种不同模型平均距离的特征参数的正确识别率。实验结果表明:对说话人辨认系统来说,采用使模型平均距离较大的特征参数,所对应的识别性能较好。     

说话人识别中测试时长与识别率关系研究

测试时长是影响说话人识别问题的主要因素之一。该文主要对分布式语音识别中测试时长与说话人识别率的关系进行了研究。文中采用文本无关的训练模板,首先对基本的说话人辨认系统用干净语音和带噪语音进行了测试,结果表明系统识别率随测试时长的增加而提高,并在实验室条件下获得加噪语音最佳测试时长。其次为了减小最佳测试时长采用改进的说话人辨认系统,先对说话人的性别进行分类然后再对其身份进行识别,不仅减少了测试所需的最佳时长,而且提高了系统的抗噪性能。最后对仿真结果进行了分析。     

基于自适应多尺度压缩感知的语音压缩与重构

本文针对语音信号的压缩感知问题,在系数总长度不超过原信号长度的前提下,推导了Sym小波分解合成的矩阵形式,提出了语音信号多尺度压缩感知(MCS)框架.进一步分析语音信号在小波基下不同级的稀疏性,提出了自适应多尺度压缩感知(AMCS)方法,把该方法运用到语音压缩与重构中,对重构语音进行了主客观评价,并进行了说话人识别验证...     

基于压缩感知的低速率语音编码新方案

利用语音小波高频系数的稀疏性和压缩感知原理,提出一种新的基于压缩感知的低速率语音编码方案,其中小波高频系数的压缩感知重构分别采用l1范数优化方案及码本预测方案进行,前者对大幅度样值重构效果较好,且不仅适用于语音,也适用于音乐信号,具有传统的线性预测编码方法无法比拟的优势,后者对稀疏系数位置的估计较好,且不需要采用压缩感知重构常用的基追踪算法或匹配追踪算法,从而减少了计算量.两种方法的联合使用能发挥各自的优势,使得重构语音的音质进一步改善.     

无线传感器网络中节能MAC协议的研究

本文对最近提出的18种MAC协议进行了总结并按照3种方法进行分类,按照其中组织性分类方法对有代表性的协议进行分析。我们的结论是,在节能和性能方面,这些协议各有优缺点,没有哪种能同时达到最优。     

语音压缩感知研究进展与展望

压缩感知技术,特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造,观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预测矩阵和过完备字典。观测矩阵方面主要采用随机观测矩阵分析语音压缩感知性能;重构算法方面重点研究当观测序列或语音信号本身含有噪声时鲁棒的语音压缩感知重构算法。本文对上述语音压缩感知的3大关键技术进行了介绍和对比分析,并对语音压缩感知的应用进行了总结,最后对未来可能的研究热点进行了展望。