基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于fluent的高速列车受电弓主被动整体降噪研究

针对高速列车气动噪声越来越大的问题,本文以高速列车某车型为参考建立1:1受电弓区域局部模型,基于宽频带噪声源模型、LES大涡模拟及FW-H声学模型,运用弓头仿生降噪和底部空腔主动射流降噪的整体降噪措施,采用数值模拟法研究高速列车受电弓区域的降噪效果.结果表明:受电弓弓头和底部空腔是气动噪声的主要来源;降噪后,主要噪声源...     

浅谈主动降噪耳机技术

本文综述了降噪耳机的整体现状,详细介绍了主动降噪耳机的工作原理,并分析探讨了其面对的问题,最后展望了降噪耳机技术的未来。     

基于fluent的高速列车受电弓主被动整体降噪研究

针对高速列车气动噪声越来越大的问题,本文以高速列车某车型为参考建立1:1受电弓区域局部模型,基于宽频带噪声源模型、LES大涡模拟及FW-H声学模型,运用弓头仿生降噪和底部空腔主动射流降噪的整体降噪措施,采用数值模拟法研究高速列车受电弓区域的降噪效果.结果表明:受电弓弓头和底部空腔是气动噪声的主要来源;降噪后,主要噪声源...     

一种基于奇异谱分析的降噪技术

提出一种基于奇异谱分析的降噪技术，用于降低目标声信号中的环境噪声分量，提升信号的信噪比。该方法将含噪声音信号分解为多个不同能量的声模态，通过提取包含大量目标声信号的主要声模态，舍去包含大量噪声信号的次级模态，实现目标声音与噪声的分离，达到降噪的目的。使用该方法对实验数据进行处理，能够大幅降低背景噪声的影响，提升信号的信噪比。     

基于GPU加速的红外图像动态降噪技术

针对工业检测中用传统的降噪方法难于进行实时处理的问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)加速的动态降噪方法.借助于显卡中图形处理器较强的运算能力,利用CUDA并行计算架构在PC机上实现了图像的动态降噪.此方法用软件实现,可大大提高处理速度,降低成本,易于修改.实验结果表明,该方法具有较好的实时性和去噪效果.     

基于变频技术的风机节能的分析探讨

简要介绍风机变频节能原理、特点、适用范围,同时对变频调速设计、设备容量的选择、运行控制方式进行了阐述。最后得出结论,并进行了展望。     

基于仿生学的四足行走机构

为解决现行轮式车辆越障能力不足,无法适应各种复杂路面,以及无法跨过较高障碍的问题,研究出一种模仿昆虫行走方式,能够逾越较高障碍及适应各种复杂路面情况的四足行走机构。机构采用单电机四驱的模式,利用飞思卡尔的车身平台,独立设计并重点研究了不同腿型结构的越障高度及对不同地形的适应性。完成对轮腿设计与制造,对不同轮腿采取模拟实验方法,进行越障高度的测量及比较,同时完成在不同地形下各轮腿的实验与检测以及机构平台的选择。通过对所设计的不同轮腿的实验,得出六脚弯曲并加防滑套的结构设计最能够满足所需功能。     

基于组合算法的语音降噪研究

在语音信号处理领域,子空间降噪算法和自适应算法是经常被用来处理信号的技术手段。分析和研究VSLMS自适应滤波算法和子空间变换的原理和方法[1-2],提出了一种新的组合方式,实现语音降噪算法的进一步改善。组合算法首先使用归一化的子空间算法对语音信号进行子空间层面分解,然后将分离出来的带噪信号作为自适应滤波算法的输入,利用处理因子的迭代,实现对带噪信号的增强处理,最终实现语音处理的优化。实验表明,组合算法的降噪效果,优于传统的使用单个算法进行降噪的方法。     

主动降噪耳机的新进展

综述了主动降噪耳机系统的发展,并介绍了主流降噪耳机品牌推出的新产品ATH-ANC7b,Bose Quiet Comfort@15及Sennheiser PXC250-Ⅱ。最后展望了主动降噪耳机的发展趋势。     

基于旋转基线的仿生学测向研究

基于奥米亚棕蝇耦合处理机制研究了一种新型测向方法,与常规两阵元模型不同的是生物两耳间存在不可忽略的耦合响应,将生物的耦合效应量化成增加有效基线长度的度量。在前人建立的简化力学模型的基础上,研究其物理本质和动力学特性,分析时域响应和频域响应,研究了高斯噪声对响应的影响。与基线旋转相结合初步完成了对信号源的测向要求。研究表明,利用生物的耦合效应增加了基线长度,为超短基线高精度测向提供了理论依据。     

基于双麦克风降噪技术的语音识别系统

语音控制是智能化设备的重要控制手段,而语音识别是实现语音控制的关键技术。为了设计一种可靠的、抗干扰性强的产品,提出了一种基于双麦克风降噪技术的语音识别系统。该设计运用ROHM公司的BU8332KV芯片作为语音识别前端处理的核心,利用其双麦克风降噪技术来解决语音识别中的噪声问题,结合单片机和语音识别芯片,应用于按摩椅的语音控制系统中。经过非特定人的语音识别系统的静态和噪声环境下测试,结果表明在噪声环境下,该系统有较高的识别率,适用于按摩椅的应用环境,也适合在其他有环境噪声干扰的语音识别系统中推广应用。     

冷却技术中的降噪处理

对电子产品设计人员来说,外围部件或风扇发出的噪声是一个必须解决的大问题。有几种方法可以降低甚至消除冷却过程产生的噪声。 在轴流风扇中,空气在框架支柱之间的流动是风扇的最大噪声源,为抵消噪声,支柱几乎全部位于风扇的排气端。     

基于自适应差分进化的激光成像降噪技术

针对激光成像过程中容易受到散斑噪声、高斯噪声和脉冲噪声等噪声干扰导致激光图像质量较差的缺陷,研究基于自适应差分进化的激光成像降噪技术。利用同态滤波方法提升激光图像对比度并去除激光图像散斑噪声,利用自适应差分进化算法获取同态滤波处理后激光图像的高斯噪声,并将高斯噪声同脉冲噪声参数组合拟合最优非线性变化函数,具体过程为:采用实数编码自适应差分进化算法,利用十进制实数编码噪声参数,通过HV变异评价算法评价自适应变异策略,利用混合交叉策略快速获取激光图像噪声参数的适应度值,通过适应度值实现激光成像降噪。实验结果表明,采用该方法对激光图像降噪,信噪比均高于23 dB,降噪时间均在20 ms以内。     

基于DSP的语音降噪实时实现

语音教室中使用的各种语言学习系统,语音音质是衡量系统好坏的重要指标,提高语音音质的办法一方面要在硬件上下功夫,另一方面必须考虑在软件中进行降噪处理.文中根据对DNR(动态降噪)系统原理的分析,在电路降噪系统原理方框图的基础上,给出软件流程,总结了在DSP(数字信号处理器)中具体实时实现的算法,并在基于DSP的数字化语言学习系统实际应用中得到检验.实践证明,该降噪算法在语言学习系统中效果显著,而且有着实现方便、算法简单的优点.     

基于DSP的发送端语音降噪技术的实现

主要论述了发送端语音降噪技术,包括自适应降噪技术、自适应降噪和谱相减结合的联合降噪技术及传声器阵列降噪技术,并基于TMS320C3X系列DSP的硬件平台,实时实现了发送端语音降噪技术,取得了显著的消噪效果。     

基于卡尔曼滤波的图像降噪算法

数字图像通常具有噪声,为了改善图像的质量,拓宽其应用范围,针对图像噪声问题,提出基于卡尔曼滤波的图像降噪算法。对数字图像特征进行分析,采用小波分析对数字图像进行处理,实现多尺度信息融合,最后采用卡尔曼滤波算法对图像自适应降噪,提高图像分辨率。实验结果表明,该算法可以有效降低数字图像的噪声,提高输出图像的质量,图像视觉效果更优。     

基于高阶统计量的图像降噪

提出了一种基于高阶统计量的图像降噪方法.该方法的理论依据足:高斯噪声的高阶累积最为零.即,对被告斯噪声污染的噪声图像计算其高阶统计量,得到的数据同原始清晰图象相同,不会受到高斯噪声的影响,根据这一特点,我们设计了基于高阶统计量的窗口对角平滑方法.实验结果证明,该方法可以有效地去除噪声,并且能够保留好的图像细节.     

神经形态芯片:仿生学的驱动力

《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)刊出了"2014十大突破性科学技术"的文章,神经形态芯片(Neuromorphic Chips)名列其中。本文就这一技术进行简要分析。模仿人类大脑的理解、行动和认知能力,成为重要的仿生研究目标。