倒频谱诊断齿轮疲劳裂纹

齿轮故障诊断在设备诊断中具有重要意义,齿轮故障诊断的方法很多,但要准确在线检测齿轮疲劳裂纹却并非易事,本文根据倒频谱的特性,对齿轮进行裂纹诊断,并提出了比值系数法,收到了较为满意的结果。     

用倒频谱技术建立磨削状态下磨床动特性的一种方法

本文对工作状态下的磨床动特性进行识别,通过磨削一个齿形零件,模拟输入脉冲激振,并利用倒频谱平均技术,实现有效的同态滤波,求得了磨削状态下的磨床动特性.     

ARMA倒谱用于语音识别的特征参数

本文介绍了一种以ARMA倒谱系数为语音识别特证参数的快速递推算法,并给出了实验结果,证明它优于LPC倒谱,是语音识别中一种新的有效方法。     

倒频谱在海洋石油设备在线监测诊断中的应用

海洋石油平台受波浪等激励影响,设备在线监测振动频谱中常伴随着复杂的频率,对设备状态监测与故障诊断造成一定的难度。由于设备振动频谱随机信号与周期脉冲的混叠,一般频谱分析方法难以辨识。倒频谱分析是一种提取频谱中周期成份的有效方法。笔者设计一种海洋石油设备在线监测诊断系统,并提供倒频谱分析工具。通过实验数据对比得出,倒频谱能够有效辨识海上石油特殊环境下的特征频谱。     

基于信号处理的电话语音模拟

针对电话语料比较缺乏的问题,提出了一种完全由软件模拟实现由纯净语音向电话质量语音转换的算法。该算法采用滤波器设计技术来模拟电话线路连接中各种模拟传输设备频率响应特性,并对电话通道环境中各种噪音行为等电话语音现象进行了模拟研究。频谱失真分析和识别实验结果表明,通过模型参数的合理设置和调整,该算法能有效地实现纯净语音向电话质量语音的近似模拟,使用由纯净数据生成的模拟语音可以获得与真实语音同等的识别性能。     

基于MATLAB的语音信号分析和处理

阐述用Matlab进行语音信号处理的具体步骤,从理论和实践上比较分析不同原型下设计的数字滤波器的滤波效果.     

语音识别在倒谱领域中的验证

为了验证语音识别系统的鲁棒性,对其过程进行监控,设置了一个假想情景:用一个人来模仿别人的讲话,通过混合转换装置,在倒谱领域中,声音转换能够对音频信号进行计算和修改,通过实验得知身份识别系统的鲁棒性是可以实现的.     

过零周期转移概率矩阵语音识别方法的改进

本文在过零周期序列转移概率算法的基础上，提出了一种改进方法，即从语音的过零周期序列中，找出其“过渡音段”，给以加权。通过对特定人孤立字（０～９十个数字）的实验，结果表明改进后的方法识别率有所提高，但并未使算法复杂化。     

基于凌阳SPCE061A的语音识别技术

对凌阳科技公司新款推出的SPCE061A处理芯片进行了简要的介绍,分析了该芯片作为语音处理核心平台的功能,着重从硬件的设计扩展、软件设计流程的架构等方面,对利用该芯片开发具有语音识别功能控制器的方法进行了探讨。     

基于EMMD／MMSE低信噪比的语音增强方法

EMMD分解后的信号虽然解决了EMD中存在的端点效应问题,但是存在音乐噪声,提出一种基于EMMD／MMSE的语音增强方法,该算法利用MMSE解决经过EMMD处理的信号中含有的音乐噪声问题,从而得到很好的语音增强效果。通过实验对增强前后语音信号的信噪比分析表明,基于EMMD／MMSE的语音增强方法在提高语音信号的信噪比、可懂度方面优于传统的增强方法。     

一种语音端点检测方法的研究

端点检测是从一段语音中检测出语音段和噪声段,是语音信号处理过程中的一个重要环节.为了提高在低信噪比下的检测效果,提出了一种基于子带能量的检测算法,该算法主要计算子带能量等参数,并通过更新噪声能量来实现.实验结果表明:与常规的端点检测方法相比,该方法具有良好的检测能力,并且在低信噪比环境下较好的端点检测能力.     

基于瑞利混合隐马尔科夫模型的语音幅度谱分布估计

针对语音信号处理中语音短时幅度谱分布模型过于单一的问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型的语音幅度谱分布估计算法。该算法利用瑞利混合模型作为语音幅度谱分布,采用隐马尔科夫模型将语音分成不同的状态,在每一状态中有一组瑞利混合模型参数与之相对应,通过把语音信号分成不同的状态对语音进行分类,为语音短时谱幅度建立更为准确的模型。     

倒谱域音频与图像水印算法

综述了倒谱域数字水印技术的现状，详细介绍了现有倒谱域音频、图像水印的嵌入与检测方法，展望了倒谱分析在数字水印算法中的应用前景．将倒谱分析非线性方法用于水印技术具有一定的研究价值，可在一维、二维复倒谱域中对数字图像信号嵌入图像水印、音频水印；可将倒谱变换与其他方法结合研究音频信号、数字图像水印的嵌入技术．     

码率可调节的高质量语音编码算法

中远距离水声语音通信时,由于水声信道可利用带宽窄的原因,通信速率较之无线电信道低.在高质量通话的前提下,语音编码码率也在一定范围内受到制约.在众多低速率语音编码标准中,美国联邦标准MELP(mixed excitation lin-ear prediction)是最佳选择,其编码码率2.4 kbit/s对于水声信道来说仍然偏高.考虑到水声信道的特点,结合语音信息不均匀分布、MELP编码参数分析和简化、码本冗余度降低等几个方面,从语音生成和听觉感知角度深入研究了MELP编码标准,采用不定帧数联合编码的方式,提出一种码率可调节的高保真语音编码算法.正常语速下,平均码率约800 bit/s.合成语音清晰可懂,保持了说话人的个性特征,其PESQ MOS(perceptual evaluation of speech quality mean opinion score)评分不低于2.7,语音质量接近2.4 kbit/s MELP标准水平,满足了中远距离(>10 km)水声高质量语音通信的要求.同时,本算法也可用于其他对实时性要求不高的场合.     

基于倒谱集成学习的语音回声隐藏分析算法

回声信息隐藏是语音信息隐藏的一种常用方法,针对语音回声信息隐藏的分析问题,提出了一种基于倒谱集成学习的隐藏分析方法.分析了回声隐藏及集成学习的原理,构建了基于倒谱AdaBoost集成学习算法的回声隐藏分析系统.对倒谱特征、倒谱一阶差分、二阶差分、梅尔倒谱特征、直方图联合特征、高阶矩特征分别采用支持向量机和AdaBoos...     

多种噪声环境下语音检测算法

提出针对语音检测的一种新的算法-傅立时谱矩阵,该方法以傅立叶变换为基础,对含噪语音信号直接进行分帧,对每帧做傅立叶变换后以帧为单位,构建能反映语音特征频段及能量的傅立叶谱矩阵.在傅立叶谱矩阵中找到语音信号能量的集中区域,从而找出所需的语音特征谱矩阵的范围,达到对语音的有效检测.     

基于FFT和FIR滤波的语音数据处理研究

为解决嵌入式系统对语音处理的速度和存储空间等有较高要求的问题,研究采用快速傅立叶变换(FFT)和FIR滤波实现语音信号处理,通过MATLAB仿真软件进行了验证.结果表明,这种先进行FFT变换后进行FIR滤波的综合算法,在处理复杂语音信号时具有较高的效率,并可用于嵌入式系统中,为采用FFT算法改进语音数据处理效果提供了参考.     

利用矢量量化的说话人识别系统的研究

利用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别。系统采用语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,对语音库中语音的平均识别率达到了92％,实时识别率达到90％以上。实验结果表明该系统具有识别精度高、速度快等特点,是一种有效的说话人自动识别的实现方法。