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在强背景噪声的情况下,针对传统倒谱距离法端点检测难以判断语音段起止点的问题,提出了一种基于多窗谱估计的谱减法与改进的倒谱距离语音端点检测新方法.首先对每一帧带噪信号进行多窗谱估计得到平滑功率谱,提取前导无话段平均功率谱,再利用谱减法对带噪语音信号进行减噪处理,对语音的减噪是为了更好地进行下一步的端点检测,然后对传统的倒谱距离门限阈值进行改进,得到一种改进的自适应阈值,并结合倒谱距离法进行端点检测.通过仿真实验结果表明,与传统倒谱距离端点检测算法相比,本文方法提高了低信噪比语音端点检测的精度,具有良好的鲁棒性能. 相似文献
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基于近似KLT域的语音信号压缩感知 总被引:7,自引:2,他引:7
压缩感知是近年来兴起的研究热点,该文基于语音信号在KLT域的稀疏特性,提出了基于模板匹配的近似KLT,并在基于模板匹配近似KLT域上研究了语音信号的压缩感知性能。首先验证语音信号在基于模板匹配近似KLT域上的稀疏性,然后由语音信号与观测矩阵构造相应的观测,采取固定分配每帧观测个数和按帧能量自适应分配每帧观测个数两种方案,再以观测为已知条件利用L1优化算法重构语音信号在基于模板匹配近似KLT域的稀疏系数向量,进而重构原始语音信号。实验表明,语音信号在基于模板匹配的近似KLT域的压缩感知性能较好。 相似文献
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基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于语音信号在离散余弦基下的近似稀疏性,本文对语音信号采用压缩感知(Compressed Sensing)技术进行压缩和重构,即将语音信号投影到随机高斯观测矩阵,并采用线性规划(Linear Program)方法进行重构,研究了重构误差与观测矢量点数的关系,分析了噪声环境下重构信号的频谱变化情况。针对噪声环境下压缩感知重构信号比原始信号频谱变化小的特性,提出了一种基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法,给出了不同信噪比下获得最高识别率时压缩感知观测矢量的最佳点数。 相似文献
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压缩感知理论是近年来提出的一种新兴的基于信号稀疏性的采样理论。正交匹配追踪算法是其中一种典型的重构方法,文中针对语音信号重构中存在的不足,采用正交匹配追踪算法对语音信号进行信号重构,相比于传统的压缩感知的重构算法更加地适用于对含噪语音、重构语音质量会更高,去噪效果也会更明显。为语音信号CS性能的基础性的研究提供了参考。 相似文献
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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. 相似文献
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基于压缩感知的分布式语音压缩与重构 总被引:7,自引:3,他引:4
本文首先阐述了压缩感知(CS)的理论框架,然后分析了语音信号的特点--短时平稳性、离散余弦(DCT)基下的稀疏性,最后提出了基于CS理论的分布式语音压缩重构的框架.基于此框架采用基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)算法对已压缩的语音信号进行重构,得出结论:每帧语音信号选取的帧长的大小,基于CS理论压缩得到的观测数的多少,都对重构性能有影响. 相似文献
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Compressed sensing, a new area of signal processing rising in recent years, seeks to minimize the number of samples that is necessary to be taken from a signal for precise reconstruction. The precondition of compressed sensing theory is the sparsity of signals. In this paper, two methods to estimate the sparsity level of the signal are formulated. And then an approach to estimate the sparsity level directly from the noisy signal is presented. Moreover, a scheme based on distributed compressed sensing for speech signal denoising is described in this work which exploits multiple measurements of the noisy speech signal to construct the block-sparse data and then reconstruct the original speech signal using block-sparse model-based Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) algorithm. Several simulation results demonstrate the accuracy of the estimated sparsity level and that this denoising system for noisy speech signals can achieve favorable performance especially when speech signals suffer severe noise. 相似文献
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压缩感知理论依据信号的稀疏性质进行压缩测量,将信号的获取方式从对信号的采样上升为对信息的感知,是信号处理领域的一场革命。本文提出一种基于非确定基字典(Uncertainty Basis Dictionary, UBD)对语音信号进行稀疏表示的方法,将压缩感知理论应用于对语音信号稀疏表示的压缩,并提出了基于求解线性规划问题的方法重构语音信号的算法。通过语音识别、话者识别和情感识别实验,从面向内容分析的角度,研究这种基于压缩感知理论的信息感知方法是否保留了语音信号的主要内容。实验结果表明,语音识别、话者识别和情感识别的准确率,与目前这些领域研究方法得到的结果基本一致,说明基于压缩感知理论的信息感知方法能够很好地获取语音信号的语义、话者和情感方面的信息。 相似文献
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针对压缩感知理论下,语音信号经随机高斯矩阵投影后得到的观测序列随机性太强,难以建模的问题,提出了一种基于行阶梯观测矩阵的语音压缩感知观测序列的Volterra模型,利用该模型实现对语音压缩感知观测序列的预测,研究了Volterra滤波器输入维数与阶数对预测效果的影响,并利用维纳滤波器进一步降低预测误差。在相同的已知数据量下,基于部分压缩感知观测序列、Volterra模型、Wiener滤波器的重构,获得了优于高斯随机观测序列的重构性能。模型的研究为压缩感知与语音技术的结合提供一定的参考价值。 相似文献
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目前的VoIP技术已无法满足宽带语音服务的高清语音质量和安全性,文中对这一问题,做了初步的探索和研究。在现有的压缩感知理论基础上,针对语音信号提出了一种新的稀疏域,构造了将压缩感知技术应用于语音信号压缩的基本框架。 相似文献
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近年来提出的压缩感知是一种以低于传统奈奎斯特速率对信号采样可得到精确恢复的理论。该理论很快应用于简化传统的采样硬件、缩短采样时间、以及减少数据的存储空间。针对语音信号的传输问题,本文提出一种帧间自适应语音信号压缩感知的方法。在离散余弦变换域的语音信号具有稀疏性的前提下,以大量语音信号帧的分析统计为依据,提出一种基于语音帧能量分级和帧间位置惯性的语音信号自适应压缩感知算法。实验结果表明,能量自适应可以显著地提高语音信号的恢复质量,而位置自适应可以明显地减少语音信号的恢复时间,从而本文提出的算法可以用较少的恢复时间获得较好的恢复效果。 相似文献
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压缩感知理论在语音信号去噪中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
针对小波阈值滤波的局限性,将压缩感知理论应用到语音信号去噪中,并与小波阈值滤波方法进行了比较,仿真实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除语音信号中的噪声,并且去噪效果优于传统小波阈值滤波方法,对工程中音频信号的降噪具有指导意义。 相似文献