基于Bark尺度小波包和Teager能量算子的语音去噪方法

针对小波包分解的高频混叠和频带顺序混乱,采取了一种改进小波包算法,采用一种更精细的Bark尺度小波包对带噪语音进行分解,以模拟人耳的听觉特性.对分解系数计算Teager能量算子(TEO),并使用一种简单的随TEO变化而调节的自适应阈值门限对带噪语音进行阈值去噪,不需要判别清浊音和无声段,实验证明,该方法在多种噪声下都能取得较好语音增强效果,特别是在有色噪声和非平稳噪声下.对于较低信噪比的语音也能获得一定改善.     

基于小波变换的语音基音周期检测

语音信号是一种非平稳信号,基音周期是语音信号最重要的参数之一,传统的基音检测方法存在一些缺陷.小波变换鲁棒性强、能很好地反映信号的时频特性,非常适合处理非平稳信号.为准确提取基音频率,提出了一种基于小波变换的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子分离出语音信号的浊音段,然后对浊音段采用空域相关函数降噪...     

基于小波变换的语音信息隐藏新方法

针对音频载体在隐藏机密信息时,存在隐藏容量小、隐蔽性不高和鲁棒性较差等不足,该文提出一种基于小波变换的音频信息隐藏新算法。该算法利用人耳听觉系统对语音信号的中高频信息微小变化不敏感的特性,调节语音段小波变换的中高频系数,进而改变每级小波变换高频系数前后两部分的能量状态来隐藏二进制机密信息。首先测试隐藏深度、隐藏频段和载体语音分段长度3个参数对载体语音质量和机密信息误码率的影响,选择算法所需的最佳参数,然后测试算法的可行性和各项评价指标,最后对算法进行常见的5种攻击测试。测试结果表明该算法能够实现机密信息的盲提取;具有良好的隐蔽性和鲁棒性,能够抵御加噪、低通滤波、重采样、重量化和回声干扰等多种攻击;具有较大的隐藏容量,且语音分段长度越短,隐藏容量越大。     

小波变换实现语音压缩研究

在确保信号质量的条件下,为了减少存储空间,文章提出了用小波变换实现语音压缩的方法。根据信号能量高,置零系数的百分比也要高的原则,寻求最适合的压缩方式。实验结果表明:对自己录制的Windows PCM格式的wav文件,在保留的信号能量达到96%以上时,用Haar小波进行5层分解,能有效地完成语音压缩。     

基于小波变换的语音伪装算法

文章提出了一种基于小波变换的语音伪装算法。它把秘密语音嵌入到数字音频信号中实现保密通信。实验表明该算法的隐蔽性好，隐藏的数据量大，对常见的信号处理操作具有较强的稳健性。     

基于小波变换的语音基音周期鲁棒性检测

固定门限的小波变换基音检测算法,在浊音信号起始段和结束段的模极大值不能有效提取。文中提出一种基于小波变换模极大值的基音周期自适应前后向跟踪算法,并结合过零率检测,实现了弱浊音信号基音周期的鲁棒性检测。算法对浊音信号采用自适应帧长,对陡变的基音周期能够准确提取,对噪声有较强的鲁棒性。     

声表面波式小波变换及重构器件的实现研究

利用声表面波器件构造了小波变换及重构器件 ,为小波变换及重构器件开辟了一种新的制造途径 .本文主要论述声表面波式小波变换及重构器件的工作原理 ,并对信号源内阻对声表面波器件的影响和声电再生问题提出了解决方法 .     

基于Bark子波变换和RAS-MFCC特征的语音识别系统研究

提出了一种适用于低信噪比下的语音识别算法.该算法在前端利用人耳听觉掩蔽效应进行语音增强,然后提取一种在不需要噪声先验知识,能避免大量计算的情况下能较好地消除系统加性噪声的自相关MFCC(RAS-MFCC)参数,作为语音特征参数进行识别.     

基于小波变换的语音净化新方法

语音信号由于其时变特性,传统的小波算法虽然能够衰减语音中含有的噪声,但易造成语音的失真。丈中提出了基于小波变换的语音净化新方法,改进了阈值的选择和小波系数量化算法。仿真实验结果表明,在去除噪声和提高信噪比方面,本文方法是一种有效语音净化方法。     

基于小波变换的直线检测

提出了一种利用小波变换来检测图像中直线的方法,对小波变换提取图像直线能力做了理论分析,并利用B样条小波对图像进行多级小波变换,计算变换后模值和幅角,利用Hough变换从高分辨率到低分辨率依次确定图像中直线的位置。试验表明,该方法能快速、准确检测到图像中的直线。     

Singularity Detection of Signals Based on their Wavelet Transform

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｐｏｉｎｔｓｏｆｓｈａｒｐｖａｒｉａｔｉｏｎｓａｒｅｏｆｔｅｎａｍｏｎｇｍｏｓｔｓｉｇｎａｌｓｏｒｉｍａｇｅｓｗｈｉｃｈｃａｎｂｅａｂｓｔｒａｃｔｅｄｂｙｔｈｅｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆａｆｕｎｃｔｉｏｎ     

语音信号的Bark子波变换及其在语音识别中的应用

本文首先在语音感知实验基础上所得到的Bark尺度概念与子波的构造联系起来,提出了一种语音信号Bark子波及其变换.在感知特性中,它与人耳的听觉系统是直接吻合的:在数学上,它是一种非正交的但却是超完备的,可逆且是自反演的子波变换.应用在语音识别中时,利用子波的局部基性质,取较小的分析帧长,提高了前端处理的时间分辨率.实验表明,所形成的新特征在对辅音区别能力方面明显优于目前应用于广泛的MFCC特征.     

应用小波变换和双谱方法实现弱信号检测

为提高微弱信号检测概率,提出了一种应用小波变换和双谱分析的方法。利用小波变换减少大部分随机噪声,提高信噪比,再进行双谱分析,获得比功率谱更丰富的信息,抑制高斯噪声,提高检测概率。通过模型计算和验证,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于小波变换的通信信号识别算法

通信技术的数字化已经是现代通信发展的趋势.为识别出通信信号中的数字信号的调制方式,分析了解析信号以及归一化处理后的数字信号经过小波变换后的特点,提出直接提取信号小波变换后的频域特征的算法.该算法无需设置判决门限,可以更简单、直接地实现数字信号与其它信号的类间区分以及数字信号之间的区分.通过仿真表明,该方法可有效区分PSK、FSK、QAM与AM、FM、SSB、CW、噪声.     

小波变换用于信号突变的检测

本文介绍了小波变换用于信号突变的检测原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例，在文中得到验证。理论与实验表明，利用小波变换检测基音与传统方法相比具有独到之处。     

一种基于小波变换的语音噪声消除算法

接收机上接收到的信号容易被广播电台的语音噪声所干扰.而且随着广播电台的繁荣发展,语音干扰的能量越来越大,易造成误码从而严重影响信号的传输速度和质量.由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果.本文提出一种基于小波变换的语音噪声消除算法,对短波信道上的实际接收到的BPSK信号进行消噪处理.接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了算法具有良好的消噪能力.     

基于小波变换的线性调频信号模型辨识

脉冲压缩雷达信号是电子战信号处理领域面临的一种信号类型，如何有效地对其截获和识别具有重要的现实意义。文中依据小波变换理论和对线性调频脉冲压缩信号的分析，提出了一种快速辨识线性调频脉冲压缩信号模型的新算法。进行了计算机仿真，仿真结果证明了此算法的有效性。