区分性联合稀疏字典交替优化的语音增强

在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题。针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数。该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子去调整各项权值,为尽可能减小混淆误差提供了保障;同时,为了能使目标函数收敛,设计了一种交替优化字典和稀疏系数的算法,迭代寻找所需的字典和稀疏系数,完成语音字典和噪声字典的输出,得到具有非相似即区分性能较好的联合字典。在增强阶段,将带噪语音信号在联合字典上进行稀疏表示,并估计出语音幅度谱和噪声幅度谱。最后,结合维纳滤波器和理想二值掩模的优点,提出了新的软掩模滤波器,进一步消除了残余噪声。通过对不同信噪比的带噪语音进行实验,新算法得到的语音信噪比和听觉感知评价都较高,验证了新算法在提高语音性能方面的有效性。     

孔雀河斜坡含油气系统及有利区带

根据塔里木盆地孔雀河斜坡现有勘探成果,结合石油地质条件,对有效烃源岩、储集层、盖层特征进行了系统分析,并对含油气系统进行了划分,提出古生界海西-印支运动期破坏型含油气系统和中生界燕山-喜马拉雅运动期再生型含油气系统,据烃源岩条件、构造演化与烃源岩演化的关系、油气藏的圈闭及保存状况,对油气勘探有利区带进行了分析,指出维马克-开屏构造带和龙口构造带是该区开展油气勘探的有利区带。     

信噪比信息与时频特征修正相位的语音增强

针对在基于谐波模型的相位谱语音增强算法中,只对浊音段相位进行重构导致语音失真和听觉不连贯的问题,提出了用信噪比信息与时频特征改进相位重构的新方法。首先,引入与相位失真有关的时频特征并计算决策阈值;然后利用信噪比信息计算带噪语音与纯净语音的相位偏差,两项比较进一步估计清音段与浊音段的语音相位,能有效改善语音的连贯性;最后将重构的相位与改进二元假设模型的幅值估计结合并进行语音增强。经过对不同噪声背景下的不同语音进行实验表明:新算法的相位差更接近于原信号。与对比算法相比,增强语音的信噪比平均提高2.39dB,语音感知评价指标平均提高0.12,有效地降低了语音失真,提高了语音可懂度。     

特征联合优化深度信念网络的语音增强算法

针对深度信念网络（Deep Believe Network，DBN）模型泛化能力较弱，导致语音增强效果不佳的问题，提出了一种特征联合优化的回归DBN语音增强算法。该算法对语音和噪声不做任何假设。该算法分别提取语音信号的LMPS（Log-Mel frequency Power Spectrum）和MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征。LMPS用于直接重构增强语音，保证了语音听觉质量，MFCC作为辅助次级特征。将两种特征联合输入到DBN体系中对网络参数进行优化。这种联合优化在对LMPS的直接预测中加入MFCC限制，提升了模型对LMPS估计的泛化能力，更加准确地重构增强语音。仿真结果表明，在不同的信噪比环境下，与LPS（Log Power Spectrum）和LMPS单特征优化相比，LMPS和MFCC联合优化使增强语音获得了较高的PESQ和SNR，提高了语音质量和可懂度。