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题名复倒谱域语音信号去混响研究
被引量：11
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作者
张德会
陈光冶
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机构
上海交通大学水声研究室
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出处
《声学技术》
CSCD
2009年第1期39-44,共6页
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文摘
语音信号去混响技术能明显提高语音通信系统和识别系统的性能。简要介绍了语音复倒谱法去混响原理,对复倒谱域去混响滤波特性进行了仿真研究。根据多种去混响评价指标,确定复倒谱域"低通滤波器"的最高截止点、过渡带宽和过渡带的曲线特性等参数,发现在通常混响时间范围内,"低通滤波器"最高截止点与混响时间无关,复倒谱域滤波前加高斯窗可以改善去混响效果。
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关键词
语音信号
去混响
复倒谱域滤波
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Keywords
speech signal
dereverberation
complex cepstral filter
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分类号
TB556
[理学—声学]
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题名中医代脉谱分析研究
被引量：1
- 2
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作者
宋建勤
董彦武
吴胜举
杨颙
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机构
陕西师范大学应用声学研究所
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出处
《陕西师大学报（自然科学版）》
CSCD
1995年第2期38-40,共3页
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文摘
通过对５６例代脉声信号进行谱分析，获得了其自功率谱、倒谱和倒滤波谱特征参数值．实验表明，代脉在倒谱域上特征表现明显．
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关键词
脉搏声信号
倒谱
倒滤波谱
代脉
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Keywords
pulse sound signal
cepstral
litered-spectral
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分类号
R241.1
[医药卫生—中医诊断学]
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题名瞬态信号波形重构及其应用
被引量：3
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作者
梁凤岗
徐敏
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机构
上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室
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出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
1997年第5期20-27,共8页
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文摘
振动监测由于设备简单，处理迅速，是实现机械系统早期故障检测的有效方法之一瞬态信号由于其频率范围较宽，持续时间短，易受到传递路径和其它噪声的影响谱分析很难判别机器的状态，倒谱滤波技术，作为一种非线性滤波技术，不但可以实现卷积信号的分离，而且通过选择适当的窗函数，消除结构混响，强化信号特征本文从理论和方法上论述了倒谱强化滤波技术以及瞬态信号复原的实施步骤，并利用该技术和最优化技术，进行气缸压力时间曲线的恢复。
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关键词
倒谱滤波
振动监测
机械系统
故障检测
瞬态信号
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Keywords
cepstral filtering,vibration monitoring,signal processing,cylinder pressure
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名多类型语音特征进化选择算法
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作者
张小恒
谢文宾
李勇明
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机构
重庆广播电视大学
重庆大学通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第14期150-155,219,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.91438104)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.CDJZR10160003
+3 种基金
No.CDJZR13160008
No.CDJZR155507)
中国博士后科学基金(No.2013M532153)
重庆市博士后科研项目特别资助
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文摘
基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式智能体遗传算法和GMM-UBM进行封装式动态特征选择,获取高精度的识别准确率。采用了多种指标完成该算法的性能测试。实验结果表明,该算法具体实现过程简便,改进效果明显,较同类算法在多项指标(识别率,EER,DET曲线)上都有显著提高。
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关键词
说话人识别
多类型语音特征
链式智能体遗传算法
伽马通滤波器倒谱系数(GFCC)
梅尔频率倒谱系数(MFCC)
线性预测倒谱系数(LPCC)
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Keywords
speaker recognition
multiple voice features types
chain-like agent genetic algorithm
Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient（GFCC）
Mel Frequency Cepstrum Coefficient（MFCC）
Linear Prediction Cepstrum Coefficient（LPCC）
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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