期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法 被引量：7
1
作者 张皓然 王学渊 李小霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1763-1768,共6页
针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估... 针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。 展开更多
关键词 真实环境 自适应阈值 活动语音检测算法 实时最小均方误差对数谱幅度估计算法 实时背景 低信噪比
在线阅读 下载PDF
低信噪比环境下的语音识别方法研究 被引量：11
2
作者 王群 曾庆宁 +1 位作者 谢先明 郑展恒 《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第1期50-56,共7页
单通道语音信号在信噪比较大的环境下经过增强后再识别,能表现出较高的识别率。但是在低信噪比环境下,增强后语音信号的识别率急剧下降。针对此种情况,提出了一种用在识别系统前端的语音增强算法,该增强算法将采集到的带噪语音信号先使... 单通道语音信号在信噪比较大的环境下经过增强后再识别,能表现出较高的识别率。但是在低信噪比环境下,增强后语音信号的识别率急剧下降。针对此种情况,提出了一种用在识别系统前端的语音增强算法,该增强算法将采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimum Mean Square Error,Log MMSE)提高其信噪比,然后再利用改进的维纳滤波去除噪声残留并提升语音可懂度,最后用梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对增强后的语音信号做特征提取并识别。实验分析结果表明,该方法能有效地抑制背景噪声并减少噪声残留,显著提升低信噪比环境下语音识别的准确性。 展开更多
关键词 语音增强 低信噪比 改进维纳滤波 对数最小均方误差算法 语音识别
在线阅读 下载PDF
基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法 被引量：10
3
作者 陈琪 郭英 +1 位作者 张群 王布宏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第6期1037-1040,共4页
传统增强方法的增益函数对每个频点都进行估计,必然会引进相对较多的语音失真。为了提高低信噪比下的语音增强效果,提出了一种计算掩蔽概率的方法,得到优化的语音增强方法。基于听觉感知特性,对噪声被掩蔽部分的带噪语音谱和未掩蔽部分... 传统增强方法的增益函数对每个频点都进行估计,必然会引进相对较多的语音失真。为了提高低信噪比下的语音增强效果,提出了一种计算掩蔽概率的方法,得到优化的语音增强方法。基于听觉感知特性,对噪声被掩蔽部分的带噪语音谱和未掩蔽部分采用不同处理方法。增强后的语音可以表示为这两个状态下单独估计的加权和,其中权重与噪声被掩蔽概率有关。通过与Virag的方法、LSA-MMSE估计等方法进行比较,实验结果表明所提的增强方法能在低信噪比下有效地抑制残留噪声的同时保持更小的语音失真。 展开更多
关键词 语音增强 增益函数 掩蔽阈值 噪声被掩蔽概率 对数谱最小均方误差
在线阅读 下载PDF
基于PSO和改进神经网络的图像滤波方法的研究 被引量：3
4
作者 张银雪 贾振红 蒋海军 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期34-36,共3页
提出了一种基于改进BP神经网络和粒子群优化算法(PSO)的图像滤波方法。该方法利用对数最小均方误差函数(LNLS)代替BP神经网络传统的最小均方误差函数(LMS),用来减小图像噪声对神经网络精度的影响;并将改进后的BP神经网络利用PSO算法优化... 提出了一种基于改进BP神经网络和粒子群优化算法(PSO)的图像滤波方法。该方法利用对数最小均方误差函数(LNLS)代替BP神经网络传统的最小均方误差函数(LMS),用来减小图像噪声对神经网络精度的影响;并将改进后的BP神经网络利用PSO算法优化,从而避免神经网络陷入局部极小值点,进一步提高神经网络滤波能力。实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像细节。 展开更多
关键词 图像滤波 BP神经网络 对数最小均方误差 粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
结合掩蔽特性的LSA-MMSE语音增强方法 被引量：1
5
作者 陈琪 郭英 +1 位作者 段艳丽 王博 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2271-2272,共2页
基于听觉掩蔽特性,给出了计算噪声被掩蔽概率的方法,用其概率对LSA—MMSE进行加权得到一种单声道语音增强方法。通过与Azirani方法进行比较,实验结果表明所提的增强方法能在低信噪比下有效地抑制残留噪声的同时保持更小的语音失真。
关键词 语音增强 掩蔽阈值 噪声被掩蔽概率 对数功率谱最小均方误差
在线阅读 下载PDF
瑞利衰落信道模型的综合验证方法 被引量：4
6
作者 黄继斌 何怡刚 +2 位作者 隋永波 黄源 吴裕庭 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期10-18,共9页
现有的信道模型验证方法大多只能验证衰落模型的一阶统计特性,即信号包络的幅值特性和相位特性。由于衰落信道模型的复杂性和多样性,已有的一阶统计特性验证方法不能对信道模型进行精确分类,提出一种瑞利衰落模型的综合验证方法。首先... 现有的信道模型验证方法大多只能验证衰落模型的一阶统计特性,即信号包络的幅值特性和相位特性。由于衰落信道模型的复杂性和多样性,已有的一阶统计特性验证方法不能对信道模型进行精确分类,提出一种瑞利衰落模型的综合验证方法。首先通过一阶统计特性验证是否服从瑞利分布,然后由多普勒功率谱分布验证属于何种瑞利衰落模型,提取衰落信道复序列的多普勒功率谱密度函数,计算与理论多普勒功率谱密度的对数均方能量误差(LMSEE),利用LMSEE判定多普勒功率谱分布类型,从而完成对给定衰落信道模型的验证。进行了大量仿真实验和实物验证,将输入信号通过各衰落信道模型后得到输出信号,分析输出信号的统计分布,验证对常见瑞利衰落模型的识别性能,实验结果显示识别正确率超过98%,表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 瑞利衰落信道 统计特性 拟合优度检验 多普勒功率谱密度 对数均方能量误差(LMSEE)
在线阅读 下载PDF
基于SimAM注意力机制的轴承故障迁移诊断模型 被引量：5
7
作者 包从望 朱广勇 +1 位作者 邹旺 郭灏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期862-869,893,共9页
针对轴承故障在跨工况迁移诊断时,其域不变特征难以提取,易出现模型过拟合这一问题,提出了一种基于无参数注意力模块(SimAM)的轴承故障迁移诊断方法。首先,以一维卷积神经网络作为基本框架,利用自适应批量归一化(AdaBN)对各输出层进行... 针对轴承故障在跨工况迁移诊断时,其域不变特征难以提取,易出现模型过拟合这一问题,提出了一种基于无参数注意力模块(SimAM)的轴承故障迁移诊断方法。首先,以一维卷积神经网络作为基本框架,利用自适应批量归一化(AdaBN)对各输出层进行了归一化处理,经两层卷积层和两层池化层后,对输出特征进行了随机节点失活操作;然后,利用改进后的参数化修正线性单元(PReLU)激活函数自适应提取负值输入权值系数,分别以交叉熵损失函数监督训练有标签的源域数据,以均方对数误差(MSLE)作为损失函数训练无标签的目标数据;最后,利用自制实验台数据和凯斯西储轴承公开数据对模型进行了验证,分别以不同的单一工况作为源域,其余工况作为目标域进行了迁移诊断任务研究。研究结果表明:基于SimAM的轴承故障迁移诊断方具有较好的域不变特征提取的性能,且所提特征具有较好的聚类效果;自制实验台中的平均迁移精度在89.1%以上,最高均值可达97.85%,CWRU数据集中的平均迁移精度达98.68%。该成果可为后续轴承故障由实验向工业现场的迁移诊断奠定基础。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 迁移学习 无参数注意力机制 自适应批量归一化 参数化修正线性单元 均方对数误差 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于噪声特性的语音增强算法 被引量：5
8
作者 孟欣 马建芬 +1 位作者 张雪英 曹棣 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第33期244-248,261,共6页
针对不同的语音增强算法对不同噪声的增强效果不同,提出了一种基于深度神经网络的噪声分类的语音增强算法。首先,使用深度神经网络(DNN)算法对噪声进行分类。分类算法包括训练阶段和分类阶段。在训练阶段,采用babble,car,street,train... 针对不同的语音增强算法对不同噪声的增强效果不同,提出了一种基于深度神经网络的噪声分类的语音增强算法。首先,使用深度神经网络(DNN)算法对噪声进行分类。分类算法包括训练阶段和分类阶段。在训练阶段,采用babble,car,street,train四中噪声对DNN进行训练;在分类阶段,将提取的噪声输入训练好的DNN中,得到分类结果,并对分类性能进行评估。其次,采用PESQ,LSD及SNR等语音评估方法,对不同的含噪语音在不同信噪比、不同语音增强算法下进行评估。语音增强算法包括子空间法、维纳滤波算法、谱减法及对数最小均方误差法(log MMSE),噪声包括babble,car,street,train,信噪比为-5db,0db和5db,并对通过评估得到的值采用平均值法得到噪声和语音增强算法的最佳匹配;最后,针对不同分类噪声,采用不同的增强算法进行语音增强,并对4种噪声之外的噪声根据本文算法选取相应的语音增强算法。 展开更多
关键词 语音增强 噪音分类 深度神经网络 子空间法 维纳滤波 谱减法 对数最小均方误差法
在线阅读 下载PDF
结合人耳听觉感知的两级语音增强算法 被引量：7
9
作者 张勇 刘轶 刘宏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第4期363-373,共11页
针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对... 针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。 展开更多
关键词 语音增强 对数谱幅度最小均方误差 感知增强滤波
在线阅读 下载PDF
一种适用于双微阵列的语音增强算法
10
作者 毛维 曾庆宁 龙超 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第10期245-249,共5页
考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先... 考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(logarithmic minimum mean square error,Log MMSE)提升其信噪比;然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰;最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(improved minimum controlled recursive average algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。 展开更多
关键词 双微阵列 语音增强 对数最小均方误差 最小方差无畸变响应 改进最小控制递归平均 维纳滤波
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部