语音识别系统中多种特征参数组合的抗噪性

构建了基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语数字串语音识别系统,为了提高系统在噪音环境下的鲁棒性,抑制平稳噪声及去除信道卷积噪声的影响,引入了动态参数,实验仿真表明采用MFCC参数及一阶、二阶差分及倒谱化明显提高了噪声环境下语音识别系统的识别性能。     

农产品市场信息采集的语音识别鲁棒性方法

当前便携式农产品市场信息采集设备缺少语音接口,且通用领域的识别算法又过于复杂,为此提出一种适用于该设备作业环境的语音识别鲁棒性方法。首先利用MMSE估计器对带噪信号进行增强,以提高输入信号的信噪比;对增强后产生的语音失真和残留噪声,再利用倒谱均值方差归一化（CMVN）方法进行补偿。实验结果表明,该联合后的算法能有效的提高系统的识别率,特别是在低信噪比（0~10 dB）环境下更为有效。     

一种新的对数能量谱熵语音端点检测方法

将一种新的对数能量(LE)特征和谱熵(SE)特征相结合,提出一种新的对数能量谱熵(LESE)特征,采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法进行LESE特征门限估计,并使用双门限法进行语音端点检测.在TIMIT连续语音库上的实验结果表明,相比于能量谱熵(EE)法和对数能量(LE)法,在噪声环境下LESE法具有更好的检测性能,表现出更好的稳健性.当信噪比为-5 dB时,LESE法的检测错误率仅为18.02%,在信噪比为0~10 dB时,其检测错误率要明显低于EE法和LE法.     

高噪声环境下的语音活动检测技术

以MOTOROLA公司生产的DSP56F801芯片为核心搭建系统硬件电路，对语音信号进行处理。采用能够根据背景噪声变化而自适应调节门限的算法对语音活动进行精确检测，实现整机系统在高噪声环境下的正常通讯。实际检测结果表明：在100、110、115dB的强背景噪声环境下，系统识别率分别为100％、96％和94％，丢字漏字率分别为2％、5％和10％；在100～110、110-115dB的背景噪声环境，系统稳定性分别为100％和98％。采用此种算法，增强了系统的抗干扰能力，在高噪声和噪声不太稳定的环境下，实现了对语音活动的精确检测。     

一种具有鲁棒特性的Mel频率倒谱系数

通过研究在低能量段用幂函数代替自然对数函数对MeI滤波器组的输出进行处理,从而得到一种改进Mel频率倒谱系数(PL_MFCC).实验表明,这种参数能够提高含噪语音的说话人识别率.如果含噪语音通过wiener滤波增强算法消噪后,再用PL_MFCC来提取特征参数,能够进一步提高在噪声环境下说话人的识别率.     

高噪声环境下的基音频率检测方法研究

声道特性及噪声给基音检测带来了严重的影响,针对这一问题,将线性预测残差信号作为去除声道影响的激励信号的近似,再结合自相关函数法检测基音频率的高抗噪性,探讨了用线性预测残差信号的低通自相关函数法检测基音频率。用理论模型验证了该方法的可行性,并就实际信号处理情况和倒谱法及自相关函数法进行了比较。结果表明,该方法有效的减少了声道特性的影响,在高噪声环境下比倒谱法和自相关函数法有更好的性能。     

基于MMSE谱减算法的农产品市场信息语音识别技术

为解决传统的便携式农产品市场信息采集设备操作不便,易受使用环境影响等问题,提出利用语音识别技术采集信息,以增加操作界面的灵活性。为增强语音识别的抗噪声鲁棒性,针对农产品市场信息采集的特殊工作环境,采集到20男20女语音训练集材料。首先利用最小均方误差( MMSE)谱减法进行前端带噪语音增强,得到增强后的语音信号,然后提取其 MFCC 特征用于HMM声学模型的训练;声学识别单元采用上下文相关的三音子模型,模型训练过程中采用了决策树状态聚类和增加高斯混合分量的策略,以提高模型的精确度。在3处不同环境不同信噪比情况下对训练出的模型进行测试,结果表明,MMSE谱减算法处理后的语音识别率比基本谱减法( SS)、多带谱减法( MB)有明显的提高,特别是在较低信噪比情况下更为明显。     

用负熵最大化小波实现强噪声下的语音识别

针对高噪环境下语音识别的困难,以独立分量分析和小波理论为基础,提出一种负熵最大化小波语音降噪预处理新方法,对不同种类和不同输入信噪比的噪声设计了试验,结果表明在低输入信噪比情况下本方法的优越性,此结论对高噪环境下的信号分析和语音识别具有重要意义。     

基于改进EMD-TEO倒谱距离的生猪音频信号端点检测

针对生猪音频信号识别中传统端点检测方法存在的抗噪能力差,准确率低等问题,将一种改进EMDTEO(经验模态分解的Teager能量算子)倒谱距离的端点检测方法应用到生猪音频信号的端点检测,对生猪音频信号的2个端点检测特征参数(Teager能量参数和倒谱距离参数)进行研究。仿真试验结果表明:1)与EMD-TEO和倒谱距离端点检测法相比,当高斯白噪声的信噪比(Signal-noise ratio,SNR)为-5dB时,改进后的算法用于生猪音频信号的端点检测准确率达到84.725%,分别高出前2种端点检测算法9.857%和16.403%,SNR为10dB时,仍优于其他2种算法;2)当饲养场背景噪声的SNR为10dB时,改进后的用于生猪音频信号的端点检测准确率达到90.293%,分别高出EMD-TEO和倒谱距离端点检测算法4.972%和7.932%;3)改进后的算法对不同类型的生猪音频信号均呈现出很好的端点检测效果。改进EMD-TEO倒谱距离的端点检测算法在低SNR的环境下,对生猪音频信号的端点检测有较高正确率,且具有一定的鲁棒性。     

语音特征参数MFCC的提取及其应用

Mel频率是能够反映人耳对不同频率语音感知能力的一种频率表达方式.主要介绍了Mel频率倒谱系数( MFCC)的特点及提取方法,并提取了MFCC的一阶差分,使特征参数在说话人识别上能够更加准确的反映语音信息,提高识别率.     

基于分形理论的语音端点检测

为提高语音端点检测(VAD)在较低信噪比(<10 dB)下的准确率,提出一种基于短时分形维数的改进算法。结合语音信号的特点,对2种常用的语音信号分形维数计算方法进行了比较和选择,同时采用动态跟随门限值实现语音端点的自适应检测。试验结果表明:对于信噪比6~10 dB的带噪语音,此方法可以实现整段语音的检测,而且具有一定的噪声鲁棒性,系统运行期间能够自适应调整门限值以适应环境噪声的变化,提高了VAD算法的准确率。     

蒸汽喷射器噪声的产生与降噪优化设计

结合现场噪声测试结果,分析了蒸汽喷射器噪声的特点。对蒸汽喷射器高噪声产生的原因作了理论上的分析,并采用FLUENT-CFD对蒸汽喷射器流场进行模拟。理论分析与模拟结果指出:由于喷嘴出口处轴线上沿轴线方向和垂直于轴线方向存在很大的速度梯度,产生了很强的四极子声源,从而发射很强的噪声。从降低噪声源入手对蒸汽喷射器的结构形式及结构参数进行降噪优化设计,采用FLUENT-CFD对改进后进行蒸汽喷射器模拟,模拟结果表明改进后的蒸汽喷射器较原蒸汽喷射器具有降噪优势,经现场测试,降低噪声14dB。     

徐州市风华园小区噪音污染问题分析及对策

该文通过对徐州市风华园小区的声环境质量进行了工作日3d和春节3d总共6d的实地监测,共划分了8个监测点,得出各监测点在7个时间段的声级值。根据GB 3096-2008《环境质量标准》对工作日期间的噪音值进行分析,且对工作日期间和春节期间的噪音值进行了研究对比,得出结论：小区噪声值在工作日白天平均值为47．4dB,夜间平均值为36．4dB,均达到了国家规定的1类声环境功能区的标准;节日期间的噪声值在白天平均值为68．7dB,超标13．7dB,夜间的平均值为70．9dB,超标25．9dB。     

杨陵区交通干道噪声污染分析研究

对杨陵区交通干道进行车流量和噪声的实地监测,结果表明,区内交通干道平均等效A声级Leq=67.7 dB,符合国家标准.3条典型路段车流量和交通噪声线性相关性有差异,相关系数分别为r=0.75、r=0.92和r=0.41;车流量和交通噪声的变化时间规律性明显.交通干道低频噪声污染严重,已超过65 dB.     

湿地公园声环境效应

随着旅游业发展,对环境影响日益凸现。笔者以无锡市蠡湖公园为例研究城市公园旅游环境效应。从旅游活动与环境间的关系,旅游建设和环境间的关系,环境对游客的影响3个方面着手,研究旅游环境效应。研究结果表明,游客量(N)与旅游噪声源(Leq,dB)之间的关系是Leq=19.91 7.08191nN。声波在传播过程中因园林植物的吸收、反射等作用损失了4.3dB,蠡湖公园内植物宽度、密度、高度、种类组成以及林带结构方面在噪声削减方面未完全发挥作用。大多数游客对蠡湖公园的声环境表示满意。     

运行中SPF级动物实验室环境指标的监测与分析

[目的]观察运行中SPF级大小鼠动物实验室的环境指标,以指导科学试验和设施管理。[方法]在不同季节、不同动物饲养量和不同管理情况下,按国家标准GB14925-2001测试相关环境指标。[结果]运行中SPF级动物实验室的各项指标稳定,全年温度21～24℃,相对湿度40%～67%,换气次数14.4～17.2次/h,空气洁净度6000～12000级,梯度压差19.8～31.6Pa,噪声37.2～45.0dB,菌落数1.0～2.1个/皿,氨浓度3.2～4.5mg/m^3。[结论]不同季节大气尘浓度的变化对SPF级动物实验室的环境指标无影响,严格管理可保持动态动物实验室的洁净度。