语音增强在去除猪咳嗽噪声中的应用研究

[目的]猪的咳嗽声音可用来评价猪的健康状况,然而在实际环境中,猪场中常装有风扇使得提取到的猪咳嗽声音信号受到低频风扇噪声的干扰。为了滤除低频噪声,提出了基于猪咳嗽声音信号的增强方法。[方法]结合猪咳嗽声音信号的特点,借鉴语音增强方法对含噪猪咳嗽声音信号进行去噪处理。首先,分别采集猪咳嗽声音信号和风扇噪声信号,利用MATLAB(2016a)对两种信号分别进行分析处理,得到其时频域特性。其次,采用基于离散余弦变换(DCT)的增强算法对含噪猪咳嗽声音信号进行处理,同时对基于经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的增强方法和DCT的增强算法在去除风扇噪声的效果进行比较。[结果]理论分析与仿真表明,在-5~5dB的信噪比环境中,基于DCT的增强方法无论是在低信噪比还是非平稳噪声环境下,均比基于EMD和WPT的增强方法得到更高的增强信噪比信号。[结论]说明基于DCT的增强方法具有更好的去噪效果,可以更好的分离出猪咳嗽声音信号和风扇噪声信号。     

基于语音识别的农产品价格信息采集方法

【目的】将语音识别技术应用到农产品价格信息采集中,面向非特定人和限定词汇量的汉语普通话连续语音识别,提出一种适合于农产品价格采集环境的语音识别鲁棒性方法;以隐马尔科夫模型为基础,训练出适合该环境下的声学模型,以缓解因测试环境和训练环境不匹配而导致的识别率降低,进一步提高识别率。【方法】在数据采集和处理阶段,首先根据要识别的限定词汇按照一定的语法规则构建转换文法,利用该文法生成的脚本指导训练集和测试集录音;然后选择不同的农产品价格采集环境和不同的说话人进行语音采集,并进行准确的人工切分,最后构建出语音语料库;在模型训练阶段,选择自左向右无跳转结构的连续混合密度隐马尔科夫模型,对训练集中的数据提取39维的MFCC特征向量,用于模型训练。首先以单音素为建模单元,并分别训练基于隐马尔科夫模型的男声模型、女声模型及男女混合声学模型;然后,考虑到单音素稳定性差和易受协同发音现象影响等因素,以上下文相关的三音素为识别单元建模,重新训练上述模型;针对三音子建模单元带来的模型数量大量增加,进而造成的训练样本不足问题,采用决策树状态聚类方法来改善该问题;决策树的构建过程中,利用语音学知识,根据声母发音方式、发音部位的不同以及韵母构成、韵头的不同,划分出若干声韵母集合实现了二值问题集的设计;在此基础上,用增加混和高斯分量的方法来进一步使得模型描述更加精确;最后,为了解决信道的乘性噪声问题,在采用上述策略的同时利用CMN和CVN方法来缓解测试环境与训练环境不匹配问题,最终训练得到了相应的男声模型和女声模型。在测试阶段,对采用上述各方法后得到的不同模型,分别采用相同的测试集进行试验,得出不同方法下的句子识别率、词识别率以及精准度。【结果】三音子声学模型的识别性能明显优于单音素声学模型,女声模型和男声模型的性能均优于男女混合声学模型,决策树聚类方法对识别率的提高不明显但可以明显减少三音子模型的数量,混合高斯分量的增加对识别率具有一定提高但同时带来计算量的增加,CMN和CVN方法可以明显提高系统的识别性能。通过对不同地点和不同说话人进行测试,最终识别率男性为95.04%,女性为97.62%。【结论】语音识别技术应用到农产品价格信息采集过程中是可行的。本文提出了一种农产品价格采集环境下提高语音识别率的方法,试验证明通过该方法训练出的模型具有较好的识别性能,本研究方法为日后应用系统的开发奠定了基础。     

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。     

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。     

物联网环境下农产品追溯系统构建研究

为全面、高效获取农产品生产、加工和流通各个环节的信息,本文基于物联网技术对农产品追溯系统进行构建。在介绍物联网技术特别是RFID系统的技术原理和工作流程基础上,结合国内外追溯系统应用案例,总结出一般的农产品物联网应用架构并提出目前存在的问题和相关建议。     

高噪声环境下基于倒谱距离的语音端点检测算法的实现

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,对倒谱距离算法进行了改进,利用语音信号的倒谱向量判断语音端点信息。MATLAB仿真实验结果表明,在白噪声和汽车噪声环境下,信噪比分别为10 dB和15 dB时,得到的语音单字清晰度分别达到93%和95%,实现了90~100 dB高噪声环境下可靠的语音通信。     

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。     

一种增强波导多层光盘跟踪信号的方法

波导多层光盘存储系统是基于新原理的存储系统。基于该原理,提出了波导多层光盘的设计思路。自动聚焦和信道跟踪信号是光盘驱动器中的关键信号,用来纠正光盘在旋转中产生的跳动、偏心等误差。针对波导多层光盘的特点,提出了跟踪信号增强的方法,该方法通过控制光盘内层信息面的反射率来提高聚焦和信道跟踪信号的强度。分析结果表明,该方法可以显著提高跟踪信号的平均强度,解决波导多层光盘技术中聚焦寻迹信号微弱的问题。     

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。     

论农业市场风险规避

随着农业市场化、国际化进程的不断加快,我国农业市场风险性逐渐加大。农业市场风险已成为农业生产经营者面临的主要风险。主要表现为市场价格的不稳定性、需求的多变性、预测的偏差性、政策的变动性,并具有长期性、阶段性、连锁性等特点;其成因主要包括价格调节滞后、市场信息不畅、农业产业化组织程度低等。可通过完善农业市场信息体系、提高农业产业化组织程度、发展期货交易等途径规避农业市场风险。     

浅谈发展农产品期货市场

农产品期货是农民稳定收入、规避风险的重要工具。从我国农产品期货市场的实际情况出发,结合我国农产品期货市场中出现的问题,提出了我国农产品期货市场的改进建议。     

农业土壤表面不平度分形维数计算方法的对比与分析

[目的]分形理论作为描述自然界和非线性系统中不光滑和不规则几何形体的有效工具,如何运用到农业土壤表面的研究中,是目前研究的热点问题.[方法]采用非接触式激光不平度测量仪测量了播种后地表(垂直于播种方向)、播种后地表(平行于播种方向)、犁地后地表(垂直于犁地方向)和整地后地表(平行于整地方向)4种农业地表的不平度,分别采用变差法、结构函数法和轮廓均方根法分析了4种农业地表不平度的分形维数、无标度区间及相关系数.[结果]犁地后地表起伏大,但分维小,细微结构少,复杂程度小;播种后地表(垂直于播种方向)起伏大,但复杂程度小,播种后地表(平行于播种方向)起伏小,但复杂程度高;同在平行于耕作方向,整地后地表的起伏大于播种后地表的起伏,但其复杂程度低于后者.[结论]均方根法计算农业土壤表面不平度的分形维数更精确,线性回归的相关性更好,无标度区间变化很小.     

农业信息市场的培育和发展

我国是一个农业大国 ,农业信息市场的潜力很大 ,要发展我国的农业就必须培育自己的农业信息市场。本文就我国农业信息市场的培育和发展进行了探讨     

保护农业环境刻不容缓

保护农业生态环境,在我国古代就有认识,并且逐代加深.古今的环保问题,原因虽然不同,但后果都很严重.当务之急是更新观念,从我做起,大力发展生态农业,实现农业的可持续发展.     

发展农业品牌全面提升农产品质量安全

永安市创新工作方式,加强监管工作力度,积极做好农业品牌各项工作,全面提升永安市农产品质量安全水平.总结分析永安市农业品牌工作成效及经验做法.     

地方政策性农业保险对农产品市场的影响研究——以武汉市蔬菜市场为例

2019年中央一号文件指出,探索对地方优势特色农产品保险实施以奖代补试点。地方政府的保费补贴政策是否有效降低了农产品市场的风险?本文基于农业政策保险背景,以武汉市为例,运用GARCH模型,分析武汉市实行蔬菜保险保费补贴政策后大宗蔬菜品种价格波动变化,探讨地方政策性农业保险对蔬菜价格波动的影响。结果表明,武汉市蔬菜保险政策实施后,大宗蔬菜20类蔬菜品种有14类蔬菜品种价格波动程度明显减缓,意味着武汉市蔬菜保险保费补贴政策的实施,缓解了武汉市大部分蔬菜品种市场价格波动的风险。地方性农业保险的实施,不仅可以保障农业生产者的利益,还可以稳定蔬菜市场,降低蔬菜市场价格波动的幅度。武汉市推行蔬菜保险有效性的经验证据,可拓展地方性农业保险政策作用与功能研究的边界,更为缓解其它类型农产品价格波动幅度提供了参考借鉴。湖北省省级层面并没有统一的蔬菜保险保费补贴措施,为稳定湖北省蔬菜生产,相关部门可以考虑在全省范围内逐步开展蔬菜政策性农业保险。     

OECD与WTO农业支持政策衡量的比较及应用

在阐述农业支持政策衡量必要性的基础上，详细比较了经济合作与发展组织（OECD）、WTO农业支持政策衡量方法在政策分类、计算方法、覆盖范围、评价性能等方面的差异，并指出两种方法在我国应用时应注意的问题．     

农业保险保费补贴政策是否缓解了农产品市场风险

最近几年的中央一号文件均有涉及深化农业保险发展的内容,在进一步推进农业保险前,探究农业保险保费补贴政策是否有效降低农产品市场风险有显著的政策和现实意义。本文以首批中央财政农业保险保费补贴的农产品水稻、玉米、小麦、大豆和棉花为例,首先利用Chow检验判断中央财政出台农业保险保费补贴政策是否为大宗农产品价格变化的一个间断点,之后利用GARCH模型探究中央财政施行农业保险保费补贴后,农产品市场价格波动的风险是否发生显著变化。结果表明,农业保险保费补贴政策实施后,水稻、玉米、小麦、大豆和棉花价格的变异系数明显下降;中央财政对农业保险保费补贴是这5类农产品价格变动的一个间断点。GARCH模型证实了农业保险保费补贴政策降低了这5类农产品价格的波动程度,即农业保险保费补贴政策缓解了大宗粮棉油农产品市场风险。研究表明,中央财政补贴农业保险保费的政策,实际上是利用市场化手段间接管控农业风险,这种方式是有效的,夯实了农业保险扩面、增品、提标的必要性。