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bss-sond
- 提出了一种新的自适应盲源分离算法。在无噪音实时两源两传感器的情况下, 一旦观 测信号被白化, 只需要辨识一个特定的旋转矩阵就可以完成盲源分离, 并给出了能表征该旋转矩阵的角的自适应估计器。仿真结果表明, 当满足源峭度和不为零的条件时, 这种方法是一种稳定的和有效的分离算法。-proposes a new adaptive algorithm for blind source separation. In the absence of real-time two noise sources t
FastOutofvocabularyRejectionlgorithm
- 针对语音识别的实时性要求提出了一种新的基于支持向量机的OOV快速拒识算法并将其应用于基于DSP 实现的孤立词语音识别系统中。-Speech Recognition real-time requirements of a new support vector machines based on the vocabulary rapid rejection algorithm which can be used for the DSP-based Isolated Speech Recognitio
J005241
- 主要 研 究 用于声音通讯系统中的声回波抵消技术。声回波抵消通常采用声回波抵 消器来实现。具体方法是用自适应滤波器来估计回波信号，并从麦克风信号中减掉该 估计值，从而实现声回波的抵消。回波抵消器中常用的几种自适应滤波算法有LMS, NLMS, RLS等算法。对现有主要算法的性能进行了分析，并对优缺点进行评价和比 较。为了在收敛速度和运算量之间得到很好的折衷，对NLMS算法改进，得到了 PNLMS算法，对传统的快处理块算法改进，得到了精确块算法。综合两个算法，获 得了一种基
030523
- 基音频率#89: <=>?@ABCDEA:CF?>EG@EA H(I& 是语音信号一个非常重要的特征参数\"而传统的基 频检测算法#89: <BE:E :9=ACFJ=>9:<D KL2(M％\"’N大 都运用了自相关或互相关计算等计算复杂度很高的 方法\"而且分帧计算所得到的结果实际上是各帧内 基频的平均值\"这使得大多数算法不能精确地指出 任意时刻的基频\"因此\"如何在保证检测精度的前提 下\"能够找到更为高效和鲁棒的方法仍然
LMS
- 基于LMS算法的自适应滤波收敛性的Matlab仿真2 新一篇: 基于LMS算法的自适应滤波收敛性的Matlab仿真
speechenhancementbasedwavelets.c
- 基于小波的语音增强，该算法采用了一些新发现的语音特征．源代码（Ｃ＋＋）
chirplet_analasis
- 针对信号自适应chirplet分解未知参数多、实现起来比较困难的特点，文献[1]提出了一种新的chirplet分解快速算法。该算法利用计算信号的二次相位函数，得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论，此时通过谱峰检测可同时获得chirplet调频率、时间中心和幅度的估计；然后通过解线性调频技术获得其初始频率和宽度的估计，仿真结果验证了本文算法的有效性。-this code includs one method for chirplet analasis,that is used in voi
speech
- 本文首先总结了现有典型的语音端点检测算法，分析了其中几种 端点检测算法所选用的特征，给出了仿真结果和一些改进。随后提出 了噪声环境下两种语音端点检测新算法。算法一:从基于人耳的听觉 系统出发，对Mel标度滤波器组进行研究，提出了语音信号的一种新 的自适应时频参数，该参数既考虑了声道响应，又符合人耳听觉特性， 仿真结果表明了它的优越性。算法二:结合抗噪性能好的Mel倒谱距 离和多带能量嫡特征提出了一种改进的孤立词端点检测算法，该算法 不需要估计背景噪声来调整门限闽值，仿
jiyushilianglianghuadeshuohrshibe
- 基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study
LBG_newdistortion
- LBG算法实现，但使用了新的distortion计算方法-LBG algorithm realization, meanwhile using new distortion measuring method
DTWspeech
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的 处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实 验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括 语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变 换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取， 采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算 法，选定动态时间弯折为识别算法，并重点介绍其设计实现。 在
PitchExtractingNewMethodforMixedSpeechesBasedonMul
- 基于分频带自相关函数的混叠语音基频分离提取新算法 -Based on the sub-band auto-correlation function of the fundamental frequency of voice-alias A New Algorithm for Extraction
20020911
- 基于小波变换的语音基频提取新算法，基于小波变换的语音基频提取新算法-Based on wavelet transform new algorithm for speech fundamental frequency extraction based on wavelet transform new algorithm for speech fundamental frequency extraction
noise
- 语音噪声压缩新算法,一种基于vad的语音噪声抑制方法。这种新算法源于vad 技术及谱减法，它先对含噪声信号进 行vad处理，而后是基于感知掩蔽阈值的谱减法运算，降低噪声，获得清晰的增强信号。与其它算法相比，其效果更好，语 音听测试证明了这一点。-New algorithm for speech compression noise, a noise reduction of speech based vad method. This new algorithm derived from v
GSM-voice-cipher
- 一种基于GSM的低码率语音信息隐秘传输方法。 本文描述了一种可将一路低码率2．4kb／s混合激励线性预测(MELP)编码语音信息，隐藏在另一路13kb／s的GSM编码语音中，通过公共信道隐秘传输的方法。文中给出了一种新的数据嵌入方法，该方法以一个单位增广矩阵为基础，可在(2L+1)比特可修改信息中嵌入2L比特数据信息，而最多只需修改￡比特宿主信息，有较高的数据嵌入率，算法计算复杂度较低，较易于硬件实现，且对宿主信息的影响也较少。-GSM-based low bit rate voice co
The-research-of-anti-niose-speech
- 论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC，它是基于人耳听觉 特性设计的一种特征参数，在静音环境下能得到较高的识别率，但在 信噪比较低时识别率急剧下降，不利于实用化。本文通过对MFCC算 法的分析和研究，发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的 。分析窗，这不符合语音信号特性，而小波变换具有多分辨率特性，更 符合人耳的听觉特性。因此，本文将小波变换和MFCC算法相结合， 提出了三种新的语音识别特-Speech recognition has wide use in
LMS
- 在一种变步长算法基础上, 从语音信号相关性的角度出发, 提出了一种新的去相关变步长LMS 算法( DCL—NLMS) 。该算 法结构简单, 收敛速度快, 稳态失调小, 计算量与NLMS 算法相当。仿真结果表明, 该算法在处理强相关性信号时, 不仅收敛速度明 显快于其余算法, 而且稳态失调特性也有很大优势-Based on the variable step NLMS arithmetic, this paper proposes a new uncorrelated variable s
Laplace
- 传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这 一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT) 系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表 示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的 语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法