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基于PSO和改进神经网络的图像滤波方法的研究
被引量:
3
1
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。
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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
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职称材料
一种适用于双微阵列的语音增强算法
2
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。
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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
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职称材料
低信噪比环境下的语音识别方法研究
被引量:
11
3
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。
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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
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职称材料
基于噪声特性的语音增强算法
被引量:
5
4
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。
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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
下载PDF
职称材料
基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法
被引量:
10
5
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。
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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
下载PDF
职称材料
结合人耳听觉感知的两级语音增强算法
被引量:
7
6
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。
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关键词
语音增强
对数
谱幅度
最小
均方
误差
感知增强滤波
下载PDF
职称材料
结合掩蔽特性的LSA-MMSE语音增强方法
被引量:
1
7
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
下载PDF
职称材料
题名
基于PSO和改进神经网络的图像滤波方法的研究
被引量:
3
1
作者
张银雪
贾振红
蒋海军
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学数学与系统科学学院
出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期34-36,共3页
基金
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(批准号:NCET-05-0897)
文摘
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。
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
Keywords
image filtering
BP neural network
hyperbolic tangent error function
Particle Swarm Optimization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种适用于双微阵列的语音增强算法
2
作者
毛维
曾庆宁
龙超
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第10期245-249,共5页
基金
国家自然科学基金(61461011)
教育部重点实验室2016年主任基金(CRKL160107)
+1 种基金
桂林电子科技大学研究生科研创新项目(2017YJCX16
2017YJCX20)资助
文摘
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。
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
Keywords
dual-mini microphone array
speech enhancement
logarithmic minimum mean square error
minimum variance distortionless response
improved minimum controlled recursive average algorithm Wiener filter
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
低信噪比环境下的语音识别方法研究
被引量:
11
3
作者
王群
曾庆宁
谢先明
郑展恒
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2017年第1期50-56,共7页
基金
国家自然科学基金(61461011)
教育部重点实验室2016年主任基金(CRKL160107)资助项目
文摘
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。
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
Keywords
speech enhancement
low SNR
modified Wiener filter
Log MMSE algorithm
speech recognition
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
基于噪声特性的语音增强算法
被引量:
5
4
作者
孟欣
马建芬
张雪英
曹棣
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
太原理工大学信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第33期244-248,261,共6页
基金
教育部高等学校博士点基金(20111402110013)资助
文摘
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。
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
Keywords
speech enhancement algorithm
noise classification
deep neural network
subspace
wiener filtering
spectral subtraction
logMMSE
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法
被引量:
10
5
作者
陈琪
郭英
张群
王布宏
机构
空军工程大学电讯工程学院
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2008年第6期1037-1040,共4页
基金
国家自然科学基金(60601016,60672032)资助项目
陕西省自然科学基金(2006F40)资助项目
文摘
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。
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
Keywords
Speech enhancement
Gain function
Masking threshold
Noise masked probability
ESA-MMSE
分类号
TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]
TS802.3 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
结合人耳听觉感知的两级语音增强算法
被引量:
7
6
作者
张勇
刘轶
刘宏
机构
北京大学信息科学技术学院
深港产学研基地深圳市智能媒体和语音重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第4期363-373,共11页
基金
深圳市技术研究开发计划基础研究(JCYJ20120831171439442)
文摘
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。
关键词
语音增强
对数
谱幅度
最小
均方
误差
感知增强滤波
Keywords
speech enhancement
minimum mean-square error log-spectral amplitude
perceptual enhancement filter
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
结合掩蔽特性的LSA-MMSE语音增强方法
被引量:
1
7
作者
陈琪
郭英
段艳丽
王博
机构
空军工程大学电讯工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z3期2271-2272,共2页
文摘
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
Keywords
Speech enhancement Masking threshold Noise mased probability LSA—MMSE
分类号
TH7-55 [机械工程—仪器科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO和改进神经网络的图像滤波方法的研究
张银雪
贾振红
蒋海军
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
下载PDF
职称材料
2
一种适用于双微阵列的语音增强算法
毛维
曾庆宁
龙超
《科学技术与工程》
北大核心
2018
0
下载PDF
职称材料
3
低信噪比环境下的语音识别方法研究
王群
曾庆宁
谢先明
郑展恒
《声学技术》
CSCD
北大核心
2017
11
下载PDF
职称材料
4
基于噪声特性的语音增强算法
孟欣
马建芬
张雪英
曹棣
《科学技术与工程》
北大核心
2016
5
下载PDF
职称材料
5
基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法
陈琪
郭英
张群
王布宏
《信号处理》
CSCD
北大核心
2008
10
下载PDF
职称材料
6
结合人耳听觉感知的两级语音增强算法
张勇
刘轶
刘宏
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014
7
下载PDF
职称材料
7
结合掩蔽特性的LSA-MMSE语音增强方法
陈琪
郭英
段艳丽
王博
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
下载PDF
职称材料
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