题名 一种舰载低信噪比环境下的音频端点检测算法
被引量：2
1
作者
王中正 王鉴 韩焱 韩星程
机构
中北大学山西省信息探测与处理重点实验室 中北大学信息与通信工程学院
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期197-203,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(62203405) 山西省基础研究计划(20210302124545) +1 种基金 山西省高等学校科技创目(2020L0301) 山西省青年科技研究基金项目(201901D211250)。
文摘
针对舰载环境下音频端点检测准确率及鲁棒性较低的问题,提出了一种谱减法和朴素贝叶斯分类器相结合的音频端点检测算法。首先提取纯净音频信号MFCC0与GFCC0构建融合特征,与能熵比特征一同作为朴素贝叶斯分类器的输入进行训练及建模,再利用多窗谱谱减法提升待测含噪信号信噪比,提取信号相关特征,朴素贝叶斯分类器根据待测信号特征判断该信号的类别。仿真实验结果表明,该算法针对舰载低信噪比含噪音频信号与传统方法相比有效降低了虚检和漏检,具有更好的准确性及鲁棒性。
关键词
音频端点检测 多窗谱谱减法 Mel频率倒谱系数(MFCC) Gammatone频率倒谱系数(GFCC) 朴素贝叶斯
Keywords
audio endpoint detection multi -window spectral subtraction Mel frequency cepstral coefficients(MFCC) Gammatone frequency cepstral coefficients(GFCC) Naive Bayes
分类号
TJ83
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TN912.16
[电子电信—通信与信息系统]
题名 强噪环境下分频段数字音频信号精细化采集研究
2
作者
哈筝
机构
山西大学音乐学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第11期64-68,共5页
文摘
在强噪环境下,为了获取高质量、低失真度的数字音频信号,提出一种强噪环境下分频段数字音频信号精细化采集方法。通过麦克风设备获取音频信号,利用LM4550芯片对其作采样、编码等处理后生成数字音频信号,基于AC-97单元接收数字音频信号,利用频段分割器对其作频带分解,获得互不重叠子频段数字音频信号。采用多窗谱谱减法对其去噪,利用数据通信接口将其传输给LM4550芯片,在完成模拟信号转换后,通过耳机输出,实现数字音频信号精细化采集。实验结果表明,该方法处理后的各子频段数字音频信号有用信息得以完整保留,并提高了信号波形的规整度和规律性,强噪声环境下数字音频信号的PESQ指标达到4.08以上,最大失真度为3.74%。
关键词
强噪环境 分频段 数字音频信号 FPGA 频段分割器 多窗谱谱减法 通信接口 模拟信号
Keywords
strong noise environment divided frequency digital audio signal FPGA frequency band splitter multi -window spectral subtraction communication interface analog signal
分类号
TN914-34
[电子电信—通信与信息系统]
题名 改进的多窗谱谱减法语音增强研究
被引量：6
3
作者
姚远 李亚伟 白天皓
机构
华中师范大学物理科学与技术学院
出处
《电子测试》
2019年第14期40-43,共4页
文摘
背景噪声是通信系统的干扰噪声来源之一,相关研究者越来越重视该问题。语音增强能够降低噪声影响,从而提高语音可懂度[1]。在多窗谱谱减法的基础之上,本文将帧间平滑以及先验信噪比估计结合起来,提出了一种改进多窗谱的语音增强算法。仿真结果显示本文所提出的算法既提高了语音信噪比,又改善了语音可懂度。
关键词
语音增强 多窗谱谱减法 帧间平滑 先验SNR估计
Keywords
Speech Enhancement multi -window spectral subtraction Inter-frame Smoothing Prior SNR estimation
分类号
TN9
[电子电信—信息与通信工程]
题名 基于多窗谱减和LMS在工厂中的去噪实现
被引量：1
4
作者
徐金石 杨立东
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第24期66-71,共6页
基金
内蒙古自然科学基金(2021MS06030) 内蒙古科技攻关项目(2021GG0023)资助。
文摘
为有效抑制工厂复杂环境中的背景噪声,获取音频信号中包含的有用信息,提出了一种基于多窗谱谱减法和自适应最小均方误差滤波算法相结合的音频降噪方法。首先使用改进多窗谱谱减法即修改谱减关系中的增益因子对含噪音频进行初步噪声抑制,有效避免了音乐噪声的产生并提升在了非平稳噪声干扰下的音频感知质量。然后再使用基于双曲正切函数调整步长因子的变步长自适应LMS滤波算法对已经初步去噪后的音频信号进行二次降噪处理,从而达到消除音频中噪声分量目的。仿真实验结果表明,该方法相较传统多窗谱谱减法去噪后信噪比提升7 d B左右,较固定步长LMS算法提升3~4 d B,较传统多窗谱级联定步长LMS算法提升1~2 d B,且该方法简单易行,且具有较好的实际应用价值。
关键词
工厂噪音 音频降噪 改进多窗谱谱减法 变步长自适应最小均方算法
Keywords
factory noise audio denoising improved multi -window spectral subtraction variable step size adaptive LMS algorithm
分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
题名 低信噪比环境下改进的倒谱距离语音端点检测算法
被引量：2
5
作者
张涛 章小兵 朱明星
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
出处
《电声技术》
2017年第7期108-112,125,共6页
基金
安徽工业大学产学研基金资助重大项目(RD14206003)
文摘
在强背景噪声的情况下,针对传统倒谱距离法端点检测难以判断语音段起止点的问题,提出了一种基于多窗谱估计的谱减法与改进的倒谱距离语音端点检测新方法。首先对每一帧带噪信号进行多窗谱估计得到平滑功率谱,提取前导无话段平均功率谱,再利用谱减法对带噪语音信号进行减噪处理,对语音的减噪是为了更好地进行下一步的端点检测,然后对传统的倒谱距离门限阈值进行改进,得到一种改进的自适应阈值,并结合倒谱距离法进行端点检测。通过仿真实验结果表明,与传统倒谱距离端点检测算法相比,本文方法提高了低信噪比语音端点检测的精度,具有良好的鲁棒性能。
关键词
端点检测 多窗谱估计谱减法 自适应门限阈值 倒谱距离 平滑功率谱
Keywords
endpoint detection multi - window estimation spectral subtraction adaptive threshold eepstrum distance smooth power spectrum
分类号
TN912.35
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于传统能零比和自相关函数主副峰结合的端点检测法
6
作者
蔡诚 章小兵 吕昊
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
出处
《电子测试》
2021年第4期25-28,共4页
文摘
端点检测是语音信号处理中的一个非常重要的步骤,其准确度直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的端点检测方法可以在高信噪比环境下准确地检测语音端点,但在低信噪比情况下,传统的端点检测特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测效果的下降。为此,本文提出了一种对语音进行改进的多窗谱减法降噪和中值滤波减少低信噪比环境下无话段的起伏后,在结合对数能量、过零率和自相关函数主副峰比值的端点检测方法,实验表明,该方法比传统的端点检测方法具有更好的精度和鲁棒性,在低信噪比环境下取得了良好的端点检测效果。
关键词
端点检测 改进的多窗谱减法 短时平均能量 自相关函数主副峰比值
Keywords
endpoint detection improved multi window spectral subtraction short-term average energy autocorrelation function ratio of main and secondary peaks
分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
题名 无线电通信中的端点检测算法
7
作者
黄保霖 刘智 林玮
机构
南京航空航天大学物理学院
出处
《电声技术》
2023年第9期104-107,共4页
文摘
针对无线电语音传输过程中低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的情况,改进优化谱减法,通过对多窗谱谱减算法中参数的自适应选择,获得对噪声频谱的合理估计,提高信号的降噪效果,并使用谱熵为特征的端点检测算法对人声进行提取。仿真对比实验结果显示,在强噪声环境下,所提算法在语音增强方面表现更出色,识别准确率更高。
关键词
低信噪比(SNR) 功率谱 多窗谱改进谱减法 谱熵
Keywords
low Signal-to-Noise Ratio(SNR) power spectrum multi -window spectral enhanced spectral subtraction spectral entropy
分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
