苏州市科技发展计划(SYG201033)
- 作品数：4 被引量：21H指数：3
- 相关作者：赵鹤鸣余耀吴迪张晓俊陶智更多>>
- 相关机构：苏州大学更多>>
- 发文基金：苏州市科技发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 模型与特征混合补偿法及其在耳语说话人识别中的应用被引量：4
- 2012年
- 为了提高信道差异下短时耳语说话人的识别率,提出了一种在模型域和特征域进行混合补偿的方法。该方法首先在模型训练阶段以联合因子分析法为基础,通过估计训练语音的说话人空间和信道空间,提取出说话人因子,消除信道因子,其次在测试阶段,将测试语音的信道因子映射到特征空间,实施特征补偿,从而在模型和特征两方面去除信道信息,提高识别率。实验结果显示,在三种不同的信道训练环境下,混合补偿法都取得了相似的识别率,且新方法对短时耳语音的测试效果要优于联合因子分析法。
- 顾晓江赵鹤鸣吕岗
- 关键词：说话人识别特征域补偿法
- 一种改进的最小统计噪声功率谱估计算法被引量：2
- 2013年
- 噪声功率谱估计是语音增强系统中的一个重要部分。基于Martin提出的最小统计噪声功率谱估计算法(MS)提出了一种改进的噪声功率谱估计算法。实验结果表明算法能够较好跟踪噪声谱的变化,提高噪声功率谱估计的准确性,改善增强后语音的质量。
- 余耀赵鹤鸣
- 关键词：语音增强
- 低信噪比下采用感知语谱结构边界参数的语音端点检测算法被引量：8
- 2014年
- 提出了一种采用感知语谱结构边界参数(PSSB)的语音端点检测算法,用于在低信噪比环境下的语音信号预处理。在对含噪语音进行基于听觉感知特性的语音增强之后,针对语音信号的连续分布特性与残留噪声的随机分布特性之间的不同点,对增强后语音的时-频语谱进行二维增强,从而进一步突出连续分布的纯净语音的语谱结构。通过对增强后语音语谱结构的二维边界检测,提出PSSB参数,并用于端点检测。实验结果表明,在白噪声-10 dB到10 dB的各种信噪比环境下,采用PSSB参数的端点检测算法,相对于其它端点检测算法,更有效地检测出语音的端点。在-10 dB的极低信噪比下,提出的方法仍然有75.2%的正确率。采用PSSB参数的端点检测算法,更适合于低信噪比白噪声环境下的语音端点检测。
- 吴迪赵鹤鸣陶智张晓俊肖仲喆许宜申
- 关键词：端点检测算法极低信噪比语音端点检测噪声环境
- 非平稳噪声环境下的噪声功率谱估计方法被引量：7
- 2012年
- 提出了一种新的非平稳噪声环境下的噪声功率谱估计方法。该方法通过采用非固定长度的时间窗跟踪含噪语音功率谱的最小值,解决了传统跟踪时延较大的问题。不同频带采用不同的阈值计算语音存在概率,从而利用语音存在概率值的大小调节噪声和语音的混合程度。实验证明,本文提出的方法较基于语音活性判决(Voiceactivity detectors,VAD)的一系列方法和传统的最小统计(Minimal statistic,MS)算法有更好的效果,从而有效地改善了增强后语音的质量。
- 余耀赵鹤鸣
- 关键词：噪声估计非平稳噪声
