weixin_46039719的博客

它在信号开始时为零，在P相到达之前为零或接近于零，并随着P波迅速增加。由于阻尼能量函数在P波开始时变化很大，因此它被用作跟踪和选择P相到达时间的度量。使用大量不同强度和信噪比的记录对PPHASEPICKER进行了测试，结果表明，PPHASEPICKER能够更准确地从背景噪声中挑选出真实信号的起始点，并正确区分首次到达的信号是P波(突发或脉冲)还是信号来自故障传感器。phasepicker算法将信号转换为具有粘性阻尼的单自由度振荡器的响应域，然后跟踪耗散阻尼能量的变化率来拾取p波相位。行百里者，半于九十。

音乐信号的源分离是一个吸引人但困难的问题，尤其是在单通道的情况下。给定乐器源的数量，该算法通过聚类从不同帧中提取的谐波结构，直接从混合信号中学习这些模型。对合成器乐源、真实器乐源和歌声等多种混合信号的实验表明，该算法优于一般的非负矩阵分解（NMF）源分离算法，具有良好的主观聆听质量。因此，这些仪器的谐波结构是从混合信号的每一帧的频谱中提取的。然后，我们通过对提取的结构进行聚类，给定乐器源的数量来学习平均谐波结构（AHS）模型，即单个乐器的典型谐波结构。单通道源分离问题是确定不足的源分离问题的极端情况。

1]张锐,吕俊.基于分离结果信噪比估计与自适应调频网络的单通道语音分离技术[J].广东工业大学学报,2023,40(02):45-54.本文通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

在语音信号的盲源分离中，源频谱中固有的不平衡对依赖单源优势来估计混合矩阵的方法提出了挑战。我们提出了一种基于定向稀疏过滤（DSF）框架的算法，该算法利用具有可学习权重的Lehmer平均值来自适应地解释源不平衡。在多个真实声学环境中的性能评估表明，与基线方法相比，声源分离有所改善。无监督盲源分离 （BSS） 是从其混合物中提取源信号的过程，几乎没有关于源的先验信息，并且没有使用标记数据的事先训练。在本文中，我们重点讨论了从多通道观察到的混合（特别是语音信号）中估计复值混合矩阵的问题。行百里者，半于九十。

AIR数据库的最初目的是允许对混响环境中的信号处理算法进行实际研究。提供双耳房间脉冲响应 （BRIR），用假人头在不同位置测量，具有不同的声学特性，例如混响时间和房间音量。除了评估去混响算法和对混响语音的感知研究外，数据库的这一部分还允许调查头部阴影影响，因为所有录音都是在有和没有假人头部的情况下进行的。这进一步允许研究（双耳）到达方向（DOA）算法以及信号处理算法对双耳线索的影响。由于去混响也可以应用于电话语音，因此最新的扩展包括假人头的人工嘴和模拟电话之间的（双通道）脉冲响应。行百里者，半于九十。

在人类的感知系统中，视觉感知和听觉感知是两种主要感知手段，其中，声音是传递信息的重要媒介，也是听觉感知系统的基本要素之一。当前，随着人工智能技术的迅速发展，机器视觉、计算机视觉等方面的技术虽趋于完善，但机器听觉的主要研究对象是语音和声纹，其对复杂声音事件分类和检测等领域的研究仍相对匮乏。该方法从先验信噪比的定义出发，使用小波阈值多窗口功率谱估计方法减小语音功率谱和噪声谱的方差，从而实现先验信噪比的平滑。并运用一种无监督系统，使用增强型多窗口萨维茨基-戈雷 （MWSG） 频谱图进行稳健的鸟类声音检测。

我们表明，与单窗口对应物相比，使用MWSG滤波器的频谱图估计是无偏的，并且具有较低的方差。在所提出的方法的第二阶段，我们利用增强频谱图中特定方向上T-F活动突出的这些线索进行鸟类声音检测。典型的挑战包括，记录环境的可变性，不同的噪声条件， 鸟类声音的种内和种间变异性。我们表明，对于选定的去噪SG滤波器，时频箱处的估计频谱图是无偏的 并且与考虑单个窗口时相比，使用多个窗口时的方差较小。这项工作的重点是从嘈杂的生物声学音频信号中自动检测鸟的声音 在无监督设置中，即自动查找给定音频中包含鸟声的时间段 信号。

在构造稠密卷积神经网络的稠密块时，使用了最大特征映射函数，在保留模型稠密式连接、减少信息遗忘的同时，也强化了卷积神经元所学内容中的有效信息，为提高分类识别能力提供了良好的模型。依据语音谐波形态和单个音素频谱的分布切分窄带频谱图，对精细化分割后的结果从空间及通道两个维度进行选择性关注，使模型更加聚焦于可区分伪造和真实语音上的谐波位置和频谱宽泛程度，增强了模型对语音声学特性的感知，进一步提高了识别能力。其结果是完全由启发式算法构建的识别类似噪声的环境声音的最佳混合程序。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

直接定位方法则通过对麦克风阵列接收信号进行加权形成波束，分析和计算空间谱相关函数，并且空间搜索中谱相关函数值最大的位置就对应这估计声源的位置，例如基于可控波响应功率(Steered Response Power,SRP)的方法。根据CCITT建议，国际上采用697Hz、770Hz、 852Hz、94IHz低频群及 1209Hz、1336Hz、 1477H、1633Hz高频群从低频群和高频群任意各抽出一种频率进行组合，共有16种组合，代表16种不同的数字键或功能，每个按键唯一地由一组行频和列频组成。

本文讲解具有交叉信号模式的色散信号的群延迟（色散曲线）估计和模式分离，并用Matlab代码实现。所提出的GDMD方法不仅可以表征瞬态脉冲故障信号，广义色散模态分解；自适应线性调频模式追踪；非线性线性调频模式分解。[1]马丹丹. 多模式混叠兰姆波信号盲分离方法研究[D].南京信息工程大学,2020.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2020.000336.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

神经网络的输出目标是男性说话者理想的软掩模。在输出端，利用混合信号的输出幅度谱和相位将音频STFT转换回时域，并采用自监督学习方法。训练集是混合音频的前40秒中理想软掩模和二进制掩模的分离结果，网络输出是验证集为混合音频后的后20秒中男性说话者预测的理想软掩膜。[1]鲁玉军,周世豪,胡小勇.基于BP神经网络和小波神经网络的太阳辐射强度预测[J].软件工程,2023,26(01):5-8+4.DOI:10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2023.001.002.行百里者，半于九十。

随着智能化设备的广泛普及,语音信号作为智能化设备的一个重要的交互语言显得尤为重要,语音信号处理被广泛地应用在语音识别、智能控制、身份识别、智能家居等领域,MATLAB仿真软件具有强大的信号处理功能,能对语音信号进行平移、尺度变换、系统分析、时频转换和滤波等操作。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。title('IFFT 后的信号波形');部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。ylabel('功率谱');ylabel('对数谱');title('功率谱');title('对数谱');

1]王宏,潘金贵.基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计[J].计算机应用与软件,2008(11):140-142+193.有很多博客说涉及到了采样等等问题，但“wavread”移除后可以直接使用“audioread”进行代替。未定义函数或变量 'wavread’的很简单的解决办法。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

在声源定位领域中,提出了很多传统的声源定位方法,包括基于广义互相关时延估计方法、可控波束形成（SPR）、多重信号分类（MUSIC）以及反卷积声源成像（DAMAS）等。传统声源定位方法对环境噪声、混响以及多声源事件对定位精度没有很好的解决,导致了声源定位在实际应用中的困难,提高了对硬件设备的要求,增加了系统成本。% m 预白化滤波器类型：'standard','roth','scot','phat','ml'行百里者，半于九十。

mean(Fm1);if (abs(y(i))

卷积音频混合的BSS通常在麦克风和源的数量相等时通过多通道线性滤波执行（确定的情况）。一个成功的例子是独立矢量分析（IVA），它通过每个源中频率分量之间的共现来对信号进行建模。为了给源建模提供更多的自由度，本文提出了确定BSS的一般框架。它基于使用原始双分离算法的即插即用方案，使我们能够通过时频模板隐式地对源信号进行建模。通过使用所提出的框架，可以通过设计增强源信号的掩码来开发确定的BSS算法。作为其应用的一个例子，我们通过定义一个时频掩码来提出HVA，该时频掩模通过头谱的稀疏性增强音频信号的谐波结构。

基于离散傅里叶变换的系统，如正交频分复用（OFDM）和单载波频分多址（SC-FDMA），特别容易发生带外漏电。尽管已经提出了许多技术来抑制基于DFT的系统中的旁瓣，但计算复杂性和带外功率泄漏之间的令人满意的平衡仍然难以实现。正交预编码是一种很有前途的线性技术，其中具有正交列的预编码矩阵的零空间旨在抑制旁瓣。然而，它们的算术复杂性高---有源子载波数量的二次---这限制了它们的应用。在本文中发现，如果使用块反射器而不是非结构化的酉变换来执行预编码，则算术复杂度可以变为线性而不是二次。行百里者，半于九十。

LQ/QR分解方法，用于估计具有基频和多次谐波的目标信号的观测中存在的加性背景噪声。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

在本文中，提出了一种基于加权压力匹配方法（WPMM）的私人声音系统。目的是将输入信号设计到扬声器阵列，允许合成目标场，该目标场在所谓的暗点和听众位置之间具有较大的振幅变化。当阵列的输入能量有限时，该系统使听者能够控制方向性性能和在聆听位置再现目标场的准确性之间的权衡。这是通过基于对聆听区声场特性的限制来计算暗区中的WPMM权重来实现的。在具有圆形阵列原型的消声环境中的实验结果表明，听者可以在很宽的频率范围内控制性能权衡。本文的第二部分介绍了当用户选择性能约束的新值时快速更新输入信号的算法。

2） A. Westfeld，“F5 – 一种隐写算法”，在国际信息隐藏研讨会上。施普林格，2001 年，第 289–302 页。3） 朱晓鑫， 刘建峰， 张文明.“一种基于汉明码和湿纸码的隐写算法”。于新熙/电子与信息学报， 2010， 2010（1）.1） 田华， 秦军， 常春春， 等. “使用简化汉明奇偶校验矩阵改进的湿纸代码及其在IP语音隐写术中的应用”].網際網路技術學刊, 2017, 18.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

谱相减减少背景（加性）噪声影响的最流行方法之一是谱相减。背景噪声是降低录音中语音质量和清晰度的最常见因素。该去噪算法旨在降低噪声水平而不影响语音信号质量。我们需要设计陷波参数均衡器，有选择地滤除噪声发生的频率。由于陷波滤波器也可以去除上述频率下的语音信号的分量，我们将应用峰值滤波器来在陷波滤波器的输出处增强语音信号。[1]向瑾,翟成瑞,杨卫,孟令军,张文栋.基于小波变换的音频信号去噪[J].微计算机信息,2007(35):85-86.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。

语音处理(speech signal processing)用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。由于现代的进音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。[1]朱淑琴,裘雪红.VC调用MATLAB方法及在语音处理中的应用[J].微机发展,2003(08):31-32+35.用于自动语音和说话人识别的声学和语言建模的特征提取、人类语音生成和感知、模式识别。行百里者，半于九十。

将线性输入样本X（n）与该输入X（n-l）的先前估计进行比较。差值d（n）以及当前步长ss（n）被提供给编码器逻辑。该输出样本还用于更新步长计算ss（n+l），并提供给解码器以计算输入样本的线性估计。[1]周江,杨清学,梁桃华,孟奕峰.基于EPG3231的ADPCM解码算法实现[J].电子设计工程,2017,25(12):175-177+181.DOI:10.14022/j.cnki.dzsjgc.2017.12.041.编码器接受来自比较器的差值d（n）和步长，并计算4位ADPCM码。

本应讲解在对话语音处理应用中使用的自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）的实现包括以下内容：•语音数据文件的文件格式•ADPCM编码算法•ADPCM解码算法•步长确定•初始和重置条件。图1显示了ADPCM编码过程的框图。将线性输入样本X（n）与该输入X（n-l）的先前估计进行比较。差值d（n）以及当前步长ss（n）被提供给编码器逻辑。如下所述，该逻辑产生ADPCM输出样本。该输出样本还用于更新步长计算ss（n+l），并提供给解码器以计算输入样本的线性估计。

在研究了发声器官和语音的产生过程以后,便可以建立一个离散时域的语音信号产生模型，对于进一步的各项研究以及各种具体应用，这个模型是非常重要的。这里先给出一个较简单的模型如图2-1所示，对于大多数研究和应用而言(例如语音编码，语音识别等)，这个模型可以完全满足需要。%---------------波形显示--------------title('输入语音波形');

性别鉴定旨在通过对输入的语音信号进行分析处理,判定一个语音处理系统中说话人的性别,它是说话人识别和语音识别的一个重要研究课题。准确的性别鉴定不仅对于提高说话人识别的精度有重要意义,在非特定人连续语音识别的前端加入性别鉴定,然后利用男女两个语音模型对输入语音进行语音识别,还可以在较大程度上提高语音识别的准确度。[1]黄关维.一种用于说话人性别鉴定的混合算法[J].现代计算机(专业版),2008(08):8-11+17.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。

鸟类是湿地野生动物中最具代表性的类群，是湿地生态系统重要组成部分，也是监测湿地环境质量重要的生物指标。鸟的种类确定对湿地生物多样性和生态平衡提供了重要的依据。鸟类的鸣声和形态特征一样，具有物种的特性，是鸟类重要的生物学特征，也是识别鸟类的重要依据。 本文针对我国经济开发和环境保护的矛盾突出，湿地资源遭受严重破坏的问题，在分析现有声音识别技术原理与系统结构的基础上，基于LMS算法消除嘈杂的鸟类语音信号中的噪声后识别其对应的鸟类物种。

大多数已有的音调检测算法都是集中在音调和频率 的对 应 关 系 上 (如 中央 C音 的频 率 为 261．6Hz)。文献[1]介绍了一种基于 Gold—Rabiner算法 的MT系统 ，它通过波形的结构来计算频率；文献[2]讨论了4种算法 ：谐波频谱法 (HPS)、基于 HPS的倒谱法 (CB|玎PS)、最大 相似法 (ML)和 自相关 函数法(WACF)，其中前 3种是基于频率范围的计算 ，第 4 种是基于时间范围的计算。智能神经网络系统 3是一个大规模计算 、连接以及推理 的系统。