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Density peaks clustering based integrate framework for multi-document summarization被引量：2: 2017年; BaoyanWangJian ZhangYi LiuYuexian Zou; 关键词：动态规划

一种基于MDT特征补偿的噪声鲁棒语音识别算法: 本文针对噪声环境下语音识别系统性能下降的问题,提出了一种新的基于语音时频相关性的Mel特征矢量聚类补偿算法（TF-CBFC）。该算法首先基于时频点信噪比实现了掩码估计,利用纯净语音信号时域和频域的相关性,实现了时频块（T...; 胡旭琰邹月娴王文敏; 关键词：语音识别 HMM

基于MDT特征补偿的噪声鲁棒语音识别算法被引量：2: 2013年; 针对噪声环境下语音识别系统性能下降的问题,提出一种基于语音时频相关性的Mel特征矢量聚类补偿算法。该算法首先实现掩码估计,利用纯净语音信号时域和频域的相关性,实现了时频块的有效划分和基于时频块的语音特征聚类。在此基础上,对带噪语音的Mel语谱进行特征补偿。采用HTK工具和TIDIGITS数据库加入不同类别噪声的语音测试结果表明:该算法在不同信噪比条件下,获得了较基于频域相关性聚类特征补偿算法更好的性能。; 胡旭琰邹月娴王文敏; 关键词：语音识别

基于单AVS的空间目标语音增强方法: 2013年; 空间目标语音增强技术在移动语音应用中具有重要价值。为有效抑制空间干扰语音和背景噪声,采用声学矢量传感器(acoustic vector sensor,AVS),利用其结构的特殊性和各输出分量间的三角函数关系,引入阻塞矩阵,推导目标语音信号的功率谱,从而实现对AVS全向分量的最佳Wiener滤波获得增强语音。仿真实验表明,该方法能够有效抑制空间语音干扰和背景噪声。该方法采用单AVS,计算复杂度低,具备移动设备上的应用优势。; 邹月娴王鹏王文敏; 关键词：语音增强 WIENER滤波

一种基于单AVS的空间目标语音增强方法: 空间目标语音增强技术在移动语音应用中具有重要的实用价值。为有效地抑制空间干扰语音和背景噪声,本文利用声学矢量传感器（AVS）结构的特殊性和其各输出分量间的三角函数关系,在频率域设计阻塞滤波器获得非目标语音信号分量的估计,...; 邹月娴王鹏王文敏; 关键词：语音增强维纳滤波

多重约束非负矩阵分解的非平稳噪声语音增强（英文）被引量：1: 2017年; 低信噪比非稳态噪声环境中的语音增强仍是一个开放且具有挑战性的任务.为了提高传统的基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)的语音增强算法性能,同时考虑到语音信号的时频稀疏特性和非稳态噪声信号的低秩特性,本文提出了一种基于多重约束的非负矩阵分解语音增强算法(multi-constraint nonnegative matrix factorization speech enhancement,MC–NMFSE).在训练阶段,采用干净语音训练数据集和噪声训练数据集分别构建语音字典和噪声字典.在语音增强阶段,在非负矩阵分解目标函数中增加语音分量的稀疏性约束和噪声信号的低秩性约束条件,MC–NMFSE能够更好地从带噪语音中获得语音分量的表示,从而提高语音增强效果.通过实验表明,在大量不同非平稳噪声条件和不同信噪比条件下,与传统的基于NMF的语音增强方法相比,MC–NMFSE能获得较低的语音失真和更好的非稳态噪声抑制能力.; 邹月娴刘诗涵王迪松; 关键词：语音增强非负矩阵分解非稳态噪声

基于AVS和稀疏表示的鲁棒语者声源DOA估计方法被引量：1: 2015年; 基于声学矢量传感器（Acoustic vector sensor,AVS）和空间声源稀疏表示理论,进行了鲁棒的高精度语者声源到达角（Direction of arrival,DOA）估计方法研究。考虑混响和加性噪声影响,本文推导了AVS接收信号的向量化的协方差矩阵模型,设计了过完备字典,依此建立声源的空间稀疏表示模型,最终通过求解稀疏空间谱获得鲁棒的DOA估计。本文进行了大量的不同混响和加性噪声条件下的仿真实验和实际环境中的DOA估计实验,实验结果表明,本文提出的语者声源DOA估计方法在信噪比5-30dB范围内可获得均方根误差（Root mean square error,RMSE）小于1°的估计精度。在实际环境中也取得了2-10°误差的DOA估计结果。; 邹月娴郭轶凡郑炜乔; 关键词：协方差矩阵

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国家自然科学基金(61271309)