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基于负熵的语音端点检测算法被引量：4: 2009年; 在熵的基础上,引人数学上的负熵,并提出一种基于负熵特征的语音端点检测算法。算法利用平稳噪声的长时平稳特性,并通过合理假设,从噪声幅度谱中提取隐藏的高斯随机信息,在此信息基础上应用近似负熵算法构造负熵特征。与熵特征不同处在于,对平稳噪声负熵特征值趋近于零,并且与噪声信号幅度无关,基于这两种特性可以利用噪声的先验统计信息预先设定阈值,构造鲁棒性能较高的语音端点检测算法。实验表明,即使在噪声信号类型、幅度、信噪比改变或者无法正确的获取噪声后验信息的情况下,新算法依然能够保持较高的噪声检测正确率。; 徐耀华郭英王刚; 关键词：负熵语音端点检测高斯分布

语音增强：使用burg谱先验信噪比估计消除“音乐噪声”被引量：12: 2009年; 针对谱衰减增强算法中存在的"音乐噪声"问题,提出一种新的估计先验信噪比的方法。文章深入分析了谱衰减算法中"音乐噪声"的产生原因和抑制机理,并基于对先验信噪比的平滑,准确性和分辨率三者之间的关系以及它们对增强算法的影响等方面的综合考虑,选择burg方法结合直接判决准则进行估计,从而得到更加接近于真实情况下的先验信噪比。实验证明,在最小均方误差(MMSE)和对数谱最小均方误差(LSA-MMSE)增强算法中使用文章提出的先验信噪比估计,可以有效抑制"音乐噪声",同时,语音失真也进一步降低。; 徐耀华郭英范海宁; 关键词：语音增强先验信噪比音乐噪声

基于时频阈值的小波包语音增强算法被引量：17: 2008年; 该文考虑小波域应用语音降噪中听觉掩蔽效应,提出了一种基于时频阈值的小波包语音增强算法。新算法首先通过频域增强方法得到语音粗估计,通过跟踪估计语音时频特性的细节变化,及时调节降噪阈值,然后利用时频阈值对小波包系数进行处理,以达到语音降噪的目的。实验表明,较传统小波域语音降噪方法,新算法在抑制平稳白噪声的同时减小了语音信息的损失,其增强语音的MOS(Mean Opinion Score)评分、输出信噪比、MBSD(Modified Bark Spectral Distortion)测度性能均有明显提高。; 徐耀华王刚郭英; 关键词：语音增强小波阈值时频

独立分量与因子旋转关系分析被引量：3: 2005年; 解析独立分量分析和因子分析的基本原理,指出独立分量分析的本质是因子旋转,从理论上证实了Varimax和Orthomax等因子旋转与基于峭度的独立分量估计目标函数条件等价。考虑多种类型源信号的情况,提出了基于Varimax的独立分量估计方法。实验表明,在混合矩阵满足稀疏条件下该方法简单有效。; 王刚徐耀华胡德文; 关键词：独立分量分析峭度目标函数估计方法混合矩阵源信号

一种基于噪声生成模型的语言消噪算法被引量：4: 2001年; 超短波对空通信台加入定向机后会产生一种令人非常难受的噪声 ,该噪声为加性有色噪声 ,其原因是定向机用于控制天线的周期信号及其谐波分量耦合进接收电路所造成的。在基于语音生成模型的语音增强算法的基础上提出了一种基于噪声生成模型的语音消噪算法 ,成功的消除了该噪声。; 徐耀华王刚郭英门向生; 关键词：白噪声有色噪声

基于幅度谱高阶统计量的鲁棒语音端点检测算法被引量：7: 2008年; 在频域应用高阶统计量(High order statistics,HOS),提出一种基于幅度谱HOS新特征的语音端点检测(Voice activity detection,VAD)算法。算法利用相邻帧获取当前帧的统计信息,并用幅度谱构造独立零均值高斯随机序列,通过计算此序列的归一化偏度来得到HOS特征。新特征利用了噪声的长时平稳特性和无序性的先验信息,借用语音生成模型来分析噪声模型,并通过合理的假定,提取潜藏在幅度谱中的高斯信息。因此相比传统HOS特征只能用于高斯或准高斯白噪声检测,幅度谱HOS适用范围扩展到包括有色噪声在内的所有平稳随机噪声。同时新特征表现出许多优异的特性,如:平稳噪声的特征值趋近于零;语音间隙噪声段和语音结束时呈现出负峰特性等。利用这些特性可以建立适用于不同类型、不同信噪比、且具有随机切入点的强鲁棒性能的VAD算法。文章详细阐述了新特征的原理以及特性,并结合判决准则构造了一个简单的VAD算法。实验结果表明,对于平稳噪声基于幅度谱HOS的VAD算法,在检测的准确性和算法鲁棒性的综合性能上优于基于传统特征的算法。; 徐耀华郭英王刚王博杨旺高; 关键词：语音端点检测高阶累计量偏度

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徐耀华