国家自然科学基金(30000041)
- 作品数：20 被引量：262H指数：8
- 相关作者：刘琚聂开宝何振亚孙建德杜煜更多>>
- 相关机构：山东大学东南大学浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金山东大学青年科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信医药卫生自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 电子耳蜗CIS方案与特征提取相组合的语音处理方法被引量：7
- 2005年
- 本研究提出了一种改进的电子耳蜗语音信号处理策略 ,它将电子耳蜗连续交替取样波形策略 (CIS策略 )和特征提取策略相结合 ,既克服了CIS信号处理方案合成语音个性特征不明显的缺点 ,又消除了单独特征提取策略抗噪能力差的缺陷 ,使仿真后的电子耳蜗语音识别性能有了较好的改善。
- 刘琚聂开宝韩先花孙国霞
- 关键词：电子耳蜗特征提取语音信号处理
- 一种用ICA去除瞬态诱发耳声发射伪迹的新方法
- 2004年
- 如何去除伪迹是瞬态诱发耳声发射检测中一个关键的问题。本研究提出了一种用ICA去除伪迹的新方法。首先用四组线性增长的刺激声在耳道内录音 ,得到的波形是瞬态诱发耳声发射和伪迹的混叠。因为伪迹和瞬态诱发耳声发射是统计独立的 ,而且伪迹随刺激声的变化线性增长 ,而瞬态诱发耳声发射随刺激声的变化非线性增长 ,逐渐趋于饱和 ,所以它们在混叠信号中具有不同的混叠系数。用ICA算法可以将各独立分量及混叠矩阵估计出来 ,伪迹是其中的一个独立分量。然后将伪迹的波形置零后再进行一次混叠 ,便达到了去除伪迹的目的。最后通过与传统的DNLR方法比较 。
- 杜煜刘琚聂开宝
- 关键词：瞬态诱发耳声发射独立分量分析
- 电子耳蜗实现方案及其语音处理方法综述
- 本文主要介绍了当前主要的电子耳蜗实现方案、语音信号处理策略以及现有的电子耳蜗植入芯片。我们旨在描述和评价电子耳蜗实现过程中的关键所在,并结合我们自己在这方面的工作,对该领域的发展方向和前沿课题提出了一些看法。
- 聂开宝韩先花
- 关键词：人工电子耳蜗语音信号处理
- 文献传递
- 基于最小输出熵的盲反卷积方法被引量：8
- 2002年
- 针对多通道卷积混叠模型 ,基于信息理论的最小熵准则 ,利用单时间点观测样本给出了一类多通道盲反卷积方法 ,这种方法不同于其它方法的地方在于考虑了源和观测信号的上下文信息 .
- 刘琚聂开宝梅良模何振亚
- 关键词：盲源分离盲反卷积最小熵信号处理
- 非线性混叠信号的可分离性及分离方法研究被引量：17
- 2003年
- 该文分析了非线性混叠信号的可分离性及分离条件,指出现阶段非线性混叠信号盲分离的局限性。将Edgeworth展开代入信息后向传输算法中,通过一种新的自适应累积量估计方法,克服了原算法指出的Edgeworth展开在盲信号分离中的缺限。计算机仿真结果表明了所提算法在特定非线性混叠模型信号分离的效果,我们还对不同的方法进行了分析对比,指出了累积量对不同算法的影响。
- 刘琚聂开宝何振亚
- 关键词：非线性混叠信号可分离性盲源分离高阶累积量
- 一种基于汉语音调信息的电子耳蜗语音信号处理新方案被引量：3
- 2001年
- 本文在连续交替取样 (ContinuousInteleavedSampling ,CIS)电子耳蜗语音处理方案的基础上 ,针对汉语语音信号的特点 ,提出一种基于汉语音调信息的语音信号处理新方案。文中首先讨论了汉语语音的特点 ,并初步讨论了音调的变化对语音信号处理效果的影响。结果表明 ,将汉语的音调变化信息加入到CIS语音信号处理方案中 ,可明显地提高汉语的识别能力。基于本文的结果 。
- 聂开宝sdu.edu.cn刘琚高上凯高上凯
- 关键词：电子耳蜗语音信号处理功能性电刺激
- 基于图像独立特征分解的数字水印方法被引量：10
- 2003年
- 独立分量分析(ICA)是在研究盲源分离过程中出现的一种全新的信号处理和数据分析方法。利用ICA方法,可以在不知源信号和传输通道的参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,仅通过观测信号就能实时地恢复或提取源信号。该文把图像看成是多个独立的特征图像的混叠。利用独立分量分析方法同时对数字图像和水印图像进行独立特征分析,得到一种新的数字水印方法。计算机实验的结果表明这种方法加入的数字水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性。
- 刘琚孙建德
- 关键词：独立分量分析信号处理特征提取数字水印
- 基于声门闭合时刻估计的声调的提取被引量：2
- 2003年
- 利用小波变换模极大值点同信号突变点之间的关系 ,以及声门闭合时刻 (GCI)引起语音信号锐变的特点 ,通过检测两个相邻GCI的距离来估计语音的基音周期 ,由此求出基音频率对时间的变化曲线 (即声调曲线 )。通过仿真 ,该方法提取声调准确 。
- 李春晓聂开宝刘琚
- 关键词：声调小波变换基音周期基音频率语音识别技术奇异点
- 一种新的基于稀疏表征的二阶段欠定语音盲分离方法
- 2008年
- 提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号。在混叠矩阵估计阶段,利用类拉普拉斯窗口函数构造出一个新的势函数,根据基于势函数的聚类算法估计出混叠矩阵。在源估计阶段,针对l1-范数方法的不足,提出了一种新的基于高阶统计特性的稀疏表征来进行源信号的估计——统计稀疏分量分析。仿真实验表明,和同类其他二阶段估计方法相比,本文所提方法分离结果的重构信噪比更高,分离性能也更加优越。
- 杜军
- 关键词：语音分离欠定
- 基于小波变换和独立分量分析的含噪混叠语音盲分离被引量：18
- 2006年
- 含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分量分析的方法对消噪后的混叠信号进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计。仿真结果表明这种方法取得了很好的分离效果。
- 赵彩华刘琚孙建德闫华
- 关键词：语音分离小波变换独立分量分析噪声消除
