焦蓓
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：湘潭大学材料与光电物理学院光电工程系更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 结合改进自相关与加权小波分量的基音检测法被引量：2
- 2013年
- 自相关函数法和小波变换法是经典的基音检测方法,在简要分析单独使用它们进行基音检测存在不足的基础上,提出一种结合改进自相关与加权小波分量的检测方法。采用改进自相关函数对传统自相关函数进行幅度补偿以弥补传统自相关函数随滞后时间增加导致幅度衰减的缺陷;将多级小波变换分量加权求和以突出语音的基音信息,然后将两种方法结合突出真实基音周期处的峰值。实验结果表明,与传统的自相关函数法和小波变换法相比,两者结合的方法减少了倍频、半频及伪随机点的错误,提高了基音检测的精度。
- 焦蓓曾以成侯丽霞
- 关键词：基音检测小波变换自相关函数
- 强噪声环境下基于改进HHT的语音端点检测被引量：6
- 2012年
- 为提高语音端点检测系统在低信噪比环境下检测的正确率,提出一种强噪声环境下基于改进的希尔伯特-黄变换语音端点检测方法。对每帧信号进行经验模态分解,得到有限个固有模态函数,去掉第一个固有模态函数,其他的都让其通过一个带宽为250～3500Hz的带通滤波器,消除部分噪声。对所选固有模态函数加权,再进行希尔伯特变换得到能量特征值。通过分析噪声特性,估计噪声阈值。在希尔伯特能量谱上,根据阈值搜索语音起点以及终点。仿真实验表明,在低信噪比的情况下,方法的准确率有明显的提高,并具有很强的鲁棒性。
- 侯丽霞曾以成焦蓓
- 关键词：语音端点检测希尔伯特-黄变换经验模态分解
- 基音周期检测的希尔伯特-黄变换方法被引量：1
- 2015年
- 根据语音信号非平稳非线性的时变特点,提出了一种基于希尔伯特-黄变换的基音周期检测法。该方法不需要对语音信号进行短时平稳假设,能自适应地对信号进行分解,具有很高的时频分辨率(不受Heisenberg不确定原理的制约)。利用短时能量对语音进行清浊音判断,再经过经验模态分解将信号分解为若干固有模态函数,然后对每个固有模态函数进行希尔伯特变换求其瞬时幅值与瞬时频率,根据基音特点对分解得到的固有模态函数加权求和突出基音周期信息,最后采用自相关平方法进行基音检测。实验表明,该方法较传统的基音检测法精度有所提高,且鲁棒性较好。
- 焦蓓曾以成毛燕湖
- 关键词：基音检测希尔伯特-黄变换经验模态分解
- 语音信号的基音检测法研究
- 语言是人类最重要的交流工具，与机器进行语音交流，让机器明白我们说的是什么，这是人们长期以来的梦想。随着信息技术的发展，语音信号处理的重要性日显突出，比方，它将成为信息化战争不可或缺的重要组成部分。 在语音信号处理中，重...
- 焦蓓
- 关键词：语音信号特征参数
- 文献传递
