虞晓
- 作品数：10 被引量：63H指数：5
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家攀登计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于二阶前向结构和信息最大理论的语音增强算法被引量：8
- 2000年
- 基于自适应噪声对消 ( ANC)的思想 ,提出了一种适合于语音增强任务的二阶 ANC结构 .利用信息最大原理 ,推导了基于新结构的相应语音增强算法迭代公式 .新结构的主要优点在于其能分离出原始语音信号而没有滤波失真 .对真实语音信号进行大量计算机模拟实验 ,结果表明 。
- 胡光锐虞晓
- 关键词：语音增强盲源分离
- 基于CASA简化模型的语音增强算法被引量：8
- 2001年
- 基于听觉现象分析 (CASA)模型的基本原理 ,针对仅有非语音信号干扰情况下的单通道语音增强处理问题 ,利用人耳的频率掩蔽效应 ,提出了一种单通道简化 CASA计算模型语音增强新算法 .新算法通过提取混合语音输入中的有效语音时频成分并利用人耳的听觉掩蔽效应重构合成增强语音输出信号 .通过在汽车噪声和白噪声干扰下的仿真实验结果表明 ,简化的 CASA模型语音增强算法的输出信噪比约提高了 1 0 d B,且可以有效抑制干扰噪声的听觉影响 。
- 虞晓胡光锐崔玉红
- 关键词：语音增强开关网络信噪比CASA模型
- 一种采用振荡器神经网络的CASA计算模型语音分离算法被引量：5
- 2001年
- 基于听觉现象分析 (CASA)模型的基本原理 ,在仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA改进模型语音分离算法结构 .文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤 .讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和分割神经网络处理部分 .通过上述两个部分的处理可以将输入混合语音信号在时频域上分割为若干有听觉感知意义的语音听觉感知成分分段 Segments,以便于新算法后续处理部分中语音 Segments的聚类和分离重构输出处理 ,最终完成语音分离任务 .
- 胡光锐虞晓茅晓泉
- 关键词：语音分离CASA模型语音识别
- 基于盲信号处理和听觉现象分析的语音增强与分离方法
- 语音是人类相互之间进行交流最自然和最方便的形式之一.语音通信是一种理想的人机通信方式.目前各种语音数字信号处理技术如语音编码、语音识别等已广泛应用于各个信号处理领域中,但是在复杂的语音环境下、特别当干燥噪声信号具有与原始...
- 虞晓
- 关键词：语音增强
- 文献传递
- 基于统计估计的盲信号分离算法被引量：21
- 1999年
- 最大熵法（ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙ，ＭＥ）和最小互信息量法（ＭｉｎｉｍｕｍＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＭＭＩ）是两种目前最常用的盲信号分离算法．在分析ＭＥ与ＭＭＩ算法的基础上，提出了一种利用反馈结构的输出信号概率密度函数（ｐｄｆ）估计的增强ＭＥ算法．与传统ＭＥ算法相比较，新算法无需给出传统ＭＥ算法中神经元非线性函数的具体表达形式，而是直接利用输出信号ｐｄｆ估计来推导算法的迭代核，进行算法自适应．分析了应用几种不同ｐｄｆ估计方法的新算法迭代公式．通过计算机模拟表明，新算法比传统ＭＥ算法对于解决卷积混合输入的盲信号分离问题时，具有更好的算法性能．
- 虞晓胡光锐
- 关键词：盲信号分离MMI语音识别卷积
- 自适应噪声对消中的 ELMS 算法及其变步长算法被引量：5
- 1998年
- 基于对ＬＭＳ算法的研究，提出一种适用于自适应噪声对消（ＡＮＣ）系统的ＥＬＭＳ算法结构，分析比较了ＥＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法的统计性能，还提出了一种较为实用的变步长归一化ＭＶＳ－ＡＮＥＬＭＳ算法．大量的计算机模拟仿真论证了新算法的优越性．
- 虞晓胡光锐吴小滔
- 关键词：ANC变步长算法
- 基于高斯混合密度函数估计的语音分离被引量：12
- 2000年
- 基于最大熵法（Ｍａｘｉｍ ｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ， ＭＥ）、最小互信息量法（Ｍｉｎｉｍ ｕｍ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍ ａ－ｔｉｏｎ， ＭＭＩ）和最大似然法（Ｍａｘｉｍ ｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ， ＭＬ）是解决盲信号分离问题的常用算法，分析了ＭＥ、ＭＭＩ以及ＭＬ算法之间关系．基于高斯混合模式（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ， ＧＭＭ）概率密度函数估计，提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法．与传统ＭＥ的计算机模拟实验结果比较得知，新算法具有更好的收敛性能和语音分离效果．
- 虞晓胡光锐
- 关键词：语音分离盲信号分离密度函数
- 变帧率技术在语音识别中的应用被引量：4
- 1998年
- 变帧率（ＶＦＲ）分析技术可以在语音识别时，用以丢弃那些特征非常相似的语音帧．文中分析了已有ＶＦＲ方法的不足，并提出了一种新的ＶＦＲ方法．这种新方法能够更加突出语音信号中发音变化区域．计算机模拟实验显示，经该方法预处理后的语音送入隐马尔柯夫模型的语音识别系统比传统算法有更高的识别率．
- 孙放胡光锐虞晓
- 关键词：语音识别隐马尔柯夫模型
- 采用聚类神经网络与分离输出语音重构的语音分离算法被引量：5
- 2000年
- 基于听觉现象分析计算模型 ( CASA)的基本原理 ,对仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA计算模型语音分离算法结构 .利用实例说明了算法的具体实现步骤和参数设置 .讨论了该算法结构中各语音听觉感知成分 Segments的聚类过程和对分离输出语音的重构处理部分 ,以及如何采用合适的听觉感知成分聚类规则设计相应的聚类神经网络 ,以完成对应不同输入独立语音源信号的各 Segments的聚类 。
- 虞晓胡光锐徐雄
- 关键词：语音分离聚类神经网络
- 基于FIR神经网络的非线性盲信号分离被引量：10
- 1999年
- 针对实验环境中可能出现的非线性卷积混合盲信号分离问题，在反馈结构最大似然盲信号分离算法的基础上，利用混合高斯模式概率密度函数估计方法，提出了一种采用有限冲激响应神经网络的非线性盲分离算法，并推导了新算法的权向量迭代公式．通过与其他盲信号分离算法的计算机模拟实验结果比较，新算法能更有效地进行非线性函数逼近，得到更小的输出均方误差，达到较好的非线性盲信号分离效果．
- 虞晓胡光锐
- 关键词：非线性盲信号分离混合高斯模型FIR神经网络
