沈刘平
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：解放军理工大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于MARS的语音清晰度客观评价被引量：3
- 2008年
- 提出了基于多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)的语音清晰度客观评价方法。该方法提取语音信号的Mel倒谱系数作为评估语音清晰度的候选特征参数。在Mel倒谱系数的失真距离基础上,利用MARS方法选出对语音清晰度影响较大的特征参数,并结合主观DRT分建立最佳客观预测模型,实现特征参数失真距离到客观DR∧T分的映射。仿真结果表明,分别采用训练集合样本和测试集合样本进行测试时,使用该方法评价的客观DR∧T分与主观DRT分的相关度,分别达到0.958和0.9102。
- 沈刘平杨吉斌曹铁勇张雄伟孙新建
- 关键词：语音清晰度MEL倒谱系数
- 一种基于语音分类的清晰度客观评价算法
- 2007年
- 为了能方便、快捷、可靠地对失真语音进行语音清晰度性能评价,提出了一种基于语音分类的加权巴克谱失真语音清晰度客观评价算法SC-W BSD。该算法提出在巴克域中对清音帧、浊音帧及过渡音帧巴克带谱失真进行加权来求失真语音的客观失真测度。通过分析3类语音的巴克谱失真测度与DRT分的相关程度,提出一组以相关系数的幂次方为权重的有效SC-W BSD权重矢量。实验结果表明,SC-W BSD方法和DRT分的相关度达到了0.924 73,与巴克谱失真测度算法相比提高了4%。
- 张雄伟沈刘平曹铁勇杨吉斌孙新建
- 关键词：语音清晰度语音分类相关度
- 基于高阶谱的战场声目标特征提取被引量：5
- 2007年
- 由于高阶谱对于高斯噪声不敏感的特性,在战场噪声环境中,提取被动声目标的双谱、双谱切片和相位耦合特征,通过建立声目标的高斯混合模型(GMM),进行声目标信号的识别。将基于此模型的识别结果与功率谱方法比较。仿真结果证明:基于高阶谱特征提取方法优于AR功率谱特征,该方法在抑制背景干扰中具有优越性。
- 禹熊伟张雄伟陈功沈刘平
- 关键词：特征提取双谱
