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赵鹤鸣, 朱美虹, 陈雪勤, 肖筱华
通信技术,2002,1:4~12,-0001,():
-1年11月30日
从计算声场景思想出发,研究了如何从混叠语音中提取各源信号基音及谐波分量的方法,在此基础上根据语音信号正弦模型重建各语音分量,从而实现混叠语音分离。实验结果表明,笔者提出的方法是十分有效的。
计算声场景分析,, 混叠语音,, 多基音分析,, 信号分离
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赵鹤鸣, 陶智, 龚呈卉
声学学报,2005,30(4):367~372,-0001,():
-1年11月30日
提出了一种适用于低信噪比下的提高语音的听觉效果的语音增强方法。该方法在谱减法的基础上有两个特点:首先减参数是根据人耳听觉掩蔽效应提出的且是自适应的;其次采用了与人耳听觉系统特性更为适应的Bark子波变换方法对增强前后的语音进行分析。对该算法进行了客观和主观测试,结果表明:与谱减法相比对低信噪比的语音信号,(1)能更好地抑制残留噪声和背景噪声,(2)增强后的语音具有更好的清晰度和可懂度。
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赵鹤鸣, 王永琦, 陈雪勤
声学学报,2005,30(6):530~535,-0001,():
-1年11月30日
听觉模型已应用于语音信号处理的许多方面,并已取得了较好的结果。论文根据目前应用较为广泛的听觉模型,提出了模型中各部分的逆变换。首先通过对自相关图谱逆变换并经迭代运算重构相位信息恢复神经发放率,再经半波整流逆运算恢复负半部分信号,最后对描述内毛细胞、突触模型的相关方程进行逆运算和Gammatone逆滤波,构成整个听觉模型的反演方法。作为应用论文提出了一种基于听觉模型逆变换的含噪语音增强方法。实验结果表明,该方法对含噪语音有很好的降噪效果,特别是当信噪比较低时,该方法较常用的方法更为有效。论文提出的听觉模型逆变换方法可应用于语音增强等领域。
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【期刊论文】利用CASSANDRA-I神经计算机实现有限词汇连续语音识别1
赵鹤鸣, 顾晓东, 余道衡, 赵鹤鸣*
电子与信息学报,2002,24(7):987~991,-0001,():
-1年11月30日
该文提出并讨论了如何用小型神经计算机CASSANDRA-I进行有限词汇非特定人连续语音识别的方法,同时还提出了一种新的基于关键词的句法分析方法。利用CASSANDRA-I小型神经计算机,可满足有限词汇连续语音实时识别的要求;利用基于关键词的句法分析,可提高有限词汇连续语音识别的识别率与识别速度。
神经计算机,, 句法分析,, 语音识别
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赵鹤鸣, 朱棋, 陈雪勤, 俞一彪
声学学报,2004,29(2):177~181,-0001,():
-1年11月30日
以反映听觉特性的临界频带子波变换为工具,对混叠语音进行了分析,提出了一种基于临界频带子波变换的混叠语音源信号基音分离和检测方法,在此基础上利用数字多谐振荡器的选频特性,有效地获取构成混叠语音的每个语音信号的各谐波分量,以此实现从混叠语音中分离出各源信号。实验结果表明混叠语音分离方法是可行有效的。
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