李鸿燕 作品数:43 被引量:103 H指数:6 供职机构: 太原理工大学 更多>> 发文基金: 山西省自然科学基金 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 文化科学 机械工程 更多>>
盲源分离在单通道语音增强算法中的应用 被引量:3 2006年 提出一种单通道语音增强算法。首先由接收到的单声道语音信号的含噪部分构造一个假想噪声源,将这一噪声源和含噪的信号作为多通道自适应去相关(MAD)盲分离算法的输入,得到增强的语音信号。进一步将这一增强的语音作为输入,利用Daubechies小波对其进行分解,在小波域中选取合适的阈值函数进行滤波,然后合成时域语音信号。根据以上步骤得到的增强语音有较高的信噪比及可懂度。 马建芬 李鸿燕 张雪英 王华奎关键词:语音增强 盲源分离 小波变换 基于信号能量的浊语音盲信号分离算法 被引量:2 2015年 针对以往单声道浊语音分离算法对目标语音信号分离不稳定性和信噪比低的不足,引入了浊语音的另一个重要特征,即信号能量。提出了一种基于信号能量的浊语音分离算法,算法对经典的Hu-Wang算法进行了改进,将能量特征应用于听觉重组部分,通过能量特征来改进目标语音听觉流的重组性能,降低噪声对重组后的目标听觉流的干扰,提高算法的稳定性。实验结果表明:与Hu-Wang算法相比较,该改进算法可提高目标语音的分段信噪比,改善了目标浊语音的分离性能。 李鸿燕 屈俊玲 张雪英关键词:通信技术 计算听觉场景分析 语音分离 基于深度SVM网络模型的语音情感识别方法 本发明涉及语音情感识别技术领域,具体是一种基于深度SVM网络模型的语音情感识别方法。包括以下的步骤,S100~语音信号的预处理操作:包括端点检测、预加重、分帧加窗;S200~语音信号的情感特征提取:包括韵律特征、MFCC... 孙颖 张雪英 王少玄 宋春晓 吕慧芬 李鸿燕 黄丽霞文献传递 一种鲁棒性音素分段算法 2006年 基于小波变换的鲁棒性因素分段算法的基本思想是在运用传统的参数滤波方法进行音素分段之前首先将语音信号在小波域中进行滤波,提出对听觉感知有效的语音分量,然后用传统的参数滤波方法进行分段。参数滤波是以一个变化的参数对信号进行滤波,得到信号在不同频带中的分量,可以证明,若滤波参数以一定的规律变化,则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构。利用新方法进行分段并测试其鲁棒性,实验证明新方法分段效果好且鲁棒性强,是一种有效的音素分段算法。 马建芬 李鸿燕 张雪英 王华奎关键词:语音信号处理 小波变换 基于心理声学模型的语音后置感知滤波器 本发明涉及基于心理声学模型的语音后置感知滤波器,首先,该感知滤波器不需要融合在各个算法中,因而不会影响算法的复杂度,但是却获得了同样增强听觉感知度的效果。其次,它只是针对增强语音的再次处理的过程,使得增强语音的听觉感知度... 贾海蓉 李鸿燕 武奕峰 张雪英文献传递 基于CASA和谱减法的清音分离改进算法 2016年 现有的基于计算听觉场景分析(CASA)的单通道语音盲信号分离算法大多集中在对浊音分离的研究,对清音分离的研究甚少。针对清音分离的问题,对传统的基于CASA和谱减法的清音分离算法进行改进,改进算法通过估计语音onset/offset判别出可能存在清音的时频块,并利用相邻时频单元能量具有连续性的原理,对相应的时频块中每一时频单元分别进行噪声能量估计,使噪声能量估计更加精准。仿真实验结果表明,改进算法比传统算法运算量更小,对清音分离的有效性更高。 赵蓉蓉 李鸿燕 曹猛关键词:计算听觉场景分析 谱减法 “DSP原理及应用”实践教学模式研究 被引量:16 2009年 实践环节是培养高素质电子信息专业人才的重要环节之一,本文在对DSP实践教学现状分析的基础上,从DSP实践教学内容、教学方法、教学形式等几个方面进行了探讨,并提出了相应的方法和措施,可供相关专业参考。 张雪英 李鸿燕 张小玫关键词:DSP 实践教学 教学模式 基于计算听觉场景分析的混合语音信号分离算法研究 被引量:6 2014年 人耳听觉系统能够在强噪声的环境下区分出自己感兴趣的语音,基于计算听觉场景分析(CASA)的基本原理,其重点和难点是找到合适的声音分离线索,完成目标语音信号和噪声信号的分离。针对单通道浊语音分离的问题,提出了一种以基音为线索的浊语音信号分离算法。在白噪声、鸡尾酒会噪声等六种噪声干扰条件下,通过仿真实验结果表明,相比于传统的谱减法,语音分离算法的输出信噪比平均提高了7.47 d B,并有效抑制了干扰噪声,改善了分离效果。 屈俊玲 李鸿燕关键词:语音分离 计算听觉场景分析 基音 基于单片机控制的甲烷浓度监控报警仪 本文设计的用单片微机控制的甲烷浓度报警监控仪,是采用热催化原理(俗称黑白元件)探头制成的甲烷浓度测量仪,适用于中小型煤矿井下各作业场所中测量空气中的甲烷浓度。仪器能够根据甲烷浓度报警限(1.00%)进行声、光报警,并启动... 李鸿燕关键词:单片机控制 敏感元件 煤矿开采 安全监控 文献传递 加强融合表情和语音的抑郁症检测模型 2024年 抑郁症患者的表情和语音具有直观、易于获取等优点,已被广泛应用于抑郁症检测,但现有研究存在忽略表情变化过程包含的信息在抑郁症检测中的作用,未能将动态表情包含的信息与静态表情、语音有效结合,识别准确度不高等问题。针对上述问题,提出一种用动态表情和语音加强融合静态表情特征的抑郁症检测模型。在语音特征提取模块中加入Bi-LSTM网络,挖掘语音的时序信息,用情感语音迁移学习,再用抑郁症语音训练。表情特征提取模块采用双通道结构,利用混合注意力机制分别提取动态表情和静态表情特征,特征更具判别性。特征加强融合模块用语音和动态表情加强融合静态表情,特征信息互补加强。实验结果表明,所提方法在AVEC2014数据集上检测的RMSE和MAE降低到8.21和6.03,优于目前使用语音和表情检测抑郁症的方法。 张涛 李鸿燕