摘要：传统的跨语种交互翻译机器人语义纠错方法通常是单向的,效率较低,导致识别错误率较高。为此,文章提出基于语音信号的跨语种交互翻译机器人语义纠错方法。在基础语音识别的基础上,通过交互标定和特征提取来修正语义错误位置,并设计语音信号翻译机器人的语义纠错模型,采用随时间反向传播(Backpropagation Through Time,BPTT)循环训练核验方式,以确保纠错的准确性。测试结果显示,经过3个阶段测试,选定的5段语音材料的纠错识别率成功控制在10%以下,表明基于语音信号的跨语种交互翻译机器人语义纠错方法高效,具有实际应用价值。

摘要：目的 研究肺结节患者的语音信号诊断特征,探讨不同中医证候肺结节患者语音信号指标的差异,探索肺结节声诊客观化、定量化、标准化研究思路与方法。方法 通过问诊形式采集肺结节患者(肺结节组)、健康对照者(健康对照组)的年龄、性别、吸烟史、CT影像学等一般资料,以及肺结节患者的中医四诊信息,并进行中医辨证分型。借助SONY A10线性PCM录音设备采集所有研究对象的语音信号资料,采用OpenSMILE工具包获取[a]、[e]、[i]、[o]、[u]5个元音的扩展的日内瓦极简声学参数集(eGeMAPS),比较肺结节患者与健康人群的语音特征指标,以及不同中医证型肺结节患者的语音特征;进一步根据结节数量将肺结节患者分为孤立性肺结节组、多发性肺结节组,根据肺结节大小分为小直径组、中直径组、大直径组,比较各组语音特征指标。结果 (1)共纳入肺结节患者156例、健康对照者62例;肺结节患者中,孤立性肺结节73例、多发性肺结节83例,小直径92例、中直径49例、大直径15例。(2)156例肺结节患者中,气虚证49例、阴虚证31例、痰湿证42例、其他证型34例。(3)在频率特征指标方面,肺结节组5个元音F0值高于健康对照组,元音[i]的Jitter、F3 frequency值低于健康对照组(P0.05)。(5)大直径组元音[i]的F2 amplitude值高于小直径组、中直径组(P<0.05),中直径组元音[i]的Slope 500~1 500值高于小直径组(P<0.05)。(6)痰湿证肺结节患者元音[a]的F1 frequency、F2 frequency,元音[e]的F3 frequency值低于气虚证肺结节患者(P<0.05)。结论 肺结节患者的语音信号具有一定特征,不同中医证型、不同结节大小患者的语音信号特征存在差异,可以为肺结节的病证诊断提供依据。

摘要：利用小波变换提取语音信号的能量聚集带,将其隐藏在混沌载体信号中进行传输,设计一种盲提取算法实现不同混沌动力学系统下语音信号的有效提取。以3种不同维数的混沌动力学系统为背景,仿真实验定性和定量地分析了所提出算法的性能,验证了噪声环境下算法的可靠性,证明盲提取算法可作为对混沌保密通信系统保密性验证的有效方法。

摘要：数字语音处理是采用数字化的方法,对语音的传送、存储、识别、编码等进行数字化处理,涉及多个学科,广泛应用于数字通信、语言学习、自动翻译、人工智能等多个领域。滤波器在数字信号处理中发挥着重要作用。设计一个低通滤波器,对语音信号进行滤波,以获得语音信号的低频分量。

摘要：压缩感知技术在许多领域都有广阔的应用前景。压缩感知关键技术主要包括稀疏矩阵的选取,观测矩阵的构造以及重构算法的设计。语音信号不同于一般信号,通常在观测矩阵和重构算法中有特殊的结构特征。在实际的应用中,噪声难以避免,而压缩感知系统中,重构系统是非线性的,且对噪声敏感,因而研究具有抗噪能力的鲁棒性压缩感知系统具有重要意义,也是压缩感知技术能否真正实用的关键之一。本文首先介绍了压缩感知的基本概念,然后分析各种噪声对压缩感知带来的影响,侧重从语音信号的观测矩阵和重构技术入手,介绍具有鲁棒性的压缩感知投影算子和重构算法,最后对未来可能的研究方向进行了展望。

摘要：介绍了一种实用的语音信号数据采集系统．在给出了系统硬件设计方法和原理后，重点地阐述了有关软件设计及其程序流程图和实施说明．

摘要：在如今高度信息化的时代,信息和通信已成为现代社会的“命脉”。语音作为一种承载着特定信息量的模拟信号,是信息传输和信息接收的重要方式。基于此,以语音信号为研究对象,利用MATLAB GUI设计了一个处理系统,利用巴特沃斯型、切比雪夫Ⅰ型、切比雪夫Ⅱ型、椭圆型对语音信号进行去噪、滤波处理,分析不同滤波器作用下的时域和频域特性。实验结果表明所恢复的语音与原始语音相差无几,取得了很好的效果,为实际中语音信号的处理提供了一定的借鉴意义。

摘要：含噪语音信号处理是指结合数字信号处理技术对含噪语音信号进行降噪处理。利用MATLAB软件对采集到的语音信号进行时域、频域分析,模拟产生噪声信号加到语音信号中,仿真分析得到含噪声语音信号的时域、频域波形图。文章综合运用数字信号处理技术设计低通滤波器对含噪语音信号降噪处理,并仿真产生滤波后的时域、频域波形图,对比分析完成含噪语音信号的降噪处理。

摘要：介绍了语音信号的数字化噪声抑制技术。该技术通过PCM编码对模拟语音信号数字化,再以CPLD器件进行数字化噪声抑制处理,然后解码为语音输出,从而得到优良的语音噪声抑制效果,并可通过软件调节噪声抑制参数。还以应用实例介绍了电路原理,说明了设计要点。

摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。