一种高效的语音分段算法的研究

合集下载

多人声混叠语音信号的盲源分离算法研究

其中Ｗ是我们要估计的分离矩阵．时可知Ｙ＝ＷＡｓ．同
说咀ｙ某个线性变换令口是的：ＷＡ．上式可以表示为：则
＝＝Ｔｓｇ ∑ｇｗＷＡ：＝ｆ
ｉ（１４）．源自向量Ｗ彼此正交的．据这一特性我们可以对已估计出是根的独立成分进行渐进正交化．即一个接着一个地将独立成
为：
１极大化非高斯性原理．
根据中心极限定理的重要推论，一定条件下．此相在彼互统计独立的随机向量和的分布趋向于正态（斯）布．高分换句话说两个相互统计独立的随机向量的和比其中任何一个参与求和的随机向量更加接近高斯分布．们可以如下式我
即：
一
∑（）
（）１．１ｏ
Ｊ可ｌ。即
可以通过寻找最优分离矩阵Ｗ使得ｗ的非高斯性极大化．
则就是一个独立成分．即极大化ｗ的非高斯性便可得到混合向量中的一个最接近于源信号的独立成分。
法。
为了得到极大化峭度的绝对值．们可以从某个初始我
向量Ｗ开始．据可用的样本值ｚｚＰ依（为ＣＡ白化预处理过的数据）计算出使ｙ．＝ｗｒ的峭度绝对值增大最快的方向．后ｚ然将向量Ｗ转到该方向。由公式１５知的峭度绝对值的导数．

音频信号处理算法的设计与优化

音频信号处理算法的设计与优化随着数字音频技术的不断发展，音频信号处理算法的设计和优化也成为了近年来研究的热点之一。

音频信号处理算法主要应用于音频录制、音频传输、音频编解码、音频增强等领域，对音频处理效果的提升发挥着重要的作用。

本文将从音频信号处理算法的设计和优化两个方面，探讨该领域的最新进展和未来的发展趋势。

一、音频信号处理算法的设计音频信号处理算法的设计主要包括滤波算法、降噪算法、提取特征算法、编解码算法等。

在滤波算法中，数字滤波器是最为常见的滤波器之一，其主要通过解析式计算来实现滤波的效果。

在降噪算法中，基于信噪比的降噪算法、基于频率分析的降噪算法等可以有效减少噪声对音频信号的影响。

在提取特征算法中，常用的算法包括快速傅里叶变换、小波变换等，可以提取出音频信号的频率和强度等特征信息。

在编解码算法中，常用的算法包括AAC、MP3等，可以实现对音频数据的压缩和恢复。

为了使音频信号处理算法更加高效、精确，现代音频信号处理算法设计一般采用了多种算法的组合。

例如，在语音识别中，通常通过梅尔倒谱系数（MFCC）算法将语音信号转化为频域特征，进而使用高斯混合模型（GMM）或支持向量机（SVM）来进行分类识别。

此外，深度学习算法也被广泛应用于音频信号处理领域，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，可以有效提取音频信号的特征信息和实现音频信号的分类识别和语音合成等。

二、音频信号处理算法的优化音频信号处理算法的优化是为了提高算法的计算效率和处理精度的同时，也要对算法的实时性和稳定性进行考虑。

目前，音频信号处理算法的优化主要从以下几个方面展开。

首先，对音频信号进行预处理。

对于音乐、语音等不同类型的音频信号，可以针对其特点进行预处理，例如通过预加重、降噪、滤波等方式，提高信号质量，从而减少后续处理过程中的计算负担。

此外，可以采用并行计算、流式计算等方式，增加算法的计算效率。

其次，优化算法的设计结构。

算法的设计结构直接影响其计算效率和处理精度。

一种基于差分进化的鲁棒音频隐写算法

一种基于差分进化的鲁棒音频隐写算法苏兆品1,2,3，沈朝勇1，张国富1,2,3，岳峰1,2，胡东辉1,2,3（1. 合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥 230601；2. 合肥工业大学工业安全应急技术安徽省重点实验室，安徽合肥 230601；3. 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室，安徽合肥 230009）摘要：音频隐写是将秘密信息隐藏到音频载体中，已成为信息隐藏领域的一个研究热点。

已有研究大多聚焦最小化隐写失真，却以牺牲隐写容量为代价，且往往被一些常规信号攻击后难以正确提取秘密信息。

为此，基于扩频技术，首先，分析了隐写参数（分段隐写强度和分段隐写容量）与不可感知性和鲁棒性的关系，并构建了一种以分段隐写强度、分段隐写容量为自变量，以不可感知性和隐写容量为优化目标，以信噪比为约束条件的音频隐写多目标优化模型；然后，提出了一种基于差分进化的鲁棒音频隐写算法，设计了相应的编码、适应度函数、交叉和变异算子。

对比实验结果表明，所提隐写算法能够在保证不可感知性和抗隐写分析能力的前提下达到更好的鲁棒性，可以有效抵御一些常规信号处理攻击。

关键词：音频隐写；隐写参数；差分进化；鲁棒性中图分类号：TP309.2文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2021246A robust audio steganography algorithm basedon differential evolutionSU Zhaopin1,2,3, SHEN Chaoyong1, ZHANG Guofu1,2,3, YUE Feng1,2,, HU Donghui1,2,31. School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China2. Anhui Province Key Laboratory of Industry Safety and Emergency Technology (Hefei University of Technology),Hefei 230601, China3. Intelligent Interconnected Systems Laboratory of Anhui Province (Hefei University of Technology), Hefei 230009, ChinaAbstract: Audio steganography is to hide secret information into the audio carrier and has become a research hotspot in the field of information hiding. Most of the existing studies focus on minimizing distortion at the expense of ste-ganography capacity, and it is often difficult for them to extract secret information correctly after some common sig-收稿日期：2021−05−24；修回日期：2021−10−14基金项目：安徽省重点研究与开发计划（No.202004d07020011，No.202104d07020001）；教育部人文社会科学研究青年基金项目（No.19YJC870021）；广东省类脑智能计算重点实验室开放课题（No.GBL202117）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（No.PA2020GDKC0015，No.PA2021GDSK0073，No.PA2021GDSK0074）Foundation Items: The Anhui Provincial Key Research and Development Program (No.202004d07020011, N0.202104d07020001), MOE (Ministry of Education in China) Project of Humanities and Social Sciences (No.19YJC870021), Guangdong Provincial Key La-boratory of Brain-inspired Intelligent Computation (No.GBL202117), Fundamental Research Funds for the Central Universities(No.PA2020GDKC0015, No.A2021GDSK0073, No.PA2021GDSK0074)·65·电信科学 2021年第11期nal processing attacks. Therefore, based on the spread spectrum technology, firstly, the relationship between stegano-graphy parameters (i.e., segmented scaling parameters and steganography capacity) and imperceptibility as well as robustness was analyzed. Next, a multi-objective optimization model of audio steganography was presented, in which segmented scaling parameters and steganography capacity were decision variables, imperceptibility and steganogra-phy capacity were optimization objectives, and the signal-to-noise ratio was a constraint. Then, a robust audio stega-nography algorithm based on differential evolution was proposed, including the corresponding encoding, fitness func-tion, crossover and mutation operators. Finally, comparative experimental results show that the proposed steganogra-phy algorithm can achieve better robustness against common signal processing attacks on the premise of ensuring imperceptibility and anti-detection.Key words: audio steganography, steganography parameters, differential evolution, robustness1 引言隐写术是利用人的感知冗余和数字载体的统计冗余，将秘密信息隐藏于公开载体之中而不损坏载体的质量，以“隐匿秘密和通信存在”的方式实现秘密信息的传递[1]。

语音增强算法评估的研究

和局部性能的评估。
关蝴
：语音增强；算法评估；客观测度
Ｒｅｅｒｈ０ａｕｔｏｆＳｅｃｈｎｅｅｔｇｒｔｍｓｓａｃｎＥｖｌａｉｎｏｐｅｈＥｎａｃｍｎｏｉｈＡｌ
ＭＥＮＧｉｇ，ＸＵｎＪｎＧａｇ（ｅ．ｆｎｏｍａｏｎｉｅｒｇＮｏｔｈｎｌｃｒｏｒｉｅｓｔ，ｉｎ０２６ＤｐｏｆｒｔｎＥｇｎｅｎ，ｒＣｉａｅｔｉＰｗｅｖｒｉＢｅｉｇ１２０）ＩｉｉｈＥｃＵｎｙｊ
ｌ概述
由于语音质量主观评价费时费力，人们对客观音质评价
由于噪声对同一段语音的影响是不均一的（图１，如）因此
同一种语音增强算法对于同一段语音的不同部分，例如元音、爆破音、摩擦音有着不同的增强效果，使用ＳＲ这种简单的Ｎ评估标准就有可能得不到准确的结果。本文采用客观测度与ＳＲ相结合的方法，Ｎ进行对语音增强算法性能的评估。
￣ｌ１３８０）＿２３文标码ｔｌｌｏ＿４（０２＿２ｑ，０２２６４ｏ献识Ａ
中分号。３田类Ｔ９Ｐ
语音增强算法评估的研究
．
Hale Waihona Puke 盂静，许刖（华北电力大学信息工程系，北京１２０）０２６
．
■ 叠：研究了语音增强算法性能的评估方法利用客观音质评价方便快捷的优点，针对ＳＲ评估不能充分反映语音信号时变特征的不Ｎ足，提出了采用Ｉ、ＬＲｅＳＲ３ＳＬ、ＳｇＮ种客观失真测度与ＳＲ相结合的评估方法。实验表明，该方法可以有效地对语音增强算法进行整体Ｎ

语音音频切分手动调整切分点的系统及方法的制作流程

本技术属于语音识别技术领域，涉及一种语音音频切分，手动调整切分点的方法。

系统包括显示单元、处理单元、手动操作单元。

获取系统自动切分的语音文件及对应的音频波形图。

打开调整开关，鼠标单击或双击新切分点的位置，或按住鼠标任意键，拖动波形图中语音片段的开始或结束点，或按住鼠标任意键，拖动调整定位线到新切分点处，或鼠标直接双击波形图新切分点的位置，完成调整切分点；或通过菜单项，选择增加、修改、删除切分点。

本技术的有益效果：1、将连续自然语音音频的切分点调整到自然语句一句话完结处或语句停顿处，提高了语音识别率；2、将较长的若干语句组成的过长语句，重新切分成若干个短语句，方便了后期依据语音进行文本校对。

技术要求1.一种语音音频切分手动调整切分点的系统，其特征在于，所述系统包括显示单元、处理单元、手动操作单元；所述显示单元及手动操作单元均连接在所述处理单元上。

2.根据权利要求1所述的一种语音音频切分手动调整切分点的系统，其特征在于，所述处理单元包括语音音频分划处理判断模块、语音音频波形图显示模块、中央处理模块及发送模块；所述语音音频分划处理判断模块、语音音频波形图显示模块及发送模块均连接在所述中央处理模块上，所述中央处理模块逻辑连接所述显示单元，所述手动操作单元连接所述中央处理模块上。

3.根据权利要求1所述的一种语音音频切分手动调整切分点的系统，其特征在于，所述处理单元接收手动操作单元的指令，反馈在显示单元上，显示手动操作单元的操作步骤，所述该显示单元还显示包括显示视频波形图栏及处理显示栏。

4.根据权利要求1所述的一种语音音频切分手动调整切分点的系统，其特征在于，所述中央处理模块获取经过计算机或云端自动切分的音视频语音文件及对应的语音音频波形图，并发送至显示单元，显示单元将获取的波形图进行显示，所述该波形图具有能量低点，所述语音音频分划处理判断模块进行识别判断手动操作单元发送的操作方式；所述发送模块将调整后的语音段发送至云端识别。

数字语音信号处理技术研究

数字语音信号处理技术研究数字语音信号处理技术是现代通信领域中非常重要的一项技术。

它是基于数字信号处理理论和技术的，将原始模拟信号转化成数字信号，并通过一系列算法对数字信号进行处理和压缩，以实现高效、高质量的语音通信。

本文着重探讨数字语音信号处理技术的原理、应用和发展前景。

一、数字语音信号处理技术的原理数字语音信号处理技术是基于数字信号处理理论和算法的，它的核心是将模拟语音信号转换成数字信号，从而实现数字信号的处理和传输。

数字语音信号处理技术的流程包括：1、模拟信号采样和量化。

模拟信号的采样是指按照一定时间间隔对信号进行采样，将连续的模拟信号离散化为数字信号。

量化是指根据采样的幅值范围和精度将数字信号进行离散化。

2、数字信号编码。

将离散化后的数字信号进行编码，以减少数据传输时所需的带宽。

3、数字信号处理。

数字信号处理是指对数字信号进行滤波、信号增强、语音降噪等处理，以提高通信质量和信噪比。

4、数字信号解码和重构。

将经过编码和处理的数字信号解码成原始信号，实现语音的解码和重构。

二、数字语音信号处理技术的应用数字语音信号处理技术广泛应用于现代通信领域中。

具体应用包括：1、手机通信。

手机通信是数字语音信号处理技术的主要应用之一。

通过数字信号处理技术，可以实现高清晰度、低噪声、高保真的语音通信。

2、电话会议。

数字语音信号处理技术允许多方参与电话会议，同时支持音视频会议和数据会议。

3、语音识别。

数字语音信号处理技术为语音识别提供了技术基础。

通过数字信号的声音分析和处理，可以实现自然语言的文本转换，并为语音识别系统提供更准确的语音识别。

三、数字语音信号处理技术的发展前景数字语音信号处理技术将在未来得到更广泛的应用。

随着移动通信、互联网和无线通信等技术的普及和发展，数字语音信号处理技术也将在未来得到更广泛的应用。

同时，人工智能、自然语言处理等技术的不断发展，也将进一步推动数字语音信号处理技术的发展。

数字语音处理技术将逐渐向智能语音处理技术和自然语言处理技术发展，为人类创造更多的便利和价值。

基于深度神经网络的语音识别模型研究共3篇

基于深度神经网络的语音识别模型研究共3篇基于深度神经网络的语音识别模型研究1随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经成为了人机交互的一个重要领域。

语音识别技术对于改善人们的生活和工作具有重要的作用。

传统的语音识别技术主要是基于模板匹配和高斯混合模型的方法。

但是这些方法具有很多的局限性，如处理长文本准确度低、噪声干扰较敏感、实时性不高等问题。

近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）作为一种新的模型结构被引入到了语音识别中。

基于深度神经网络的语音识别技术，常常被称为“端到端的语音识别”，相比传统技术，它具有许多优势。

首先，DNN 可以自适应学习特征来表示语音信号。

其次，DNN具有实时性，可以很好地处理长语音文本。

最后，DNN具有良好的噪声屏蔽能力，能够在较差的语音环境中准确识别语音。

基于深度神经网络的语音识别模型在近年来的研究中取得了很大的进展。

首先，目前的模型采用了长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（ResNet）等结构，在语音识别性能上得到了不错的提升。

此外，针对深度神经网络模型存在的参数多、训练时间长、内存消耗大等问题，学者们提出了很多优化方法，比如剪枝、量化、跳跃连接等。

深度神经网络语音识别的实现过程可大致分为如下几个步骤：首先将语音信号转化为语音特征向量，然后将其送入深度神经网络中进行训练，完成后使用深度神经网络进行验证和应用。

语音识别中最重要的一步就是特征提取，而时频展示法（Spectrogram）是最常用的特征表述法。

Spectrogram 将语音信号在时域方向上进行分割，并将每份信号转换为对应的频谱图。

许多学者通过对 Spectrogram 进行分析和优化，不断提高其性能。

深度神经网络语音识别的训练过程可分为监督学习和无监督学习。

监督学习使用有标注的语音样本作为训练数据，利用这些数据来训练深度神经网络，使其能够自动识别未标注的样本。

基于独立分量分析的瞬时混合语音信号盲分离算法研究

可看作是源信号的估计。ＩＡ的目地是寻找一个合适的线性变换，到对源｛号Ｃ得寿的估计，使得输出ｙＷｚ的各分量之间最大可能的独立，＝ｒ其
与以前的信号处理方法不同，以由源信号的性质，仅从可仅检测到的混合信号中分离出源信号捌。其优势就在于它的
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ＩｄｐｎｅｔＣｍｏｅｔＡａｌｓｓＢｉｄｏｒｅｅｍ，ｔｏｎｅｅｄｎｏｐｎｎｎｙｉ；ｌｎＳｕｃＳｐａｉｎ
０引言
１基于峭度的ＩＣＡ盲分离算法原理
统的处理方法就难以达到良好的分离效果。盲信号分离
（ｌｎＳｇａＳｐｒｔｏ，Ｂ）或称盲源分离（ｌｎＢｉｄｉｎｌｅａａｉｎＢＳＢｉｄＳｕｅＳｐｒｔｏ，Ｓ）是近十几年才发展起来的技术，ｏｓｅａａｉｎＢＳ它
“ ” 性，各个领域中都展示了良好的广阔前景，盲特在如我
们所熟知的经典 “ 尾酒会” 鸡问题。独立分量分析（ｎｅｅｄｎｏｐｎｎｎｌｓ简Ｉｄｐｎｅｔｃｍｏｅｔａａｙｉ，Ｓ称ＩＡ是一种较新的多通道信号处理方法，Ｃ）它的特点是达到信号的析增强目的，手段是把检测到的多路信号分解成一些丰互独立的成分。Ｈ实质就是寻找一组线性非正交坐标
中图分类号：Ｎ１．Ｔ９１３

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

环境。仿真结果表明该分段算法精度高，在噪声环境下依然可靠，且延时小，综合性能优于文
献［１］提到的分段算法。关键词：分段声码器；段间距离；增益校正因子；自适应调整
Ｓｔｕｄｙｏｎａｈｉｇｈｅｉｃｆｉｅｎｃｙｓｐｅｅｃｈｓｅｇｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓａｎｄｉｓｌｏｗ — ｄｅｌａｙｅｄ．ｗｈｉｃｈｃａｎｇｉｖｅｏｕｔｅｖｉｄｅｎｃｅｏｆｔ｝ｌｅｌｇａｏｒｉｈｍ，ｔｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｖｅｒｔｈｅ
２０１３年第８期
文章编号：１００９—２５５２（２０１３）０８— ００７８— ０４中图分类号：ＴＮ９１２．３文献标识码：Ａ
一
种高效的语音分段算法的研究
肖云杰，刘佩林
（上海交通大学，上海２００２ｇｏｉｒｈｍｔｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｅｒｅｆ［ ¨
．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｍｅｇｎｔｖｏｃｏｄｅｒ；ｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓｅｍｅｇｎｔｓ；ｇａｉｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆａｃｔｏｒ；ａｄａｐｔｉｖｅａｄｊｕｓｍｅｔｎｔ
ｄｅｓｃｉｒｂｅｄｔｈｅｓｐｅｅｃｈｓｅｇｍｅｎｔｍｅｈｏｔｄｏｆｓｅｇｍｅｎｔｖｏｃｏｄｅｒａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗｓｅｍｅｇｎｔａｌｇｏｒｉｈｍ，ｗｔｈｅｒｅ
ｎｏｉｓｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｉｓｒｏｂｕｓｔｉｎｎｏｉｓｙ
Ｘ０Ｙｕｎ－ｊｉｅ．ＬＩＵＰｅｉ．１ｉｎ
（ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｅｇｍｅｎｔｖｏｃｏｄｅｒｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｒｏａｃｈｔｏａｃｈｉｅｖｅｕｌｔｒａ — ｌｏｗ— ｒａｔｅｓｐｅｅｃｈｃｏｄｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒ
摘
要：分段声码器是实现超低速率语音编码的一个重要途径。针对分段声码器的语音分段方
法展开了研究，并提出了一种新的分段算法，该算法构造了一个新的度量函数，它在夹角距离的基础上加入了段间距离和增益校正因子，并将参数分级，使其能进行自适应调整以适应噪声
它在短波通信、卫星通信，以及在强大人为干扰下或
环境噪声极强条件下的军事通信、数字语音保密通
信等领域中得到了广泛应用。语音分段算法是分段声码器实现的基础和关键技术，其目的是提取出稳定的语音段，使得每段语
ａｎｅｗｍｅａｓｕｒｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓｅｍｅｇｎｔｓａｎｄｇａｉｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆａｃｔｏｒａｒｅ
ａｄｄｅｄｔｏｈｅｔａｎｇｌｅｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄｈｅｔｐａｒａｍｅｔｅｒｉｓｓｃｌａｅｄｔｏｃｏｎｄｕｃｔａｎａｄａｐｔｉｖｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｔｏａｄａｐｔｔｏ
０引言
分段声码器是一种特殊的声码器，能在相当低
的编码速率上重建出可懂度较高的语音，因而在低于６００ｂｐｓ极低速率语音编码领域占据重要地位。
分段准确性，该算法性能的改善以高昂的算法复杂度和庞大的码本存储量为代价，严重制约了声码器的工程应用。参数分段则通过检测语音特征参数的变化来确定分段位置，虽然在合成精度上不如联合分段声码器，但是它实现简单、复杂度低，结合其他声码器依然可以实现很高的性能。例如文献［３］提到的超低速率声码器，它吸收了分段声码器和