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1. 用于隐马尔可夫模型语音带宽扩展的激励分段扩展方法

郭雷勇, 李宇, 林胜义, 谭洪舟

计算机应用 2017, 37 (8): 2416-2420. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2416

摘要（462）

PDF （810KB）（560）

语音带宽扩展通过人为恢复窄带语音的频谱带宽来提高语音听觉质量。针对源滤波器扩展模型的激励扩展问题，提出一种分段扩展方法。该方法在扩展带的低频段与高频段部分分别采用窄带激励源的高频部分与帧能量等效的白噪声作为激励信号，最后两者与原窄带激励组成宽带激励信号。基于隐马尔可夫模型（HMM）谱包络估计的宽带语音重构实验结果表明：该方法降低了重建语音的失真度，恢复重建的语音信号优于谱平移激励扩展方法。

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2. 基于Euclidean修正的分布式加权定位算法

付锴雷勇颜嘉俊

计算机应用 2011, 31 (12): 3215-3218.

摘要（1116）

PDF （597KB）（403）

传统的多维定标（MDS）算法由于采用多跳距离代替节点间的直接距离，生成的局部网络准确度低，在不规则网络中定位误差大。相对于现有的算法，引入Euclidean方法来产生多跳节点间的准确距离，并采用一种加权机制来改进协强系数，以抑制累积误差。仿真结果表明该方法在C型网络和低连通度的矩形网络定位中能取得更好的效果。

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3. 基于帧间相关性的语音活动检测方法

李宇郭雷勇谭洪舟

计算机应用 2011, 31 (05): 1447-1449. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01447

摘要（1309）

PDF （411KB）（730）

为了提高统计模型似然比测试的语音活动检测(VAD)的检测性能,利用前后语音帧间存在的统计相关特性,提出一种改进VAD算法。通过前帧语音频谱分量对先验信噪比进行递归估计,然后利用前一帧的语音检测状态来设计判决阈值,建立了双阈值隐马尔可夫模型语音活动判决规则。实验表明,此帧间相关性VAD算法的检测指标值优于Sohn算法。