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基于非平稳系统辨识的心音包络自适应分割: 《计算机工程》2020年第8期290-296,304,共8页许春冬周静应冬文龙清华; 国家自然科学基金(11864016,11704164);国家级大学生创新创业训练计划项目(201810407019);江西省文化艺术科学规划项目(YG2017384);江西省研究生创新项目(YC2018-S330)。; 为实现心音信号的有效分割,提出一种基于非平稳系统辨识的心音信号特征包络自适应分割方法。根据非平稳系统辨识原理,提取心音信号特征包络并对包络作平滑与展宽处理。基于重尺度小波降噪信噪比与特征包络均值参数,创建自适应阈值函数...; 关键词：非平稳系统辨识心音信号心音分割自适应阈值包络提取

基于DHMM的低心率变异性心音的分割方法被引量：3: 《数据采集与处理》2019年第4期605-614,共10页许春冬周静应冬文侯雷静龙清华; 国家自然科学基金（11864016）资助项目;江西省研究生创新专项资金（YC2018-S330）资助项目;江西省文化艺术规划课题（YG2017384）资助项目; 针对现有心音定位分割方法精度有限的难题,提出了一种对心率变异性较低的信号建模分割方法。首先,通过集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)使用有效的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量来表征...; 关键词：心音分割集合经验模态分解高斯建模时域特征基于时间相关性的隐马尔可夫模型

心音信号MFCC特征向量提取方法的优化被引量：11: 《信号处理》2019年第3期410-418,共9页许春冬周静应冬文龙清华; 国家自然科学基金(11864016;11704164);江西省文化艺术规划课题(YG2017384);江西省研究生创新专项资金项目(YC2018-S330); 为了提高利用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients, MFCC)特征向量进行心音信号分类的准确率,本文提出以一种基于独立成分分析(independent component analysis, ICA)及权值优化的MFCC特征向量优化方法。首先,通过消...; 关键词：心音梅尔频率倒谱系数独立成分分析权值优化支持向量机

面向语音增强的约束序贯高斯混合模型噪声功率谱估计被引量：6: 《声学学报》2017年第5期633-640,共8页许春冬张震战鸽应冬文李军锋颜永红; 江西省教育厅科技项目(GJJ150681);江西理工大学自然科学基金项目(NSFJ2015-G21);国家重点基础研究发展计划项目(2013CB329302);国家自然科学基金项目(61271426,10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001);中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030100,XDA06030500);中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)资助; 提出了一种基于极大似然的噪声对数功率谱估计方法,采用高斯混合模型对每一个频带上的功率谱包络构建统计模型,将时序包络划分为语音和非语音类,它们分别对应于高斯混合模型的两个高斯分量,描述语音和非语音的统计分布,其中非语音高斯...; 关键词：高斯混合模型噪声功率谱功率谱估计语音增强序贯最小描述长度准则极大似然准则语音信号

基于功率谱包络动态分割的鲁棒语音端点检测被引量：1: 《北京理工大学学报》2015年第11期1189-1193,共5页许春冬王晶战鸽应冬文李军锋颜永红; 国家重点基础研究发展计划项目资助(2013CB32930);国家自然科学基金资助项目(61271426;10925419;90920302;61072124;11074275;11161140319;91120001);中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目(XDA06030100;XDA06030500);国家"八六三"计划项目(2012AA012503);中科院重点部署资助项目(KGZD-EW-103-2);江西理工大学科研基金资助项目(NSFJ2015-G21); 在复杂的声学环境中,由于环境噪声的干扰,导致声学特征的稳定性不够理想.为克服此难题,通常对决策结果在时间维度上进行平滑.然而,这些平滑过程本身没有考虑数据在时间维度上的结构特征,属于启发式的方法.该文采用动态分割的方法,将语...; 关键词：语音端点检测动态分割聚类最小描述长度准则

基于隐马尔可夫模型的非监督噪声功率谱估计被引量：4: 《数据采集与处理》2015年第2期359-364,共6页许春冬战鸽应冬文李军锋颜永红; 国家重点基础研究发展计划("九七三"计划)(2013CB329302)资助项目;国家自然科学基金(61271426;10925419;90920302;61072124;11074275;11161140319)资助项目;中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030100;XDA06030500)资助项目;中国科学院重点部署(KGZD-EW-103-2)资助项目;江西理工大学科研基金(NSFJ2015-G21)资助项目; 噪声功率谱估计是语音增强算法的基本组成部分,传统算法大多采用启发式的估计方法,因而不能保证噪声估计值的统计最优。提出了一种基于极大似然的非监督噪声功率谱估计方法,采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)在每个子带建立...; 关键词：语音增强噪声功率谱估计隐马尔可夫模型极大似然准则模型约束

面向语音增强的序贯隐马尔可夫模型时频语音存在概率估计被引量：6: 《声学学报》2014年第5期647-654,共8页许春冬夏日升应冬文李军锋; 国家重点基础研究发展计划(2013CB329302);国家自然科学基金(61271426,10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001);中国科学院战略性先导科技专项(面向感知中国的新一代信息技术研究,XDA06030100,XDA06030500);国家863计划(2012AA012503);中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-103-2);江西省教育厅科技项目(GJJ13426)资助; 语音存在概率的估计是语音增强的核心技术之一,针对传统的存在概率估计方法是启发式的,没有把存在概率的估计统一到一个理论框架之中,不能保证估计最优,提出了一种基于序贯隐马尔可夫模型(SHMM)的存在概率估计方法,在每一子带上构建一个...; 关键词：隐马尔可夫模型概率估计语音增强序贯 HMM算法时频估计方法极大似然准则

语音中元音和辅音的听觉感知研究被引量：7: 《应用声学》2013年第3期231-236,共6页颜永红李军锋应冬文; 国家自然科学基金(10925419;90920302;61072124;11074275;11161140319;91120001;61271426);中国科学院战略性先导科技专项(面向感知中国的新一代信息技术研究;XDA06030100;XDA06030500);国家863计划(2012AA012503);中科院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)资助项目; 本文对语音中元音和辅音的听觉感知研究进行综述。80多年前基于无意义音节的权威实验结果表明辅音对人的听感知更为重要,由于实验者在学术上的成就和权威性,这一结论成为了常识,直到近20年前基于自然语句的实验挑战了这个结论并引发了...; 关键词：语言声学语音产生语音感知可懂度元音辅音

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