人的聲音是通過(guò)聲波的形式進(jìn)行傳播,聲波會(huì)引發(fā)空氣的振動(dòng)而引起人體聽(tīng)覺(jué)器官的振動(dòng),最后被其他人所聽(tīng)見(jiàn)。由人體發(fā)聲器官發(fā)出的聲音又被稱為語(yǔ)音,它往往包含著一定的信息,代表著不同的含義。但是由于聲波振動(dòng)引起的語(yǔ)音信號(hào)往往非常微弱,需要進(jìn)行一定的放大和恢復(fù)從而被人所聽(tīng)見(jiàn),人們常常采用麥克風(fēng)的形式,通過(guò)電路對(duì)振動(dòng)進(jìn)行放大。近年來(lái)也出現(xiàn)了光學(xué)麥克風(fēng)的形式,通過(guò)激光的反射實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音的放大和恢復(fù)。視覺(jué)測(cè)量是近些年來(lái)發(fā)展迅速的測(cè)量技術(shù),在形狀檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別和跟蹤以及物體結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)分析等領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用,具有非接觸、全場(chǎng)測(cè)量等多方面的優(yōu)勢(shì)。高速視覺(jué)測(cè)量是視覺(jué)測(cè)量中的一種方式,可以得到頻率更好的信息,適用于需要精確測(cè)量的場(chǎng)合�？紤]語(yǔ)音產(chǎn)生的振動(dòng)也是一種微小的運(yùn)動(dòng),本文就能否通過(guò)高速視覺(jué)完成對(duì)于微振動(dòng)的提取,實(shí)現(xiàn)基于視覺(jué)測(cè)量的聲音恢復(fù)進(jìn)行了相關(guān)的探索和研究。本文對(duì)基于高速視覺(jué)的微振動(dòng)提取方法進(jìn)行了研究,分析了三種不同的影像放大技術(shù),比較其優(yōu)缺點(diǎn),并找到了適用于對(duì)微小運(yùn)動(dòng)進(jìn)行放大的方法,進(jìn)行了相關(guān)的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法具有的放大效果。而后提出了一種自適應(yīng)的基于奇異值分解的微振動(dòng)提取方法,對(duì)子區(qū)域的選取進(jìn)行了優(yōu)化。它運(yùn)用奇異值分解的特性,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)特性本質(zhì)特征的表達(dá)�；谖⒄駝�(dòng)提取的算法,本文對(duì)語(yǔ)音恢復(fù)方法進(jìn)行了具體的實(shí)驗(yàn),首先對(duì).整體的系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì),對(duì)不同的關(guān)鍵部分進(jìn)行了相關(guān)介紹,而后在系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了基本實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了對(duì)語(yǔ)音信息的放大和還原。最后針對(duì)于直接還原的結(jié)果不是非常理想的情況,提出了一種基于噪聲估計(jì)的譜減法對(duì)語(yǔ)音信息進(jìn)行優(yōu)化和增強(qiáng),相比于傳統(tǒng)的譜減法實(shí)現(xiàn)了對(duì)于噪聲較為精準(zhǔn)的估計(jì)和分離,得到了評(píng)價(jià)良好的改進(jìn)結(jié)果。本文中提出的改進(jìn)了語(yǔ)音處理方法的基于奇異值分解的微振動(dòng)提取算法,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音的恢復(fù)并擁有良好的效果,在安防、監(jiān)聽(tīng)等領(lǐng)域擁有著實(shí)際意義。同時(shí),微小振動(dòng)也包含著除了聲音以外的其他很多信號(hào),所以這樣的提取和去噪方法對(duì)于同類振動(dòng)信號(hào)的放大和還原也有著一定的借鑒意義。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN912.3
【部分圖文】：

模態(tài)是不同的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的固有振動(dòng)特性，也可以通過(guò)視覺(jué)的方式，對(duì)激勵(lì)下??不同的結(jié)構(gòu)進(jìn)行振動(dòng)的提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)固有頻率模態(tài)信息的提取和估計(jì)。如下??圖１．３所示，Ｃｈｅｎ等人＿和Ｙａｎｇ等人＾分別用視覺(jué)測(cè)量的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)模態(tài)振??動(dòng)信息的提取，完成了對(duì)懸臂梁模態(tài)參數(shù)的估計(jì)和模態(tài)振動(dòng)的可視化的研宄。??３??

圖１．３基于視覺(jué)測(cè)量的模態(tài)振動(dòng)研宄??

＿＿??（ａ）??■■＿國(guó)??（ｂ）??圖１．３基于視覺(jué)測(cè)量的模態(tài)振動(dòng)研宄??近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)的學(xué)者也對(duì)基于視覺(jué)的微小運(yùn)動(dòng)測(cè)量和提取技術(shù)進(jìn)行了大量??的研宄，周勇等人［３（）］運(yùn)用了視覺(jué)測(cè)量的方法，使用高速攝像機(jī)獲取微陀螺在電壓??信號(hào)激勵(lì)下的振動(dòng)位移時(shí)變曲線。季云峰［３１）和徐秀秀等人［３２］分別使用機(jī)器視覺(jué)??測(cè)量的技術(shù)對(duì)斜拉橋的拉索和航天材料等柔性材料的振動(dòng)情況進(jìn)行了測(cè)量，實(shí)驗(yàn)??結(jié)果均說(shuō)明了該方法的可靠性。??１．２．２聲音恢復(fù)的研究現(xiàn)狀??激光具有亮度高、方向性強(qiáng)、單色性及相干性好等特點(diǎn)，早在２０世紀(jì)７０年??代，激光就以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)引起了學(xué)者的關(guān)注，ＧＳｍｅｅｔｓ在１９７７年提出了運(yùn)用??激光干涉實(shí)現(xiàn)聲音恢復(fù)的可能性［３３１，將激光光束照到被聲音作用的物體上，被物??體反射并返回到接收器，通過(guò)干涉檢測(cè)來(lái)回光路的細(xì)微差別，可以由干涉儀將這??些變化轉(zhuǎn)化為強(qiáng)度的變化
【參考文獻(xiàn)】

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6 黃蘇雨;梁聲灼;黃蘇園;;語(yǔ)音增強(qiáng)方法綜述[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2007年03期

7 趙斐 ,徐勇 ,成立新;PESQ及其應(yīng)用[J];電子設(shè)計(jì)應(yīng)用;2003年03期

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本文編號(hào)：2841764