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公开(公告)号：CN103281143B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201310211159.3
申请日：2013-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于双门限能量检测的选择式协作频谱感知方法，该方法包括以下步骤：1、在主用户信号检测阶段，认知无线电系统中各认知用户采用双门限能量检测方法进行本地频谱感知，如果能量值落在两门限值之外，则可以进行本地判决“H0或H1”；如果能量值落在两门限值之间，认知用户则需保留原始能量检测值；2、在初始检测结果报告阶段，各认知用户平均分配主用户频段，采用选择式策略向融合中心报告各自的初始检测结果，避免了引入参数不可靠的认知检测结果，同时节约了传统的专有控制信道资源；融合中心首先采用等增益准则对接收到的原始能量检测值进行主用户判决，将该判决结果等效为一个节点决策，然后采用“或”准则做出主用户是否存在的最终判决。通过仿真结果表明，本方案可以在不损失ROC性能的前提下，有效地节省专有控制信道资源，同时可获得更高的检测概率。
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公开(公告)号：CN103345920A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310211046.3
申请日：2013-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G10L13/02 , G10L21/047
Abstract: 本发明属于语音信号处理领域，公开了一种基于Mel-KSVD稀疏表示的自适应内插加权谱模型的语音转换及重构方法,该方法充分考虑了模型参数的数据压缩问题,在语音分析阶段提取出平滑功率谱之后,利用Mel-KSVD的方法对提取的平滑功率谱参数进行相关稀疏系数的表示,同时，在稀疏表示时通过字典自适应学习的策略不断更新字典，最优化稀疏系数。仿真结果表明，该模型与传统的稀疏系数较少的模型相比，其合成语音质量总体相当或者更好，在男声语音方面甚至更优于传统KSVD稀疏表示的模型。此外，该方法比美尔倒谱系数压缩模型相比，语音合成质量更好。
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公开(公告)号：CN103281143A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310211159.3
申请日：2013-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双门限能量检测的选择式协作频谱感知方法，该方法包括以下步骤：1、在主用户信号检测阶段，认知无线电系统中各认知用户采用双门限能量检测方法进行本地频谱感知，如果能量值落在两门限值之外，则可以进行本地判决“H0或H1”；如果能量值落在两门限值之间，认知用户则需保留原始能量检测值；2、在初始检测结果报告阶段，各认知用户平均分配主用户频段，采用选择式策略向融合中心报告各自的初始检测结果，避免了引入参数不可靠的认知检测结果，同时节约了传统的专有控制信道资源；融合中心首先采用等增益准则对接收到的原始能量检测值进行主用户判决，将该判决结果等效为一个节点决策，然后采用“或”准则做出主用户是否存在的最终判决。通过仿真结果表明，本方案可以在不损失ROC性能的前提下，有效地节省专有控制信道资源，同时可获得更高的检测概率。
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公开(公告)号：CN103345920B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201310211046.3
申请日：2013-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G10L13/02 , G10L21/047
Abstract: 本发明属于语音信号处理领域，公开了一种基于Mel-KSVD稀疏表示的自适应内插加权谱模型的语音转换及重构方法,该方法充分考虑了模型参数的数据压缩问题,在语音分析阶段提取出平滑功率谱之后,利用Mel-KSVD的方法对提取的平滑功率谱参数进行相关稀疏系数的表示,同时，在稀疏表示时通过字典自适应学习的策略不断更新字典，最优化稀疏系数。仿真结果表明，该模型与传统的稀疏系数较少的模型相比，其合成语音质量总体相当或者更好，在男声语音方面甚至更优于传统KSVD稀疏表示的模型。此外，该方法比美尔倒谱系数压缩模型相比，语音合成质量更好。
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