1) ACW cepstrum
ACW倒谱
1.
The new speech parameter called ACW cepstrum is introduced,which proves to be more robust in the telephone channel.
根据信道对参数的影响提出一种ACW倒谱参数 ,实验证明了其对信道影响具有较稳健的特
2) Adaptive Components Weighting
ACW
1.
On the basis of the Linear Predictive Cepstral Coefficients(LPCC),an Adaptive Components Weighting(ACW) cepstral feature extraction method is proposed.
基于倒谱特征在声纹认证中的成功应用,在线性预测倒谱系数(LPCC)的基础上提出了一种自适应成分加权(ACW) 倒谱特征提取方法,利用得到的 ACW 倒谱特征矢量用 BP 神经网络分类器和支持向量机分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与线性预测系数(LPC)和 LPCC 特征进行了对比。
3) cepstrum
倒谱
1.
A modified cepstrum-based algorithm for fundamental frequency estimation using dynamic programming;
修正倒谱和动态规划的基频估计算法
2.
An image watermarking algorithm in the 2-D cepstrum domain based on a pseudo-random sequence watermark;
一种基于伪随机序列水印的二维倒谱域图像水印算法
3.
An Audio Search Method Based on Cepstrum and Distance Metrics;
基于倒谱分析和距离测度的音频检索方法
4) spectrum and cepstrum
频谱与倒谱
5) Cepstrum
倒频谱
1.
Ball Grinding Mill Gear Box Faults Diagnosis Based on Cepstrum Analysis;
陶瓷厂球磨机齿轮减速箱倒频谱故障诊断法
2.
Ball Mill Gear Box Faults Diagnosis Based on Cepstrum Analysis;
基于倒频谱分析的球磨机减速机故障诊断
3.
Marginal frequency analysis and cepstrum analysis of mechanical vibration system based on virtual instrument;
基于虚拟仪器的机械振动系统边频识别和倒频谱分析
6) Cepstrum analysis
倒谱分析
1.
The two methods is time domain analysis and cepstrum analysis.
本文采用倒谱分析和HHT分析的方法对鱼类声信号进行了分析并进行特征提取。
2.
The cepstrum analysis method is not only applicable to the broadband signal, but also applicable to the narrowband signal.
采用的倒谱分析方法对宽带信号与窄带信号不仅具有良好的估计性能,且在信噪比满足一定要求的前提下,对窄带信号倒谱估计器在广义倒谱相关函数中比相关器在广义互相关函数中具有更尖锐的峰,从而提高了时延估计精度。
补充资料：复倒谱
一个函数的傅里叶变换的对数的傅里叶反变换。对褶积信号的线性分离作用，在实际信号处理中很有用处，例如可应用于通信、建筑声学、地震分析、地质勘探和语音处理等领域。尤其在语音处理方面，应用复倒谱算法可制成同态预测声码器系统，用于高度保密的通信。
在离散信号x(n)情况下，用z变换表示复倒谱，可以写作
复倒谱可以利用同态系统中一种特定的特征系统来求得，如图所示。为了区别于用一般方法所求得的频谱(spectrum)，将spectrum这一词前半部(spec)字母顺序颠倒即成cepstrum，根据词形定名为倒谱。又因频谱一般为复数谱，故称为复倒谱。为了说明复倒谱的性质,假设已知两信号x1(n)和x2(n)相褶积而得到的时间函数x(n)，对它们分别求其离散傅里叶变换，写作
X(ω)＝DFT[x(n)] X1(ω)＝DFT[x1(n)]
X2(ω)＝DFT[x2(n)]
按上述定义，可得到如下关系式
＝IDFT｛log[X(ω)]｝
＝IDFT｛log[X1(ω)]｝＋IDFT｛log[X2(ω)]｝
由此可见,通过复倒谱的运算可将x1(n)和x2(n)的褶积关系变换为相加关系，再采用一般线性系统对它们进行滤波处理。
在离散信号x(n)情况下，用z变换表示复倒谱，可以写作
复倒谱可以利用同态系统中一种特定的特征系统来求得，如图所示。为了区别于用一般方法所求得的频谱(spectrum)，将spectrum这一词前半部(spec)字母顺序颠倒即成cepstrum，根据词形定名为倒谱。又因频谱一般为复数谱，故称为复倒谱。为了说明复倒谱的性质,假设已知两信号x1(n)和x2(n)相褶积而得到的时间函数x(n)，对它们分别求其离散傅里叶变换，写作
X(ω)＝DFT[x(n)] X1(ω)＝DFT[x1(n)]
X2(ω)＝DFT[x2(n)]
按上述定义，可得到如下关系式
＝IDFT｛log[X(ω)]｝
＝IDFT｛log[X1(ω)]｝＋IDFT｛log[X2(ω)]｝
由此可见,通过复倒谱的运算可将x1(n)和x2(n)的褶积关系变换为相加关系，再采用一般线性系统对它们进行滤波处理。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条