为研究信号相关性在语音情感识别中的作用,提出了一种面向语音情感识别的语谱图特征提取算法.首先,对语谱图进行处理,得到归一化后的语谱图灰度图像;然后,计算不同尺度、不同方向的Gabor图谱,并采用局部二值模式提取Gabor图谱的纹理特征;最后,将不同尺度、不同方向Gabor图谱提取到的局部二值模式特征进行级联,作为一种新的语音情感特征进行情感识别.柏林库(EMO-DB)及FAU Ai Bo库上的实验结果表明:与已有的韵律、频域、音质特征相比,所提特征的识别率提升3%以上;与声学特征融合后,所提特征的识别率较早期声学特征至少提高5%.因此,利用这种新的语音情感特征可以有效识别不同种类的情感语音.
在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.
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