声源辨识
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复杂环境语音增强与人机声源辨析系统
该项目旨在开发一个集成了前段降噪处理、声源属性辨别以及末端语音识别的综合性技术方案。系统首先通过结合自适应滤波与维纳滤波的复合降噪算法，有效抑制工业背景杂波、随机白噪声以及周期性机械干扰，从污染严重的音频中恢复高质量语音信号。在关键的声源区分环节，系统通过提取梅尔频率倒谱系数、基音频率稳定性以及非线性倒谱系数特征，构建基于深度神经网络的分类模型，能够精准辨析输入的信号是来自真实生物个体的发声，还是来自工业设备的机械运转声，亦或是AI合成的数字模拟语音。该功能在司法鉴定、智能工业监测及金融级身份验证场景中具
