小波分析在语音信号基音检测中的应用研究
声音信号的特征提取及其在语音识别中的应用
声音信号的特征提取及其在语音识别中的应用声音信号是一种复杂的信号，可以用于人与人之间的交流和信息的传递。
为了实现自然语言处理和语音识别等人工智能技术，需要对声音信号进行特征提取和分析。
本文将介绍声音信号的特征提取方法以及在语音识别中的应用。
一、声音信号的特征声音信号是一种时间变化的信号，包含了许多声音波形的成分。
为了对声音信号进行处理和分析，需要将其转换成数字信号。
在此基础上，可以进行频率分析、时域分析和小波分析等方式的信号特征提取。
1.1 时域特征时域特征是指在时间轴上进行的特征提取，包括时长、幅度、能量、变化率等等。
其中，时长和幅度是最基本的特征，它们通常用于刻画声音信号的基本特性。
能量和变化率则更多地体现了声音信号的动态特性，可以用于语音活动检测和说话人辨识等领域。
1.2 频域特征频域特征是指在频率轴上进行的特征提取，包括音调、共振、谐波、噪声等。
音调是指声音信号的基音频率，它是人声识别的重要特征。
共振则是指声音信号在声道内反射、混响的能力，可以用于说话人辨识。
谐波则是指声音信号的谐波谱，它可以用于语音音量和音色的分析。
1.3 小波特征小波特征是指通过小波变换提取的特征，主要包括频带能量、包络取样和最大音量等。
小波变换提供了一种有效的多分辨率分析方法，可以用于声音信号的分类和分析。
二、声音信号特征提取方法特征提取是指从原始信号中提取能够表现信号本质特征的指标和量化参数。
对于声音信号，特征提取是语音识别的基础。
现在常用的特征提取方法主要有短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱（MFCC）和线性预测编码（LPC）等。
2.1 短时傅里叶变换短时傅里叶变换是将信号分成许多小块，然后对每个小块进行傅里叶变换。
它可以提供声音信号的时频分布特征。
但是，短时傅里叶变换处理的是一组固定大小的样本，不能处理不同长度的语音信号。
2.2 梅尔频率倒谱梅尔频率倒谱是将信号在频率轴上进行均衡，并进行离散余弦变换后得到的特征组合。
论述小波分析及其在信号处理中的应用
论述小波分析及其在信号处理中的应用小波分析是一种数学工具，用于在时域和频域中对信号进行分析。
它可以将信号分解成具有不同频率和时间尺度的小波函数，从而更好地捕捉信号的局部特征和变化。
小波分析在信号处理中有广泛的应用，以下是一些主要的应用领域：1. 信号压缩：小波分析可以提供一种有效的信号压缩方法。
通过对信号进行小波变换并根据重要性剪切或量化小波系数，可以实现高效的信号压缩，同时保留主要的信号特征。
2. 图像处理：小波分析在图像处理中有重要的应用。
通过对图像进行小波变换，可以将其分解成具有不同频率和时间尺度的小波系数，从而实现图像的去噪、边缘检测、纹理分析等。
3. 语音和音频处理：小波分析可以用于语音和音频信号的分析和处理。
通过小波变换，可以提取音频信号的频谱特征，实现音频的降噪、特征提取、语音识别等。
4. 生物医学信号处理：小波分析在生物医学信号处理中有广泛的应用。
例如，通过小波分析可以对脑电图（EEG）和心电图（ECG）等生物医学信号进行时频分析，以实现对心脑信号特征的提取和异常检测。
5. 数据压缩：小波分析在数据压缩中也有应用。
通过对数据进行小波变换，并且根据小波系数的重要性进行压缩，可以实现对大量数据的高效存储和传输。
6. 模式识别：小波分析可以用于模式识别和分类问题。
通过对数据进行小波变换，可以提取重要的特征并进行模式匹配和分类，用于图像识别、人脸识别等应用。
综上所述，小波分析在信号处理中有广泛的应用，可以用于信号压缩、图像处理、语音和音频处理、生物医学信号处理、数据压缩和模式识别等领域。
它提供了一种强大的工具，用于捕捉信号的局部特征和变化，从而推动了许多相关学科的发展。
毕业设计142小波变换及其在信号和图象处理中的应用研究
第一章绪论小波变换发展到现在在许多不同的研究领域都取得了令人瞩目的研究成果，尤其是在信号分析和图象处理方面，小波变换更显示出其无法比拟的优越性。
与经典的傅立叶分析理论相比，小波分析算是近年来出现一种新的数学分析方法[1]。
它被数学家和工程师们独立地发现，被看作是多元调和分析50年来发展的一个突破性的进展，它反映了大科学时代学科之间相互渗透、交叉、融合的趋势，是纯粹数学与应用数学及工程技术殊途同归的典范。
小波分析属于时频分析的一种，它在时间域和频率域同时具有良好的局部化性质，是一种信号的时间—尺度（时间—频率）分析方法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，被誉为分析信号的显微镜[2]。
小波分析如今已经广泛地应用于信号处理、图象处理、量子理论、地震勘测、语音识别与合成、雷达、CT成像、机器视觉等科技领域。
任何一个理论的发现和提出都有一个漫长的准备过程，小波分析也不例外。
1910年Harr提出了小波规范正交基，这是最早的小波基[2]，当时并没有出现“小波”这个词。
1936年Littlewood和Paley对Fourier级数建立了二进制频率分量理论：对频率按2j进行划分，其Fourier变换的相位变化并不影响函数的大小，这是多尺度分析思想的最早来源。
1946年Gabor提出了加窗Fourier变换（或称为短时Fourier变换）对弥补Fourier变换的不足起到了一定的作用，但是并没有彻底解决问题。
后来，Calderon、Zygmund、Stern 和Weiss等人将L-P理论推广到高维，并建立了奇异积分算子理论。
1965年，Calderon 给出了再生公式。
1974年，Coifmann对一维空间H P和高维H P空间给出了原子分解。
1975年，Calderon用他早先提出的再生公式给出了抛物形H P的原子分解，这一公式现已成为许多函数分解的出发点，它的离散形式已经接近小波展开。
一种基于小波变换的清浊音分类基音检测方法
【 关键词 】平均 能量频带分 布；短时过零率；小波变换 ；空域相关函数 【 中图分类号 】Ｔ ９ ２ Ｎ １ 【 文献标识码 】Ａ
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ ｖ ｉｅ Ｖｏ ｃ ｄ Ｃｌ ｓ ｉ ｃ ｉ ｎ ａ ｄ Ｐ ｔｈ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ａ ｅ ｅ ａ ｓ ｏ ｍ Ｍ ｔ ｏ ｆ Ｕｎ ｏ ｃ ｄ／ ｉｅ ａ ｓｆ ａｔ ｎ ｉ ｔ ｃ ｏ ｓ ｄ ｏ ｉ ｏ ｃ ｉ ｖ ｌｔ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ
・
论文・
（ 南 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 ，湖 南 长 沙 ４ ０ ８ ） 中 １０ ３
【 摘 要 】提 出 了一种 基于小波 变换 的鲁棒性基音周 期检 测方法。首先 结合 平均能量 频带分布和 短时过零率这 两
个 特 征 参 数 对 语 音 信 号 进 行 清 浊 音 判决 ， 后 对 浊 音 段 采 用 空域 相 关 函数 提 取 基 音 周 期 。实 验 表 明 ， 然 与传 统 的小 波 变 换 和 自相 关 算 法 相 比 ， 方 法 鲁 棒 性好 ， 基 音检 测 具 有 更 高 的 准 确 性 。 该 对
维普资讯
语音 技术 ｎ ｎ
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文 章 编 号 ：０ ２ ８ ８ （０ ６ １－ ０ ３ ０ １ ０— ６ ４ ２ ０ ）１ ０ ６ — ４ 基音检测 方法
胡 瑛 ， 陈 宁
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基于自适应滤波和小波变换的基音检测
音信号短时平稳性基础 上的 ，它能提取 出精 确反映基 音周期变化的动 态基频包络 ，并能动 态地 随语音信号
周 期 性 变 化 而 变 化 ，不 会 因 为语 音 的 准 周期 性 或 某 一 段 无 周 期 性 而影 响 提 取 效 果 ， 以 ， 用 小 波 变 换 进 行 所 利 基 音 检 测 可 以随 说话 人 的 不 同 、语 音 段 的 不 同 精 确 地 检 测 出 基 音 周期 ，从 而 构成 真 正 反 映 基 音 周 期 变 化 的 基 频 包 络 波 变 换 法 的缺 点 是 ， 、 小 当检 测 被 噪 声 污 染 的 语 音 信 号 时 随 着 信 噪 比 Ｓ Ｒ 的 减 小 基 占 榆 测 的 误 差 Ｎ
ｃ ｎ ｉ ｏ ｆ ｌｗ Ｓ ｆ ｓ ｅ ｃ ｓ ｎ ｌ ｓ ｓ ｄ ｅ ．Ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｉ ｙ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｏ ｄｔ ｎ ｏ ｏ ＮＲ ｏ ｐ ｅ ｈ ｉ ａ ｔ ｉ ｄ ｈ ｔｏ ｉ ｈ ａ ｅ ｓ ｒｖ ｄ ｖ ｌ ｂ ｈ ｘ ｅｉ ｎ ． ｉ ｇ ｉ ｕ ｄ
音 时声 带 振 动所 引起 的 周期 性 ，是 声 带 振 动 频 率 的 倒 数ｌ 】 】 基音 周期 估计 的 方法 有 ： 谱 法 、 。对 倒 自相 关 法 、 平
越来越大 。 经典的提高语音信噪 比的方法主要有 ： 改进 的 Ｓ Ｒ特征化算 法 、 性和非 线性减谱 算法 、 Ｎ 线 维纳滤 波、 自适应滤波等回 自适应滤波对语音增强效果最好 ， 。 这是 因为其多用了一个参考噪声作 为辅 助输 入 ，从而
（ ａ ｇ ｈ ｎ ｎｖ ｒｉ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｃｈ ｎ ｃ ｕ ０ Ｃｈ ｎ ｃ ｕ Ｕ ｉｅｓ ｙ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｔ ａｇｈ ｎ １０ ３ １ ２，Ｃｈｎ ） ｉａ
小波变换在信号分析中的应用
小波变换在信号分析中的应用小波变换是一种广泛应用于信号分析的数学工具，它能够提供有关信号的时域和频域信息，具有优秀的时频分辨能力。
在信号处理领域，小波变换被广泛应用于音频、图像、视频处理以及生物医学、金融市场分析等诸多领域。
一、小波变换的基本概念及原理：小波变换是一种基于窗函数的信号分析方法。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的局部性质。
傅里叶变换将信号分解为全局频域信息，而小波变换将信号分解为时域和频域的局部信息。
这种局部性质使得小波变换在信号分析中具有更强的时频定位能力。
小波变换的核心思想是通过选取适当的母小波函数，将信号分解成一系列不同尺度和不同位置的小波基函数的线性叠加。
小波基函数是通过母小波在时移、尺度（伸缩）、反射等变换下产生的。
通过对不同频率和时域尺度的小波基函数进行线性叠加，可以还原原始信号。
二、小波变换在信号分析中的应用：1. 信号压缩和去噪：小波变换能够将信号分解成不同频率和时域分辨率的小波系数，便于对不同频段的信号进行分析。
在信号压缩中，可以通过选择适当的小波基函数将信号的高频部分进行舍弃，以达到压缩信号的目的。
而在去噪方面，利用小波变换将信号分解成不同频带，可以提取出信号的主要成分，滤除噪声干扰。
2. 信号特征提取：小波变换还可以用于信号特征提取。
通过选择适当的小波基函数，可以将信号分解成不同频率和时域尺度的小波基函数的线性叠加，得到信号的局部特征。
这对于分析非平稳信号和瞬态信号非常有用，可以通过分析小波系数来获取和描述信号的特征。
3. 时间-频率分析：小波变换为信号的时频分析提供了一种有效的方法。
传统的频谱分析方法（如短时傅里叶变换）无法提供较好的时域和频域分辨率，在分析非平稳信号时效果较差。
而小波变换具有更好的时频局部性，能够提供精确的时域和频域信息，因此在时间-频率分析中得到广泛应用。
三、小波变换的应用案例：1. 声音信号分析：小波变换在音频处理中有着广泛的应用。
通过对音频信号进行小波变换，可以提取出每个时间段内不同频率的能量分布，并用于声音的识别、分类、音频编码等方面。
基于小波分析的信号处理技术研究
基于小波分析的信号处理技术研究随着现代社会科学技术的不断发展，数字信号处理已成为现代社会中不可缺少的一部分。
在数字信号处理领域中，小波分析是一种非常重要的工具。
它可以对信号进行分析和处理，包括信号的去噪、压缩、过滤、分割等。
下面我们就基于小波分析的信号处理技术进行研究探讨。
一、小波分析概述小波分析（Wavelet Analysis）是一种新型的信号处理技术，它是基于小波变换的信号分析方法。
相比于传统的傅里叶变换方法，小波分析具有更好的时域和频率分辨率，而且可以处理非平稳信号。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将一段时间序列信号分解成一系列的小波函数，从而识别出信号的不同特征。
小波分析在许多领域得到了广泛应用，如信号处理、图像处理、模式识别、数据压缩和量化等。
二、小波分析的优势小波分析相比于传统的信号处理方法有很多优势。
首先，它可以分析非平稳信号，这在很多领域中都是非常重要的，如生物信号处理、语音信号处理等。
其次，它可以将信号分解成多个频率分量，并且每个频率分量都有不同的时间和频率分辨率。
这使得小波分析可以精确地分析信号的局部特征。
此外，小波分析还可以适应不同的滤波器和分解层数，这使得小波分析的灵活性非常高。
三、小波分析在信号处理中的应用小波分析在信号处理中有很广泛的应用。
下面我们将分别对小波分析在信号去噪、信号压缩和信号分割中的应用进行探讨。
1、信号去噪小波去噪是指利用小波分析技术对信号进行降噪处理。
利用小波分析可以将原始信号分解成多个频率分量，在低频部分信号中保留有效信号，而在高频部分中滤除噪声信号。
小波去噪的方法相对于传统的去噪方法更加精确且有效。
在语音信号处理、图像处理和生物信号处理等方面都得到了广泛的应用。
2、信号压缩小波压缩是一种有效的信号压缩方法，它可以通过将信号分解成多个频率分量，进而将信号的高频部分进行舍弃，来实现对信号的压缩。
小波压缩方法与传统的压缩方法相比，具有更高的压缩比和更好的保真性能。
基于小波变换的语音信号去噪技术研究
基于小波变换的语音信号去噪技术研究语音信号作为一种重要的信息载体，在日常生活和工业生产中广泛应用。
随着社会的不断发展和科技的不断进步，对语音信号的要求也越来越高。
但是，在实际应用中，语音信号往往受到各种噪声的干扰，严重影响了信号质量和准确性。
因此，去除语音信号中的噪声，成为了语音处理领域中一个重要的研究方向。
小波变换是一种非常有效的信号分析工具，广泛应用于图像处理、信号处理等领域。
在语音信号去噪方面，小波变换也被用来分析和处理语音信号。
本文将介绍基于小波变换的语音信号去噪技术的研究进展以及相关问题。
一、小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，通过将信号分解成不同尺度的子信号，可以对信号进行深入分析和处理。
小波变换的本质是将信号转换到小波域，从而更好地分析和处理信号。
小波变换可以分为离散小波变换和连续小波变换两种。
离散小波变换是将信号离散化后进行变换，适用于数字信号处理。
而连续小波变换是将信号在连续时间域上进行变换，适用于模拟信号处理。
二、语音信号去噪技术传统的语音信号去噪技术有很多，比如基于差分算法的去噪技术、基于局部统计量的去噪技术、基于频域滤波的去噪技术等。
这些方法具有一定的效果，但是在某些情况下效果并不理想，比如噪声比较强、语音信号频率较低等情况下。
基于小波变换的语音信号去噪技术是一种新兴的技术，具有很好的效果。
该技术通过将语音信号分解到小波域中，利用小波系数之间的相关性处理噪声，然后将处理后的信号反变换回到时域中。
三、基于小波变换的语音信号去噪技术的研究在基于小波变换的语音信号去噪技术方面，目前研究较多的是基于软阈值方法的去噪技术和基于最小均方误差方法的去噪技术。
1. 基于软阈值方法的去噪技术基于软阈值方法的去噪技术是一种比较简单的处理方法，其基本思想是对小波系数进行处理，将小于一定阈值的系数置为零，大于一定阈值的系数保持不变。
这种方法可以有效地去除高频噪声，但对于内部噪声的处理效果较差。
小波分析及其应用
小波分析及其应用小波分析是一种时间-频率分析方法，是对时域信号在时间和频率上的特征进行分析的一种数学工具。
它不仅具有频域分析方法的优点，如傅立叶变换，可以提供信号的频率成分，而且还能提供信号的时间信息，即信号的局部特征。
小波分析在信号处理、图像处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
小波分析的基本原理是通过对信号进行分解和重构，将信号转化为不同尺度和频率的小波基函数的叠加，然后通过分析小波系数的大小和位置，得到信号的频率和局部时间信息。
在信号处理领域，小波分析常用于信号压缩、去噪和特征提取。
由于小波函数具有时频局部化特性，可以更准确地描述信号的局部特征，所以在信号压缩方面有很好的应用。
小波压缩将信号分解为不同频率分量，然后根据各个频率分量的重要程度进行压缩，以达到减小数据量的目的。
在信号去噪方面，小波分析可以通过滤除小波系数的低能量分量来抑制信号中的噪声。
此外，小波变换还可应用于语音识别和图像处理中的特征提取，提取信号的频率特征和时间特征，以实现对语音和图像的处理和识别。
在图像处理领域，小波分析有着广泛的应用。
小波变换可以将图像分解为不同尺度和方向的频域信号，从而提供了更加精细的图像特征信息。
基于小波变换的图像处理技术包括图像压缩、边缘检测、纹理分析等。
通过对图像进行小波分解和重构，可以实现图像的压缩和去噪。
同时，小波变换还具有多尺度分析的优势，能够更好地捕捉图像中的局部细节和全局结构。
在金融领域，小波分析被用于金融时间序列的特征提取和预测。
金融市场的价格序列通常具有非线性、非平稳和非高斯分布的特点，传统的统计方法常常无法处理。
而小波分析可以更好地揭示金融时间序列的时间和频率特征，提供更准确的数据分析和预测。
通过分析小波系数的大小和位置，可以提取金融时间序列中的主要特征和周期，为金融决策提供参考。
此外，小波分析还在医学影像处理、地震信号处理、生物信号处理等领域有广泛的应用。
在医学影像处理中，小波分析能够提取出图像中的不同频率和方向的特征，从而实现对病变的检测和分析。
一种改进的基于小波变换的语音基频检测
误判情况 ， 出了一种 改进 的基于小波变换的语音基 频检 测算法 ，提高了基频检测 的准确率和实 时 提 性， 获得 了较好 的实验结果．
２基于 小波 变换 的基 音检 测
由二进制小波变换 的理论知 【， ７ 选择光滑 函数 的一阶导数作小波 ， １ 对语音信 号进行 二进制 小波
变换， 过定位小波变换系数 ，的极大值 点， 通 就可精确地检测到 因声门闭合产生 的语音波形 的突
变点，相邻两个突变 点之 间的时长就是所求 的基音周期， 际应用 中通过一级 联的滤波 器组对信 号 实
进行快速 的小波变换 【， ８ 本文 中我们采用 Ｄ ｕｅｈ ｓ 】 ａｂｃｉ 紧支集 二次样条 小波 函数 ，其对应 的正交滤波 ｅ
器组 为 ［７ ６】 ，：
日（ ） ｉ２ ｏ （／ ） ｗ ＝ｅ ／ｃ ｓ ２］ Ｗ ［ ｗ ¨ （） １
Ｎｏ． ６
一
种改进 的基于小波变换 的语音基频检 测
张国伟，田 岚
（ 山东大学 信 息科 学与工 程学 院 ，山东 济 南 ２ ００ ） ５ １０ 摘要 ：传 统的小 波 变换 基频检 测通 过 比较 相邻 足度上 的小 渡 系数极值 点来 进行 检测． 方 法往 往 存 该
在 着伪极值 点的误判 ，降低 了检测 的精确 度，而且增加 了运 算量．针 对小 波 系数 的伪 极值 点误判 情 况做 了分析 ，进行 了最佳 尺度 的判 定，以及极值 点搜 索 方法的 改进，提 出了一种 基于 最佳 尺度的 小波 变换 基 频 检测算 法 ，提 高 了算 法的 实时性和 准确性 ，并通过 实验证 明 了该 算法 的有 效性 ．
决．
小波变换具有 良好 的时频局部分析能力 ， 非常适 合于探 测信 号中的突变 ； 而语音信 号中的突变
小波变换及其在音频处理中的应用
小波变换及其在音频处理中的应用引言：随着科技的发展，音频处理技术在各个领域中得到了广泛应用。
其中，小波变换作为一种重要的信号处理技术，具有许多优势，被广泛用于音频处理中。
本文将介绍小波变换的基本原理和在音频处理中的应用。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并提供了时间和频率的局部信息。
它通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算，得到信号在不同频率上的分解。
小波变换的基本原理可以用数学公式表示为：WT(a,b) = ∫f(t)ψ*[a,b](t)dt其中，WT(a,b)表示小波变换的结果，f(t)表示原始信号，ψ*[a,b](t)表示小波基函数在不同尺度和位置上的变换。
二、小波变换在音频处理中的应用1. 压缩与解压缩小波变换可以将音频信号进行压缩，减小文件大小，节省存储空间。
在解压缩时，可以通过反向小波变换将压缩后的信号恢复到原始状态，保证音频质量。
2. 噪声去除音频信号中常常存在各种噪声，如白噪声、背景噪声等。
小波变换可以将信号分解成不同频率的子信号，通过滤波去除噪声，提高音频的清晰度和质量。
3. 音频特征提取小波变换可以提取音频信号的时频特征，如音调、音频强度等。
这些特征可以用于音频识别、语音合成等应用中。
4. 音频编码小波变换可以将音频信号进行编码，实现高效的音频传输。
通过对信号的分解和压缩，可以减小传输带宽，提高传输速度。
5. 音频合成小波变换可以将不同频率的子信号进行合成，生成新的音频信号。
这在音乐创作、电影配乐等领域中得到了广泛应用。
三、小波变换在音频处理中的挑战与展望尽管小波变换在音频处理中有着广泛的应用，但也面临着一些挑战。
首先，小波变换的计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源。
其次，小波基函数的选择对结果有着重要影响，需要根据具体应用场景进行调整。
此外，小波变换对信号的局部性较强，对于全局特征的提取相对较弱。
未来，随着计算技术的进步和算法的改进，小波变换在音频处理中的应用将得到进一步拓展。
基于小波分析的通信信号检测方法改进
基于小波分析的通信信号检测方法改进引言通信信号检测是实现可靠和高效通信的重要环节。
而在实际应用中，由于噪声干扰等因素的存在，传统的通信信号检测方法往往难以满足准确性和实时性的要求。
因此，本文将探讨基于小波分析的通信信号检测方法，并对其进行改进，提高信号检测的准确性和可靠性。
一、小波分析在通信信号检测中的应用小波分析是一种在时间-频率域上进行信号分析的方法，具有突出时频特征的优势。
在通信领域，小波分析被广泛运用于信号检测、调制识别、参数估计等方面。
1.1 小波变换小波变换是小波分析的重要工具，通过将信号分解为尺度和位移不同的小波基函数，可以精确描述信号的时频特性。
相比于傅里叶变换，小波变换具有更好的局部性和时频分辨率。
因此，在通信信号检测中，小波变换被广泛应用于信号分解和特征提取。
1.2 小波包分析小波包分析是一种进一步拓展小波变换的方法，通过多层次的分解和重构，可以更加准确地分析信号的时频特征。
在通信信号检测中，小波包分析可以提取出信号的细节特征，实现对信号的高精度检测和识别。
二、基于小波分析的通信信号检测方法存在的问题虽然基于小波分析的通信信号检测方法具有较高的时频分辨率和准确性，但在实际应用中，仍然存在一些问题。
2.1 噪声干扰通信信号常常受到各种噪声干扰，如加性白噪声、多径效应等。
这些噪声干扰会导致信号的能量扩散和频谱混叠，从而影响信号的检测和识别性能。
2.2 实时性要求在很多通信场景下，实时性是信号检测方法必须满足的要求。
然而，传统的基于小波分析的信号检测方法往往需要大量的计算和存储资源，无法满足实时性的需求。
三、基于小波分析的通信信号检测方法改进为了提高基于小波分析的通信信号检测方法的准确性和可靠性，我们可以从以下几个方面进行改进。
3.1 噪声抑制针对噪声干扰的问题，我们可以引入小波阈值去噪技术。
通过对小波系数进行阈值处理，可以有效抑制噪声对信号的影响。
同时，为了进一步提高噪声抑制效果，可以采用多层次小波分析和自适应阈值选取方法。
小波分析技术在信号处理中的应用
小波分析技术在信号处理中的应用1. 什么是小波分析技术？小波是一种数学分析工具，它可以将信号分解成不同尺度的频率分量来进行分析。
小波分析技术是将小波应用于信号处理领域的方法，可以用来分析时域和频域上信号的特征，并用于信号的去噪、压缩、识别等处理。
2. 小波分析技术的原理小波变换是一种时频分析方法，它通过将信号变换为不同尺度和位置的小波基来表征信号的局部特征。
小波基是一组固定的函数，它可以根据信号的频率、幅度和时间特征来进行变换。
小波基分为父子小波和正交小波两种类型。
父子小波是将一个小波基变换为多个不同尺度和位置的小波基，而正交小波是直接用不同频率的正弦和余弦函数构成的。
小波变换可分为连续小波变换和离散小波变换两种，连续小波变换是对连续信号进行变换，离散小波变换是对离散信号进行变换。
3. 小波分析技术在信号处理中的应用3.1 信号去噪小波分析技术可以用于信号去噪。
信号处理中常常会受到噪声的影响，因此去除噪声是信号处理的重要环节。
小波分析技术可以将信号分解成不同尺度的频率分量，可以从不同的频带中选择保留信号的特征，同时抑制噪声的影响。
小波去噪方法有基于阈值的软阈值去噪和硬阈值去噪两种。
软阈值去噪将小于阈值的小波系数设为0，大于阈值的系数缩小到原系数的一部分，而硬阈值去噪则是将小于阈值的系数全部置为0，保留大于阈值的系数。
小波阈值去噪可以有效的去除信号中的高频噪声。
3.2 信号压缩小波分析技术可以用于信号压缩。
信号的压缩是为了节约传输和存储资源，将信号的数据压缩成较小的大小而不损失原有的信息。
小波压缩方法是一种基于小波变换的信号压缩方法。
小波分解可以将信号分解成不同尺度和频率的分量，因此可以在不同尺度和频率上对信号进行压缩。
变换后的小波系数通常具有较强的稀疏性，可以使用压缩算法如哈达马变换和基于字典的方法进行压缩。
3.3 信号识别小波分析技术可以用于信号识别。
信号识别是指区分和分类不同的信号类型，通常需要根据信号的特征来进行识别。
基于小波变换的语音基音周期检测
ｓ ａｉｌｃ ｒｅａｉ ｎ ｆ ｎ ｔ ｎ ａ ｄ ｅ ｔ ｔ ｇ ｐ ｔｈ ｐ ｒｏ ａｅ ｎ ｗａ ｅｅ ｄ ｌ ｓｍａ ｉ ｍ ｇ ｒｔ ｍ ｓｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｐ ｔ ｏ ｒ ｌｔ ｕ ｃ ｉ ｎ ｓ ｍａｉ ｉ ｅ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌ ｔｍｏ ｕ ｕ ｘ ｍｕ ａ ｏ ｉ ａ ｏ ｏ ｉ ｎ ｃ ｉ ｌ ｈ ｉ ｒ ｓｎ ｅ ．
ｆ ｕｎｃｉ ｔ ｏｎ．
Ｋ ｅ ｗ ｏｒ ：ｗ ａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｍ ａｉ ｙ ｄｓ ｖ ｌｔ ｔａ ｓｏｒ ｔｏｎ；ｖ ｃ ｄ—ｕｎ ｏｉ ｅ — ｖｏｉｅ ｅ ｍ ｅ ａｉ ｃ ｄ ｓ ｇ ｎｔ ｔｏｎ；ｐｉｃ ｔｃ ｉ ｔ ｈ ｄｅｅ ｔｏｎ；ｔａ ｅ ｎ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｇ ｏｐｅ ａｏｒ ｐａｉｌ ｙ ｒｔ ；ｓ ｔａ
２ １年 ７月 ０１ Ｎ ｌ ｃ ＴＥＳＴ
Ｊｕ１ ｏ１ ． ２ １ Ｎｏ． ７
基于小波变换 的语音基音周期检测 ★
刘成 明 ，李新 娥 ，张艳兵 （ 中北大学 仪器科 学与动态 测试教 育部重点实验室 ，山西 太原 ００５ ） ３０１
ｔｍ ｅ—ｆｅ ｉ ｒ ｑｕｅ ｙ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓ ｓｖｅ ｙｓ ｔｂｌ ｏｒｎｏｎ—ｓａｉ ｒ ｉｎａ ｏ ｅ ｓｎ Ｉ ｏ ｄｅ Ｏ ｅ ｔａ ｔｐｉｃ ｒ ｑｕｅ ｉｓ ｎｃ ｈ ｒｃ ｅｉｔｃ，ｉ ｒ ｕｉａ ｅ ｆ ｔｔｏｎａｙ ｓｇ ｌ ｐｒ ｃ ｓｉ ｇ． ｎ ｒ ｒｔ ｘ ｒ ｃ ｔ ｈ ｆｅ ｎｃｅ ａ ｃ ａｅｙ，ａ ｐｉｃ ｐｅｉ ｔ ｃｉ ｅｈｏｄ ｂａ ｅ ｎ ａ ｌ ｒｎｓｏｒ ｓｐｒ ｃ ｕｒ ｔｌ ｔ ｈ ｒｏｄ ｄｅ ｅ ｔｏｎ ｍ ｔ ｓ ｄ ｏ ｗ ｖｅｅｔｔａ ｆ ｍ ｉ ｏｐｏｓ ｄ．Ａ ｉ ｅ ｅ ｏｎｓｄｅ ｅ ｔｏｎ ｅ ｖｏ ｃ ｄ ｒ ｇｉ ｔ ｃ ｉ
小波Hilbert-Huang变换在语音信号处理中的应用
（． 卫生职业学 院 公共部 ， １ 皖西 安徽 六安
军’
２０ ３） ３０ １ ２７０ ． ３０ ５２中国科学技 术大学 软件学 院 ， 安徽 合肥
摘 要： 针对通信领域 中语音信号处理的方法， 比较分析 了小波变换和 Ｈｌ ｒ Ｈ ａｇ ｉ ｅ — ｕｎ 变换在 ｂｔ 信 号 处理 方 面的原 理 ；给 出了两者 的 算法描 述 和 关键 处理 步骤 、 小波 变换 的分 解及 阀值计 算 与 Ｈｆ ｅ — ｕ ｎ ｌ ｒ Ｈ ａｇ变换 的 Ｅ ｂｔ ＭＤ分解与 分析 ： 时针 对 两种 方 法在语 音 消噪方 面的应 用 ． 出 了具体 的 同 给
号本身的尺度特征出发对信号进行分解 ， 该方法具有 良好的局部适应性 ， 加上瞬时频率的引入 ， 使得可以从 时频两方面同时对信号进行分析 ， 增加了处理信号的灵活性和有效性 ．
２１ 算 法描述 ．
１９ ９６年 Ｎ ｒｅ ．ｕｎ 等人基 于对 瞬时频 率 的深入研究 ， ｏｄｎＥＨ ａｇ 创立 了 Ｈｌｅ— ｕｎ ｉ ｒＨ ａｇ变换．这一 方法提 出了 ｂ 固有模态 函数 （ ） Ｉ 的新概念 以及将任 意信号分解 为 固有模 态 的分 解方法 ， ＭＦ 即经验模 态分解 法 （ＭＤ）０１ Ｅ ，． １１ １
实验 结果与 结论．
关键 词 ： 小波 变换 ； ｉ ｅｔＨ ａ ｇ变换 ； 号处 理 Ｈｌ ｒ ｕｎ ｂ — 信 中图分 类号 ：Ｐ ０ Ｔ３３ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编号 ：６ ３ １７ （０ １ ０ — ｏ ０ ０ １ ７ — ９ ２ ２ １ ）３ ０ ６ — ６
０ 引言
１ 小波变换
小 波 分析是 近 十几 年来 新兴 发展 起来 的一 种 时频 局域 化分 析 方法 ， 特别 适用 于 非平 稳 时变 信号 ， 例如
如何使用小波变换进行信号分析
如何使用小波变换进行信号分析信号分析是一项重要的技术，它可以帮助我们理解和处理各种类型的信号。
在信号分析中，小波变换是一种常用的工具。
它可以将信号分解成不同频率的子信号，从而提供了更详细和全面的信息。
本文将介绍小波变换的基本原理和应用方法。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，它将信号分解成一系列不同频率的小波基函数。
与傅里叶变换不同，小波变换可以同时提供时域和频域的信息。
这使得小波变换在信号处理和分析中具有独特的优势。
小波变换的基本思想是将信号与一组小波基函数进行卷积运算，得到一系列小波系数。
这些小波系数表示了信号在不同频率上的能量分布。
通过对小波系数进行适当的处理和分析，我们可以获得信号的时频特性和相关信息。
二、小波变换的应用方法1. 信号去噪小波变换可以有效地处理噪声信号。
通过对信号进行小波变换，我们可以将信号分解成不同频率的子信号。
噪声通常在高频部分集中，而有用信号则在低频部分集中。
通过滤除高频小波系数，我们可以去除噪声，并恢复出原始信号。
2. 信号压缩小波变换还可以用于信号的压缩。
由于小波系数表示了信号在不同频率上的能量分布，我们可以根据能量分布的特点选择保留部分小波系数，从而实现信号的压缩。
这种压缩方法可以在保持信号主要特征的同时，减少数据量和存储空间。
3. 信号特征提取小波变换可以提取信号的时频特征。
通过对小波系数进行分析，我们可以获得信号在不同频率上的能量分布和时域特性。
这些特征可以用于信号分类、模式识别和故障诊断等应用。
例如，在语音识别中，小波变换可以提取出语音信号的共振峰和谐波等特征，从而实现语音的识别和分析。
三、小波变换的局限性尽管小波变换在信号分析中有着广泛的应用，但它也存在一些局限性。
首先，小波变换的计算复杂度较高，特别是在处理大数据量和高维信号时。
其次，小波基函数的选择对分析结果有着重要影响，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的小波基函数。
小波变换在语音信号处理中的实际应用案例
小波变换在语音信号处理中的实际应用案例引言语音信号处理是一门重要的研究领域，涉及到语音识别、语音合成、语音增强等多个方面。
小波变换作为一种有效的信号分析工具，在语音信号处理中得到了广泛应用。
本文将介绍小波变换在语音信号处理中的实际应用案例，并探讨其在这些应用中的优势和局限性。
一、语音信号的小波分析语音信号是一种复杂的时变信号，具有多个频率成分和时域特性。
传统的傅里叶变换在分析语音信号时存在困难，因为它无法很好地处理非平稳信号。
小波变换通过将信号分解为不同尺度和频率的小波基函数，能够更好地描述信号的时频特性。
在语音信号处理中，小波变换常用于语音分析和特征提取。
通过对语音信号进行小波分解，可以得到不同尺度和频率的小波系数，从而揭示信号的时频特征。
这些小波系数可以用于语音识别、语音合成等应用中。
二、语音识别中的小波变换语音识别是一种将语音信号转换为文本的技术。
小波变换在语音识别中有着广泛的应用。
以基于隐马尔可夫模型（HMM）的连续语音识别为例，小波变换可以用于特征提取。
传统的语音识别系统中，常用的特征是梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
然而，MFCC对于非平稳信号的处理效果有限。
小波变换可以提供更好的时频局部化特性，从而改善语音识别的性能。
通过对语音信号进行小波分解，可以得到不同尺度的小波系数，这些系数可以用于构建更具判别性的特征向量，从而提高语音识别的准确率。
三、语音合成中的小波变换语音合成是一种将文本转换为语音信号的技术。
小波变换在语音合成中也有着重要的应用。
以基于隐马尔可夫模型的拼接语音合成为例，小波变换可以用于合成参数的重建。
在传统的语音合成系统中，常用的参数是线性预测编码（LPC）系数。
然而，LPC系数无法很好地描述信号的时频特性。
小波变换可以提供更好的时频局部化特性，从而改善语音合成的质量。
通过对LPC系数进行小波逆变换，可以重建出更加自然流畅的语音信号。
四、小波变换的优势和局限性小波变换在语音信号处理中具有一定的优势，主要体现在以下几个方面：1. 时频局部化特性：小波变换能够提供更好的时频局部化特性，可以更准确地描述信号的时频特征。
基于小波变换的语音增强算法研究
基于小波变换的语音增强算法研究随着科技的不断发展，语音识别与语音合成技术的应用越来越广泛。
然而在实际的应用过程中，由于受外界环境噪声等因素的干扰，语音信号的质量往往会受到很大的影响，从而导致系统的性能下降。
因此，如何降低语音信号的噪声干扰，提高语音信号的清晰度和可识别性就成为了当前的研究热点。
其中，基于小波变换的语音增强算法是一种比较有效的方法。
一、小波变换原理及其在语音处理中的应用小波变换是一种对信号进行分析和处理的数学工具，它可以将信号分解成多个频带，并对每个频带进行独立的处理。
小波变换的优点在于它既能提取信号的短时信息，又能保留信号的长时信息，因此它在语音处理中的应用非常广泛。
在语音增强中，小波变换可以用来将语音信号分解成多个频带，然后对每个频带进行独立的处理。
由于语音信号中的噪声频率通常较高，因此我们可以利用小波变换将主要的语音信息和噪声分离出来，并对噪声进行滤波处理，以达到降噪的目的。
二、小波变换语音增强算法的实现步骤1.语音信号的预处理在进行小波变换前，通常需要对原始语音信号进行预处理。
预处理主要包括对语音信号进行分帧和加窗处理。
分帧是将语音信号分成若干个短时段，加窗是为了减小信号末端振荡的影响，同时防止窗口边缘出现断点。
2.小波分解将预处理后的语音信号进行小波分解，得到其各个频带的系数。
小波变换的选择可以根据实际需要进行调整，目前常用的小波有哈尔小波、Daubechies小波、Symlets小波等。
3.频带滤波在小波分解后，得到多个频带的系数，其中高频部分包含了噪声信息，而低频部分则包含了主要的语音信息。
因此可以采用不同的滤波方法对不同频带的系数进行处理。
常用的方法有阈值处理、软阈值处理、硬阈值处理等。
4.小波重构对滤波后的系数进行小波重构，得到增强后的语音信号。
需要注意的是，在小波重构时，为避免出现信号失真，需要采用对称性重构的方法，即保留反卷积所需的系数。
三、小波变换语音增强算法的优缺点1.优点：（1）小波变换能够充分利用语音信号的时频特性，提取出时域和频域信息。
小波变换在音频合成中的声音特征提取与转换方法
小波变换在音频合成中的声音特征提取与转换方法引言：音频合成是一项重要的技术，它可以将不同的声音元素组合在一起，创造出新颖、独特的音频效果。
在音频合成的过程中，声音特征提取和转换是关键步骤之一。
本文将介绍小波变换在音频合成中的应用，探讨其在声音特征提取与转换方法中的作用。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种数学变换方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，能够更准确地描述信号的瞬时特征。
小波变换将信号分解成不同尺度的小波函数，每个小波函数代表了不同频率的信号成分。
通过对这些小波函数进行加权和叠加，可以重构原始信号。
二、小波变换在声音特征提取中的应用1. 频谱特征提取小波变换可以将声音信号分解成不同频率的子信号，这些子信号对应了声音的频谱特征。
通过对这些子信号进行分析，可以提取出声音的频谱特征，如频率分布、频率强度等。
这些频谱特征可以用于声音合成中的声音模型建立和参数调整。
2. 时域特征提取小波变换具有更好的时频局部性，可以更准确地描述声音的瞬时特征。
通过对声音信号进行小波变换，可以提取出声音的时域特征，如时长、起伏等。
这些时域特征可以用于声音合成中的节奏控制和音调调整。
3. 语音特征提取语音是一种特殊的声音信号，通过小波变换可以提取出语音的特征参数，如基频、共振峰等。
这些语音特征可以用于声音合成中的语音模型建立和语音转换。
三、小波变换在声音转换中的应用1. 音色转换音色是声音的一个重要特征，通过小波变换可以提取出声音的频谱特征。
通过对声音的频谱特征进行调整和转换，可以改变声音的音色。
例如，将男性声音转换为女性声音，或将乐器声音转换为人声等。
这种声音转换可以应用于音乐创作、语音合成等领域。
2. 语音转换语音转换是一种将说话人的语音转换为另一个说话人的语音的技术。
通过小波变换可以提取出语音的特征参数，如基频、共振峰等。
通过对这些特征参数进行调整和转换，可以改变语音的说话人。
基于小波变换和动态验证的基音检测算法
基于小波变换和动态验证的基音检测算法
蔡润身;朱耀庭;陈希;史绍强;杨美艳
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)011
【摘要】针对基音周期检测中容易出现的半周期和倍周期错误,综合考虑了常用的小波变换和短时自相关方法的优缺点,以及相邻基音周期长度的渐变性,提出了把两者相结合的基音周期检测算法.对语音信号进行清浊音检测和前置带通滤波,利用小波变换方法进行初步检测,对基音周期变化过大的情况使用自相关方法进行验证.实验结果表明,该方法在不同信噪比下的基音周期检测准确率都明显高于普通的小波变换检测方法.同时,该方法还有助于通过人工方式快速修正基音周期.
【总页数】4页(P2503-2506)
【作者】蔡润身;朱耀庭;陈希;史绍强;杨美艳
【作者单位】天津科技大学,计算机信息与工程学院,天津,300222;南开大学,信息技术科学学院,天津,300071;天津科技大学,计算机信息与工程学院,天津,300222;天津科技大学,计算机信息与工程学院,天津,300222;天津科技大学,计算机信息与工程学院,天津,300222
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于小波变换的清浊音分类及基音周期检测算法 [J], 胡瑛;陈宁
2.基于小波变换和时域波形的基音检测算法 [J], 陈小利;徐金甫
3.基于小波变换和自相关函数的基音频率检测算法 [J], 李飞鹏;张维强;徐晨
4.基于小波变换的语音基音周期实时检测算法 [J], 沈江峰;张刚
5.基于小波变换与平均幅度差函数倒数的基音周期检测算法 [J], 武良丹;
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摘
要
在语音信号数字处理的各个领域里, 无论是语音分析与合成, 语音压缩编码, 还是语音识别和说话者确认等, 准确可靠地检测语音信号的基音周期都是至关重
要的任务,将直接影响到整个系统的性能.
本文旨 在寻找一种鲁棒的基音周期检测算法. 首先, 在现代语音学取得的成 果上, 对语音的生成,声学特征, 听觉功能进行分析,以把握语音信号波形的特 点. 其次, 对较典型的几种语音基音检测方法, 较系统的分析, 作了 探讨和比较. 接着, 较为详细地阐述了小波分析的基本理论, 着重在小波函数, 小波变换, 多 分辨分析和 Mla 算法的研讨上.最后,将小波变换与归一化自 alt 相关,动态规 划平滑等技术相结合, 得到了一种新的基音周期检测算法. 新算法的基本思想是: 先对原始语音信号进行多级小波变换, 将较高几个层次上的逼近信号进行加权求 和处理, 利用小波变换的带通性和去噪性, 得到含丰富基音信息, 周期性较强的 合成信号 ( 这一结果对含不同基音周期的任意语音段具有普适性) ;接着将该合 成信号作为待处理信号, 采用归一化自 相关法检测基音周期, 并对结果进行动态 规划平滑处理. 用 MTA 在计算机上完成算法程序设计, ALB 进行仿真实验.实验结果表明, 新算法估计基音准确性高, 运算速度较快, 稳定性好, 对噪声具有较好的鲁棒性, 充分吸收了自 相关算法和小波变换算法的优点, 有效地克服了自 相关算法的分频
体, 语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的 最主要的 途径. 在高度信息化的
今天,用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生,传输,存储,
获取和应用语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义.
人在发浊音时, 气流通过声门 使声带产生张驰振荡式振动, 产生一股准周期 脉冲气流, 这一气流激励声道就产生浊音, 又称有声语音, 它携带着语音中的大
部分能量. 这种声带振动的频率称为基频, 相应的周期就称为基音周期( th, P c) i 它由声带逐渐开启到面积最大( 基音周期的5 %,逐渐关闭到完全闭合( 约占 0) 约 占 基音周期的3%, 5) 完全闭合( 基音周期的 1%三部分组成. 约占 5) 基音周期具有 时变性和准周期性, 它的大小与个人声带的长短,厚薄,韧性和发音习惯有关, 还与发音者的性别, 年龄, 发音时的力度及情感有关, 是语音信号处理中的重要 参数之一, 它描述了语音激励源的一个重要特征. 基音周期的估计称为基音检测
( th eto , P c Dtci ) 基音检测的 i e n 最终目 标是找出 和声带振动 频率完全一致的 基
和倍频现象,也比小波变换算法具有更强的抗噪能力,性能明显优于传统方法. 关键词: 基音检测语音信号Fra bibliotek小波分析
动态规划
多分辨率分析
归一化 自相关 Mla 算法 alt
西北工业大学硕士学位论文
Ab t c sr t a
I a fl o h it p e i o pe s a , n a e se s t d il c s g se h nl f i t c, eh n id f ga r sn f c i s o s n p c l e l e o g r aa s, c s t s, c c p so cd gad e r oni wt nli s e y h i s e o rsn i , s c e gi n h ys p h es p h e i o n n p h t i e n e m e c o cn r b sekr t dt tg h i acre ad alia e etl ofm pae e , cn pc prd u ty ri y n na i y , e i i eo c a l n e b s s i c e t l s t kI ii une pr rac o t w o s t s i s . a . ln ec t e o ne h hl y e eo l s t f w l l h fm e f e e m u y s r Ti ae i al k g k d o s ih co l r m B e a s oi f a or u pc d ei a ot . s h p r t n o i f t e tn i s m o p r n b t t g h ad o t a i e et m dm oec t gnri o sec, aosc n c e m n o oe p nts h ee tn peh i cut h hv e f h i , e ao f t s i ca c rts hm n s s o han a aa zd ca c rts t hr tii ad a' e e erg nl e ad r tii o h a esc n u s n f i r e y n h a esc f e w vf m s e s nl a ue. n a r s t ac l i ad ae r o p c i a a c id Te, o y e t aa s n o f h e g r qr h e m e m i n y s s cm asn og e i l hd opc dt tn aeI adi , o pro a n sm t c m t s ih ei im d. di nts i m o y a e o f e co s n t h p t o i ppr cbs bs ko l g o w vl t o dtl t i t w vl aeds i t ac we e aet r i e is d s ae t e re h i n d f e h y n a, e h e e u e e f co, et s r, t e li aa s, M lt r m F ay u tnwvl tn o M l ro tn l i ad l a ot . l, n i a er fm ui suo n ys n aa l i a - g h il n w cm i w v etn o , aat o etna dnmc g m i e b e et s r nr l crli , ya ip r mn o n a l r fm o a m u rao n o d r a g o t ho g, o a d nw c dt tn o t . m i i a t e nl yp ps k o e p h e i a rh Te n o h c o r e i f i e co l im h a d f o n t g e e nw ot i Fsyw c ro m l t e et s r tog as e e a r m it, ay uia wvl tn o o i l c l i s rl e n t g a er f m r n p h g h : r s a i e s nl el t ap a i s nl n e l el e b w y e hn i a dawt h pr c n i a o s r h hr l y ow i tg g , i e o h g s e a i e s a f g i h g v g v ad mn, t s t t s nl audnpc io ao ad ne n sm i gt y h i i awt bnat h r tn sogr u g e h n ec e g i h i n mi n t t f r prd i (iru ignr ad t e o s tn pe i l i eoit ts ls e l rhtt r dm i os c n u n i cy e t a n i o a h s e g h n e o f h d g c e c d e npc prd . nl bs o t s t t s nl e pt nra i r t h i s Sc d , d h y h i i a w aot o l f e i eo ) e y a n n ec , d h m t o e e g e aoo etn hd ecpc p i ad l t fadtb dn i u crli m t tdtt eo n dawt h i l y a c t rao eo o ih d e i e a e t r h n a y m p g m i t ho g. r r mn e nl y o a g o c F i ds n g r w h L B h o pt ad y h i i p g m t M T A o t cm u r c r o t is eg n r a i A n h o n e e n a n r e s u tn pr etEpr e ' rus w a n a ot hs h i li e em n xem ns l so t t l rh a h m ao x i . i t e t h h e gi m i s w g a u c i pc eia , h e i oe tn go s bi, sog c r y ih m t h s d pri , d iy ad n c a n t s e i p n ao o t l n t t g e a t r r unstt ni. m i s avn g o at oetn ot ad o s e o o eIc b et da ae u c rao a r m b t s h s t n h e o e t f rli l i n o g h w vl a ot , r m s pe m n o fcoafqec ad b aet r m oe o e t h o e f tnl uny dul e li g h vc h n a r i r e a e n o e r un ia o rli l r m a abtr aeorii h o e fqe y u c rao a ot , hs eca cr esn t ni e c n o etn i t g h n d e h t f tg s t r s e t n e t r m Te fm ne u nw ot iov u y eo h w vl a ot . pr rac oor a r m bi s s r r a a e li g h h eo f e l i s o l u i g h p tt tdi aa o t . o r i nl rh h at e o l i m g