【摘要】：當(dāng)前社會(huì)電子化通訊手段和設(shè)備眾多,但語(yǔ)音通訊作為維系人與人情感的重要紐帶,處于是否重要的地位。語(yǔ)音通話過(guò)程可能處于受到噪聲污染的嘈雜的環(huán)境中,影響通訊質(zhì)量。因此,需要利用噪聲抑制算法,開(kāi)發(fā)語(yǔ)音強(qiáng)化系統(tǒng)來(lái)降低噪音帶來(lái)的負(fù)面影響。針對(duì)非穩(wěn)態(tài)類型噪聲的特征,傳統(tǒng)的濾波算法存在噪聲濾除不足,或者是將干凈語(yǔ)音的部分濾除掉,導(dǎo)致語(yǔ)音失真等缺點(diǎn)。由于噪音會(huì)影響語(yǔ)音記錄的質(zhì)量,造成訓(xùn)練的聲學(xué)模型與實(shí)際應(yīng)用環(huán)境不匹配,使得語(yǔ)音辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)正確率大大的降低。本文就特別針對(duì)加成性噪聲對(duì)語(yǔ)音特征的破壞來(lái)做分析與研究,對(duì)所測(cè)得的噪聲做處理,以期待得到更優(yōu)良的語(yǔ)音強(qiáng)化結(jié)果。本文研究工作包括幾個(gè)方面:首先主要對(duì)頻譜刪減法、小波轉(zhuǎn)換和分解、維納濾波、模糊理論、語(yǔ)音增強(qiáng)等相關(guān)理論進(jìn)行了詳細(xì)概述。其次,對(duì)信號(hào)預(yù)處理和語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行了設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)設(shè)計(jì)對(duì)信號(hào)預(yù)處理過(guò)程的位數(shù)采樣、預(yù)加重、分幀、加窗等環(huán)節(jié),編碼實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)功能與處理效果,研究了語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方式及其檢測(cè)正確率情況。再次,實(shí)現(xiàn)了混合式濾波語(yǔ)音強(qiáng)化系統(tǒng),對(duì)模糊推論系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),對(duì)模糊控制器、語(yǔ)音特征提取、信號(hào)類型歸納、模糊規(guī)則推論和訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。該語(yǔ)音強(qiáng)化系統(tǒng)將含有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)作為輸入信號(hào),使用一個(gè)語(yǔ)音噪音預(yù)測(cè)模型,并建立以模型為基礎(chǔ)的處理方法對(duì)語(yǔ)音本身之外的噪聲加以抑制。將語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)類型的辨別。再分析其中的語(yǔ)音特征,利用六種常見(jiàn)的特征來(lái)辨別語(yǔ)音是屬于穩(wěn)態(tài)或是非穩(wěn)態(tài)類型的信號(hào)。最后對(duì)混合式濾波語(yǔ)音強(qiáng)化系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,采用Aurora-語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù),提供了音頻文件內(nèi)容,獲取采樣頻率。使用信噪比SNR評(píng)語(yǔ)音質(zhì)量方式,提供了Aurora語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)所含8種噪音所對(duì)應(yīng)的SNR值以及經(jīng)強(qiáng)化后語(yǔ)音信號(hào)的SNR值,獲得了各種強(qiáng)化后的濾波結(jié)果以及三種濾波器結(jié)合的結(jié)果。通過(guò)本文的研究,提出了一個(gè)有效的語(yǔ)音強(qiáng)化方法,針對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)中模型信號(hào)的特點(diǎn),并將頻譜刪減法與小波濾波以及維納濾波三個(gè)濾波方法做結(jié)合,以模糊推論系統(tǒng)重構(gòu)上述三個(gè)濾波器的分配比率,還原了最理想的語(yǔ)音信號(hào),將環(huán)境噪音對(duì)與語(yǔ)音的影響降至最低,同時(shí)彌補(bǔ)了使用單一濾波方式的缺點(diǎn)影響,有效提升了SNR值。因此,本文的研究具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN713;TN912.3
【圖文】：

音樂(lè)性噪音的產(chǎn)生頻譜刪減法作為語(yǔ)音增強(qiáng)方法，其理論原理是充分考慮加性噪聲與語(yǔ)音不相

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3 高仁t

本文編號(hào)：2761218