【摘要】：現(xiàn)代智能化家庭門禁系統(tǒng)聲紋識(shí)別中端點(diǎn)檢測(cè)的精度高低直接影響著聲紋識(shí)別系統(tǒng)的性能。聲紋識(shí)別系統(tǒng)中高效的語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)研究是一個(gè)非常重要的研究課題。研究表明,一半以上的語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤是由語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)錯(cuò)誤導(dǎo)致的。聲紋識(shí)別系統(tǒng)中的高效的語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè),及端點(diǎn)檢測(cè)過程中的實(shí)時(shí)性對(duì)聲紋識(shí)別這項(xiàng)技術(shù)能更好的服務(wù)于智能化的生產(chǎn)和生活起著關(guān)鍵的作用。但是實(shí)際環(huán)境中難免會(huì)有各種噪聲和干擾,使得在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理時(shí)必須考慮噪聲的影響。在信噪比較低的場(chǎng)合,語(yǔ)音信號(hào)的檢測(cè)效果嚴(yán)重下降,為了提高聲紋識(shí)別的準(zhǔn)確性,低信噪比下語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)非常有必要。本文首先論述了聲紋識(shí)別系統(tǒng)中的端點(diǎn)檢測(cè)原理,概述了語(yǔ)音信號(hào)的相關(guān)理論知識(shí),綜述了現(xiàn)有常見的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法,并對(duì)其檢測(cè)效果進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真與分析證明上述算法在高信噪比條件下,能很好的實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè),但是在信噪比較低或是復(fù)雜噪聲環(huán)境下,檢測(cè)性能會(huì)顯著下降。針對(duì)上述問題,本文在研究已有算法的基礎(chǔ)上提出一種基于對(duì)數(shù)能量加權(quán)分帶譜熵(Logarithmic Energy weighted Band-partitioning Spectral Entropy feature,簡(jiǎn)稱LESEf)的語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)算法,該算法結(jié)合了對(duì)數(shù)能量以及分帶譜熵在語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì),改善了因?yàn)榉祮栴}導(dǎo)致語(yǔ)音與噪聲誤判的情況,同時(shí)克服了單個(gè)頻率點(diǎn)上噪聲對(duì)語(yǔ)音的影響,提高了端點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性,具有較高的魯棒性。實(shí)驗(yàn)和分析結(jié)果表明,本文算法能實(shí)現(xiàn)低信噪比下信號(hào)端點(diǎn)的準(zhǔn)確檢測(cè),并且檢測(cè)效果要好于現(xiàn)有的基于對(duì)數(shù)能量(Logarithmic Energy,簡(jiǎn)稱LE)的語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)算法。
[Abstract]:The accuracy of the endpoint detection in the modern intelligent home entrance guard system has a direct impact on the performance of the acoustic stripe recognition system. It is a very important research topic to study the effective endpoint detection of voice signal in voiceprint recognition system. Research shows that more than half of the speech recognition errors are caused by endpoint detection errors of speech signals. The efficient endpoint detection of voice signal and the real time in the detection process of voiceprint recognition system play a key role in the intelligent production and life of voiceprint recognition technology. However, it is inevitable that there will be a variety of noise and interference in the actual environment, which makes it necessary to consider the influence of noise in the analysis and processing of speech signals. In order to improve the accuracy of voiceprint recognition, it is necessary to detect the endpoint of speech signal at low SNR. This paper first discusses the principle of endpoint detection in voiceprint recognition system, summarizes the relevant theoretical knowledge of speech signal, summarizes the existing common speech endpoint detection algorithms, and verifies the detection effect by simulation. Simulation and analysis show that the proposed algorithm can achieve the endpoint detection of speech signal well under the condition of high signal-to-noise ratio (SNR), but the detection performance will be significantly decreased under the condition of low SNR or complex noise. In order to solve the above problems, this paper proposes a speech signal endpoint detection algorithm based on logarithmic Energy weighted Band-partitioning Spectral feature Entropy (LESEf). The algorithm combines the advantages of logarithmic energy and band spectrum entropy in the endpoint detection of speech signals, improves the misjudgment of speech and noise caused by amplitude problems, and overcomes the influence of noise on speech at a single frequency point. The accuracy of endpoint detection is improved and the robustness is high. The experimental and analytical results show that the proposed algorithm can accurately detect the signal endpoints at low signal-to-noise ratio and is better than the existing logarithmic energy (le) based speech signal endpoint detection algorithms.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：2127200