【摘要】：語(yǔ)音是生活中最重要的信息載體,然而它很容易受到噪聲的污染,從而干擾信息的傳遞。語(yǔ)音增強(qiáng),它能將重要的語(yǔ)音信號(hào)從嘈雜的帶噪語(yǔ)音中分離出來(lái),將噪聲的影響盡可能地減少。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中應(yīng)用越來(lái)越廣泛,安靜環(huán)境中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)日趨成熟,而噪聲環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)仍然是一個(gè)難題。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)抗噪就必須要盡量減少噪聲的干擾,因此將語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)結(jié)合到語(yǔ)音識(shí)別中來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別系統(tǒng)的抗噪性,具有很大的研究意義。本文的研究工作主要分成三個(gè)部分。第一,深入研究了幾種傳統(tǒng)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法,包括譜減法、維納濾波和最小均方誤差估計(jì)算法,并在此研究基礎(chǔ)上對(duì)這些算法進(jìn)行了詳細(xì)的仿真實(shí)驗(yàn)�；趯�(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)比分析這些算法各自的優(yōu)缺點(diǎn),并從信噪比和語(yǔ)音失真兩方面去評(píng)價(jià)這些語(yǔ)音增強(qiáng)方法。最后,對(duì)各種算法加以總結(jié)得出不同噪聲要求的情況下比較合適的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。第二,對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了分析和比較研究,著重分析了預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)等幾個(gè)語(yǔ)音識(shí)別實(shí)現(xiàn)需要解決的關(guān)鍵性技術(shù)。在此基礎(chǔ)上,我們實(shí)現(xiàn)了主流的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和隱馬爾可夫算法。從識(shí)別率上,對(duì)兩種算法進(jìn)行了分析,并實(shí)驗(yàn)比較了這些語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)抗噪性的差異。第三,提出了一種基于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的語(yǔ)音識(shí)別算法。該算法將語(yǔ)音增強(qiáng)與語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行聯(lián)合處理,即在識(shí)別之前先進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)證明,實(shí)現(xiàn)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)具有良好的抗噪性。通過(guò)比較幾種語(yǔ)音增強(qiáng)算法在語(yǔ)音識(shí)別上應(yīng)用結(jié)果及分析,得出了語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用中較好的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。設(shè)計(jì)了一個(gè)多引擎的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)抗噪性和識(shí)別率上,都比傳統(tǒng)的識(shí)別算法效果更出色。
[Abstract]:Speech is the most important information carrier in life. However, it is easy to be polluted by noise, which interferes with the transmission of information. Speech enhancement, which can separate important speech signals from noisy speech, and reduce the influence of noise as much as possible. Speech recognition technology is more and more widely used in real life. Speech recognition technology in quiet environment has become more and more mature, and speech recognition technology in noise environment is still a difficult problem. If speech recognition system is to resist noise, it is necessary to reduce noise interference as far as possible. Therefore, it is of great significance to combine speech enhancement technology with speech recognition to realize the anti-noise property of speech recognition system. The research work of this paper is divided into three parts. Firstly, several traditional speech enhancement algorithms, including spectral subtraction, Wiener filtering and least mean square error estimation (MMSE), are deeply studied, and detailed simulation experiments are carried out on the basis of this study. On the basis of experiments, the advantages and disadvantages of these algorithms are compared and analyzed, and the speech enhancement methods are evaluated from two aspects: signal-to-noise ratio (SNR) and speech distortion. Finally, various algorithms are summarized to get a more suitable speech enhancement algorithm under different noise requirements. Secondly, the speech recognition technology is analyzed and compared, and the key technologies to realize speech recognition, such as preprocessing and endpoint detection, are emphatically analyzed. On this basis, we implement the mainstream dynamic time regularization and hidden Markov algorithm. In terms of recognition rate, the two algorithms are analyzed, and the differences of anti-noise performance of these speech recognition systems are compared experimentally. Thirdly, a speech recognition algorithm based on speech enhancement technology is proposed. The algorithm combines speech enhancement with speech recognition, that is, speech enhancement before recognition. The experimental results show that the proposed speech recognition system has good anti-noise property. By comparing the application results and analysis of several speech enhancement algorithms in speech recognition, a better speech enhancement algorithm in speech recognition application is obtained. A multi-engine speech recognition system is designed. The anti-noise performance and recognition rate of the system are better than the traditional recognition algorithm.
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN912.3

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