發(fā)布時(shí)間：2020-11-08 08:46

　　 在語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別領(lǐng)域,語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)十分關(guān)鍵。端點(diǎn)檢測(cè)的目的就是確定出語(yǔ)音信號(hào)的采樣起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)位置,使系統(tǒng)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的處理可以降低功耗、提高系統(tǒng)性能。如今端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛,比如在語(yǔ)音會(huì)話工具、可穿戴設(shè)備、人工智能機(jī)等諸多地方都有著應(yīng)用。近幾年來(lái),出現(xiàn)了許多實(shí)用高效的端點(diǎn)檢測(cè)算法,大致可將這些算法分成兩大類,一類是基于數(shù)字信號(hào)頻域或時(shí)域提取特征參數(shù)的算法,而另一類是基于模式匹配的各種算法。目前,語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)研究在無(wú)噪聲干擾情況下已經(jīng)十分成熟,但是在低信噪比時(shí)檢測(cè)效果將會(huì)顯著下降,所以對(duì)低信噪比時(shí)尋求準(zhǔn)確高效的檢測(cè)算法仍然十分關(guān)鍵。論文首先對(duì)傳統(tǒng)的基于時(shí)域頻域特征參數(shù)的算法進(jìn)行了綜述,通過(guò)對(duì)其在不同噪聲強(qiáng)度下的檢測(cè)性能評(píng)估可以得出,在無(wú)噪聲干擾時(shí)傳統(tǒng)檢測(cè)算法檢測(cè)正確率很高,具有計(jì)算量小效率高等特點(diǎn)。但對(duì)于低信噪比環(huán)境,傳統(tǒng)算法檢測(cè)性能迅速降低,無(wú)法準(zhǔn)確找出信號(hào)邊界點(diǎn)的位置。因此針對(duì)于低信噪比環(huán)境,可以首先采用語(yǔ)音信號(hào)去噪算法對(duì)帶噪信號(hào)進(jìn)行去噪,再對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)�；谶@一思想,本文提出了增強(qiáng)減譜方差聯(lián)合法以及多窗譜減譜能熵比聯(lián)合法,這兩種算法將語(yǔ)音信號(hào)的去噪與檢測(cè)處理有效結(jié)合在一起,達(dá)到提高檢測(cè)結(jié)果正確性的目的。本文提出的增強(qiáng)減譜方差聯(lián)合法的檢測(cè)原理就是先利用增強(qiáng)減譜法對(duì)帶噪信號(hào)去噪,增強(qiáng)減譜法引入了減譜調(diào)節(jié)因子,讓減譜法在原有的基礎(chǔ)上對(duì)噪聲的適應(yīng)性更好,經(jīng)由增強(qiáng)減譜法去噪后的信號(hào)的方差值在語(yǔ)音信號(hào)邊界點(diǎn)處特征明顯,因此接著采用基本方差法進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)。多窗譜減譜能熵比聯(lián)合法是利用多窗譜估計(jì)減譜法對(duì)帶噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行去噪,多窗譜減譜法采用多個(gè)相互正交的窗函數(shù)求譜值,這樣可有效減小實(shí)驗(yàn)誤差。而能熵比法相較于其它的傳統(tǒng)端點(diǎn)檢測(cè)算法的抗噪聲性能更強(qiáng)。為了驗(yàn)證本文提出的兩種新算法的性能和特性,將這兩種新算法運(yùn)用到音頻識(shí)別中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,本文實(shí)驗(yàn)所采用的純凈語(yǔ)音數(shù)據(jù)是自然人聲語(yǔ)音數(shù)據(jù)集,噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)所采用的是Noisex-92噪音數(shù)據(jù)集。將幾種加性噪聲信號(hào)分別疊加在純凈語(yǔ)音信號(hào)上,即可得到實(shí)驗(yàn)所需的帶噪語(yǔ)音信號(hào)數(shù)據(jù)集。通過(guò)設(shè)置不同的信噪比以及加入不同類型的噪聲,觀察其檢測(cè)結(jié)果并進(jìn)行對(duì)比分析。依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析能夠得出,本文提出的兩種新算法對(duì)不同噪聲和低信噪環(huán)境適應(yīng)性良好,可以將語(yǔ)音信號(hào)的邊界點(diǎn)有效檢測(cè)出來(lái)。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN912.3
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別技術(shù)原理及構(gòu)成
    2.1 語(yǔ)音識(shí)別基本原理
    2.2 語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字模型
    2.3 典型端點(diǎn)檢測(cè)模塊
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于特征參數(shù)端點(diǎn)檢測(cè)算法
    3.1 端點(diǎn)檢測(cè)算法的分類
    3.2 基于時(shí)域特征參數(shù)的端點(diǎn)檢測(cè)算法
        3.2.1 雙門限法
    3.3 基于時(shí)域特征參數(shù)的端點(diǎn)檢測(cè)算法
        3.3.1 譜距離法
        3.3.2 MFCC參數(shù)的倒譜距離法
        3.3.3 譜熵法
    3.4 本章小結(jié)
第4章 低信噪比環(huán)境下的語(yǔ)音去噪及改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)算法
    4.1 語(yǔ)音去噪方法介紹
        4.1.1 語(yǔ)音去噪對(duì)于端點(diǎn)檢測(cè)的意義及研究現(xiàn)狀
        4.1.2 減譜法去噪
    4.2 增強(qiáng)減譜方差聯(lián)合法
        4.2.1 算法檢測(cè)原理
        4.2.2 增強(qiáng)減譜法
        4.2.3 算法檢測(cè)流程
    4.3 多窗譜減譜和能熵比算法
        4.3.1 算法檢測(cè)原理
        4.3.2 多窗譜減譜法
        4.3.3 能熵比法
        4.3.4 算法檢測(cè)流程
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)仿真與性能比較
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.1.1 語(yǔ)音數(shù)據(jù)樣本的建立
        5.1.2 實(shí)現(xiàn)平臺(tái)
        5.1.3 端點(diǎn)檢測(cè)算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.2.1 基于傳統(tǒng)端點(diǎn)檢測(cè)算法的檢測(cè)結(jié)果
        5.2.2 增強(qiáng)減譜方差聯(lián)合法算法檢測(cè)結(jié)果
        5.2.3 多窗譜減譜能熵比聯(lián)合法算法檢測(cè)結(jié)果
    5.3 檢測(cè)性能比較分析
        5.3.1 不同信噪比環(huán)境下的檢測(cè)性能
        5.3.2 不同噪聲環(huán)境下的檢測(cè)性能
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士研究生期間的成果
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2874550