隨著現(xiàn)代信息科技的發(fā)展,大量的智能技術(shù)逐漸應(yīng)用于汽車領(lǐng)域,例如自動(dòng)輔助駕駛、多媒體娛樂、抬頭平面顯示等,其中語音識(shí)別是提高這些人機(jī)交互體驗(yàn)質(zhì)量的重要技術(shù)之一。但是駕駛環(huán)境中存在乘客語音、引擎噪聲、胎噪、風(fēng)噪等復(fù)雜的噪聲,這些噪聲是影響語音識(shí)別性能的關(guān)鍵因素。為了使駕駛環(huán)境下的語音識(shí)別精度更高,必須對駕駛員語音信號進(jìn)行增強(qiáng)以提高其信噪比。本文分析了低信噪比駕駛環(huán)境下噪聲的特點(diǎn),將噪聲分為非語音噪聲和語音噪聲兩大類。非語音噪聲可以通過一些語音增強(qiáng)算法消除,語音噪聲采用盲源分離算法將其與目標(biāo)駕駛員語音分離。本文對語音增強(qiáng)和盲源分離算法進(jìn)行了研究,主要工作包括以下三個(gè)方面:1.由分析可知,駕駛環(huán)境下語音信號的高頻能量比非語音噪聲高很多。因此,本文提出在譜減法語音增強(qiáng)之前加入低頻抑制預(yù)處理來進(jìn)行噪聲消除。實(shí)驗(yàn)證明,低頻抑制預(yù)處理后輸出信號的信噪比和聽覺感知質(zhì)量更高。2.本文以譜減法為基礎(chǔ),給出了一種平滑因子優(yōu)化算法,將語音存在概率(SPP)引入到平滑因子的計(jì)算中以自適應(yīng)地估計(jì)噪聲。此外,本文對自適應(yīng)遞歸平滑算法存在的偏差進(jìn)行補(bǔ)償,給出一種含有偏差補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)一階遞歸平滑噪聲估計(jì)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文給出的算法在低信噪比的駕駛環(huán)境下比常用的最小值統(tǒng)計(jì)、MCRA、IMCRA噪聲估計(jì)算法有更好的噪聲消除效果。3.在盲源分離方面,基于負(fù)熵的FastICA分離算法在迭代部分采用牛頓迭代法。但是牛頓迭代的初始值會(huì)影響分離算法的性能,因此本文將牛頓下山法應(yīng)用于FastICA分離算法,自適應(yīng)地改變下山因子的值。改進(jìn)后算法的迭代時(shí)間和迭代次數(shù)都有所下降,較好的降低了牛頓迭代法對初值敏感的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文給出的算法提高了目標(biāo)駕駛員的語音質(zhì)量,能更好地適用于低信噪比駕駛環(huán)境下的語音增強(qiáng)和分離工作。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN912.3
【部分圖文】：

為了更加直觀的看出低頻抑制預(yù)處理的效果，選�。督M不同信噪比的??含噪語音信號，分別通過未采用低頻抑制和加入低頻抑制預(yù)處理之后的譜減法進(jìn)??行語音增強(qiáng)，得到的輸出信號的信噪比和聽覺感知質(zhì)量對比圖如圖３－３、圖３－４所??不。??ＳＮＲＪ＾比圖??０????ｎ?１?２?３?４?５?６??冊：—？…??；－８?—＝＝＝＿???？１０?—???輸入信噪比?譜減法?？？……低頻抑制后再譜減??圖３－３信噪比對比圖??Ｆｉｇ．３－３?ＳＮＲ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ??２９??

?駕駛環(huán)境下低信噪比語音增強(qiáng)算法研宄??圖３－２語譜圖對比：（ａ）含噪語音，（ｂ）低頻抑制后的含噪語音??Ｆｉｇ．３－２?Ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?：（ａ）?ｎｏｉｓｙ?ｓｐｅｅｃｈ，?（ｂ）?ｌｏｗ?ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ?ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ?ｓｉｇｎａｌ??從圖３－２語譜圖中可以看出，進(jìn)行低頻抑制之后的帶噪語音在低頻部分的噪聲??信號明顯減少，而且基本沒有影響到語音的共振峰結(jié)構(gòu)，在聽音測試中人耳對低??頻損失部分也基本沒有感知，所以低頻抑制預(yù)處理主要減小了集中在低頻部分的??汽車噪聲。為了更加直觀的看出低頻抑制預(yù)處理的效果，選�。督M不同信噪比的??含噪語音信號，分別通過未采用低頻抑制和加入低頻抑制預(yù)處理之后的譜減法進(jìn)??行語音增強(qiáng)，得到的輸出信號的信噪比和聽覺感知質(zhì)量對比圖如圖３－３、圖３－４所??不。??ＳＮＲＪ＾比圖??０????ｎ?１?２?３?４?５?６?

?譜減法?加入低頻抑制的譜減法??圖３＿４聽覺感知質(zhì)量對比圖??Ｆｉｇ．３－４?ＰＥＳＱ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ??根據(jù)上述語譜圖、信噪比和聽覺感知質(zhì)量對比圖可以得出結(jié)論：采用低頻抑??制預(yù)處理后的譜減法得到的輸出信號信噪比和聽覺感知質(zhì)量更高。因此，在駕駛??環(huán)境低信噪比下，低頻抑制預(yù)處理可以在一定程度上衰減汽車噪聲集中的低頻段，??降低非相關(guān)汽車噪聲所占的比例。??根據(jù)３．１和３．２節(jié)的分析，結(jié)合駕駛環(huán)境下噪聲特點(diǎn)，可擬定本文主要的研究??步驟如圖３－５所示：??ｉＵ低頻抑制一？噪聲估計(jì)一？譜減法一＊?—？??????Ｉ???????Ｉ?去???????＾均盲??低頻抑制一？噪聲估計(jì)一？譜減法一＊?｜?一￣？?ｆ???門?口「ｅ?Ｉ??〇??????１?化?〇??低頻抑制一？噪聲估計(jì)一？譜減法一？?—？??圖３－５本文研究步驟??Ｆｉｇ．?３－５?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｓｔｅｐｓ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ａｒｔｉｃｌｅ??上圖中，輸入ｘｌ、ｘ２、ｘ３表示接收到的三個(gè)帶噪的混合語音信號，輸出ｓｌ、??ｓ２、ｓ３表示盲源分離后得到的輸出信號。本文首先對駕駛環(huán)境低信噪比下的帶噪??混合語音信號進(jìn)行低頻抑制預(yù)處理，然后對其進(jìn)行噪聲估計(jì)，接著將噪聲估計(jì)之??后的語音信號應(yīng)用于譜減法中進(jìn)行語音增強(qiáng)以去除大部分非語音噪聲，然后將增??強(qiáng)后的混合信號進(jìn)行盲源分離，去除混合信號中的語音噪聲，提取出較為純凈的??３０??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2887579