本文關(guān)鍵詞：低信噪比下的語音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在社會(huì)出現(xiàn)越來越多的電子設(shè)備，難識(shí)別的電子設(shè)備也出現(xiàn)了，要想將正確的語音信號(hào)轉(zhuǎn)變成語音信息，尤其是在一些有噪音的環(huán)境下，包括高噪音和低噪音，要想識(shí)別出想要的語音信息，必須要有高端的識(shí)別方法，然而語音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)又是語音識(shí)別技術(shù)中的關(guān)鍵部分，其在語音的編碼、語音識(shí)別、語音增強(qiáng)、說話人識(shí)別中起著非常重要的作用,直接影響著后續(xù)工作的進(jìn)行。 現(xiàn)有的語音端點(diǎn)檢測(cè)方法在高信噪比環(huán)境下具有很好的檢測(cè)效果，但是隨著噪聲的增強(qiáng)，其檢測(cè)性能都有很大程度的下降，有些方法因此而失效，因此研究低信噪比環(huán)境下的語音端點(diǎn)檢測(cè)方法意義重大。 本論文首先介紹了語音信號(hào)識(shí)別的過程和端點(diǎn)檢測(cè)過程，然后按照時(shí)域特征、頻域特征、非線性特征、多特征等一系列特征介紹了常見語音端點(diǎn)檢測(cè)方法，，給出了常用方法基礎(chǔ)知識(shí)和部分仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)與分析，為低信噪比下語音端點(diǎn)檢測(cè)方法的改進(jìn)提供理論基礎(chǔ)。其次改進(jìn)了基于時(shí)域和頻域完美結(jié)合的算法即短時(shí)能量過零率和功率譜熵結(jié)合的端點(diǎn)檢測(cè)算法，并將其運(yùn)用到撥號(hào)音的識(shí)別中，如銀行卡卡號(hào)、密碼、手機(jī)號(hào)中，同時(shí)借助Matlab工具對(duì)錄制的撥號(hào)音進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)，并進(jìn)行頻譜分析，最后得到識(shí)別結(jié)果，發(fā)現(xiàn)室外低信噪比環(huán)境下改進(jìn)后的檢測(cè)方法明顯優(yōu)于原來的方法即短時(shí)能量過零率和功率譜熵結(jié)合的檢測(cè)效果比短時(shí)能量過零率的檢測(cè)效果好，其識(shí)別率達(dá)到92%以上。 針對(duì)撥號(hào)鍵端點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別中，對(duì)其起止點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)或更低信噪比環(huán)境下語音識(shí)別不準(zhǔn)確的問題，我們必須要對(duì)以往的方法進(jìn)行繼續(xù)改進(jìn)，這部分是我目前正在研究和發(fā)展的內(nèi)容。
【關(guān)鍵詞】：端點(diǎn)檢測(cè) 頻譜分析 短時(shí)能量過零率 功率譜熵 低信噪比
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1.緒論9-15
• 1.1 語音端點(diǎn)檢測(cè)課題背景與來源9-12
• 1.1.1 課題背景9-10
• 1.1.2 端點(diǎn)檢測(cè)在語音識(shí)別系統(tǒng)中的作用10-11
• 1.1.3 端點(diǎn)檢測(cè)在語音識(shí)別中的影響11-12
• 1.2 端點(diǎn)檢測(cè)的研究動(dòng)向12-13
• 1.3 論文內(nèi)容安排13-15
• 2.語音信號(hào)識(shí)別的基本原理15-18
• 2.1 語音信號(hào)處理過程15-16
• 2.2 語音信號(hào)模型的構(gòu)建16-18
• 3.常用語音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的理論研究18-27
• 3.1 基于時(shí)域特征的端點(diǎn)檢測(cè)18-19
• 3.1.1 短時(shí)能量18
• 3.1.2 過零率18-19
• 3.1.3 短時(shí)能量和過零率雙門限結(jié)合19
• 3.2 基于頻域特征的端點(diǎn)檢測(cè)算法19-25
• 3.2.1 基于 LPC 歐氏距離測(cè)度的端點(diǎn)檢測(cè)19-20
• 3.2.2 基于譜熵的端點(diǎn)檢測(cè)20-25
• 3.3 基于譜減法的端點(diǎn)檢測(cè)方法25-27
• 4.基于短時(shí)能量過零率和功率譜熵的語音端點(diǎn)檢測(cè)在撥號(hào)音識(shí)別中的應(yīng)用27-39
• 4.1 撥號(hào)音的產(chǎn)生27-28
• 4.2 撥號(hào)音的音頻特征28-29
• 4.2.1 雙音多頻28
• 4.2.2 撥號(hào)音的頻率特征28-29
• 4.3 基于短時(shí)能量過零率和功率譜熵的端點(diǎn)檢測(cè)29-30
• 4.3.1 檢測(cè)方法29-30
• 4.3.2 過零率的修正30
• 4.3.3 功率譜熵函數(shù)的修正30
• 4.4 MATLAB 對(duì)撥號(hào)音的端點(diǎn)檢測(cè)30-32
• 4.5 音頻文件的采集32-33
• 4.6 基于 MATLAB 的撥號(hào)音端點(diǎn)檢測(cè)33-34
• 4.7 MATLAB 的撥號(hào)音端點(diǎn)檢測(cè)的改進(jìn)34-36
• 4.8 檢測(cè)局限性和總結(jié)36-39
• 5.MATLAB 對(duì)撥號(hào)音的分析識(shí)別39-44
• 5.1 MATLAB 傅里葉變換39-41
• 5.2 撥號(hào)音的識(shí)別41-42
• 5.3 撥號(hào)音的識(shí)別輸出：42
• 5.4 結(jié)論42-43
• 5.5 本章總結(jié)43-44
• 6.論文展望44-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果48-49
• 致謝49-50

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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4 于迎霞,史家茂;一種改進(jìn)的基于倒譜特征的帶噪端點(diǎn)檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2004年19期

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  本文關(guān)鍵詞：低信噪比下的語音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：457499