本文關鍵詞：基于隨機共振理論強噪聲背景下弱語音信號檢測

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【摘要】：在日常生活中,人們主要是通過語音來傳輸信息、交流感情等,因此語音是一種人們最常用且方便有效的溝通方式。然而,在通信時,語音信號無法避免地會受到內部及外界噪聲的干擾,導致接收到的是已經被噪聲污染的語音信號,而非純凈的原始語音信號,這樣會干擾人們迅速準確的接收信息。所以,學者們通過語音增強技術從含噪語音信號中提取稍微純凈的語音信號,改善其質量,以便于更有效的對語音信號進行分析。根據噪聲特性的不同,學者們提出了很多語音信號的增強方法。目前,比較常用的語音增強有譜減法、自適應噪聲抵消法、小波變換以及維納濾波器法等。但是,上述方法基本上都是將噪聲看作是有害的干擾信號,借助噪聲估計等將其從含噪語音中消除掉。而在強噪聲背景下,這些方法的降噪效果也隨之變差,在去除噪聲的同時也會丟失部分語音信息,或者波形失真。隨機共振是一種能夠將噪聲能量轉移到弱信號上,進而達到放大弱信號并抑制噪聲的方法�；谠撛�,本文提出一種基于隨機共振理論提取弱語音信號的方法,并與變尺度相結合,實現(xiàn)強噪聲背景下弱語音信號的檢測。該方法根據系統(tǒng)輸出信號的信噪比,自適應調節(jié)系統(tǒng)參數,從而最優(yōu)地檢測出弱語音信號。經過實驗仿真分析,在強噪聲背景下,系統(tǒng)輸出信噪比與初始信噪比相比有了較大的提高。該方法很明顯的提高了系統(tǒng)輸出語音信號的信噪比,同時也為強噪聲背景下弱語音信號的檢測提供了一個新的思路。
【關鍵詞】：自適應隨機共振 語音檢測 變尺度 弱信號檢測
【學位授予單位】：天津工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 引言8-9
• 1.2 隨機共振研究背景和國內外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究的主要內容及結構11-14
• 第二章 隨機共振基本理論14-30
• 2.1 郎之萬方程、福克-普朗克方程14-22
• 2.1.1 郎么萬方程15-16
• 2.1.2 �？�-普朗克方程16-22
• 2.2 隨機共振理論22-27
• 2.2.1 絕熱近似理論22-25
• 2.2.2 線性響應理論25-27
• 2.2.3 本征值理論27
• 2.3 隨機共振判斷方法27-30
• 2.3.1 輸出信號功率譜27-28
• 2.3.2 信噪比28
• 2.3.3 互相關系數28-30
• 第三章 隨機共振數學模型30-38
• 3.1 雙穩(wěn)態(tài)隨機共振數學模型30-35
• 3.2 自適應雙穩(wěn)態(tài)隨機共振35-37
• 3.3 隨機共振算法的數值求解37-38
• 第四章 大參數雙穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)38-44
• 4.1 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的參數特性38-41
• 4.2 變尺度隨機共振41-44
• 4.2.1 變尺度隨機共振理論41-42
• 4.2.2 大參數信號變尺度隨機共振的數值仿真42-44
• 第五章 自適應隨機共振在弱語音信號檢測中的應用44-54
• 5.1 引言44
• 5.2 語音特性和噪聲特性44-45
• 5.2.1 語音特性44-45
• 5.2.2 噪聲特性45
• 5.3 基于譜減法的語音檢測45-49
• 5.4 含噪弱語音信號自適應隨機共振49-51
• 5.4.1 含噪語音信號自適應隨機共振模型49-50
• 5.4.2 雙穩(wěn)態(tài)隨機共振的SNR評價50-51
• 5.5 實驗結果與分析51-54
• 第六章 結論與展望54-56
• 參考文獻56-60
• 發(fā)表論文和參加科研情況60-62
• 致謝62

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