本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)共振理論強(qiáng)噪聲背景下弱語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)

  更多相關(guān)文章： 自適應(yīng)隨機(jī)共振 語(yǔ)音檢測(cè) 變尺度 弱信號(hào)檢測(cè)

【摘要】：在日常生活中,人們主要是通過語(yǔ)音來(lái)傳輸信息、交流感情等,因此語(yǔ)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(shí),語(yǔ)音信號(hào)無(wú)法避免地會(huì)受到內(nèi)部及外界噪聲的干擾,導(dǎo)致接收到的是已經(jīng)被噪聲污染的語(yǔ)音信號(hào),而非純凈的原始語(yǔ)音信號(hào),這樣會(huì)干擾人們迅速準(zhǔn)確的接收信息。所以,學(xué)者們通過語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)從含噪語(yǔ)音信號(hào)中提取稍微純凈的語(yǔ)音信號(hào),改善其質(zhì)量,以便于更有效的對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析。根據(jù)噪聲特性的不同,學(xué)者們提出了很多語(yǔ)音信號(hào)的增強(qiáng)方法。目前,比較常用的語(yǔ)音增強(qiáng)有譜減法、自適應(yīng)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(hào),借助噪聲估計(jì)等將其從含噪語(yǔ)音中消除掉。而在強(qiáng)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(shí)也會(huì)丟失部分語(yǔ)音信息,或者波形失真。隨機(jī)共振是一種能夠?qū)⒃肼暷芰哭D(zhuǎn)移到弱信號(hào)上,進(jìn)而達(dá)到放大弱信號(hào)并抑制噪聲的方法。基于該原理,本文提出一種基于隨機(jī)共振理論提取弱語(yǔ)音信號(hào)的方法,并與變尺度相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)噪聲背景下弱語(yǔ)音信號(hào)的檢測(cè)。該方法根據(jù)系統(tǒng)輸出信號(hào)的信噪比,自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù),從而最優(yōu)地檢測(cè)出弱語(yǔ)音信號(hào)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)仿真分析,在強(qiáng)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(yǔ)音信號(hào)的信噪比,同時(shí)也為強(qiáng)噪聲背景下弱語(yǔ)音信號(hào)的檢測(cè)提供了一個(gè)新的思路。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)隨機(jī)共振 語(yǔ)音檢測(cè) 變尺度 弱信號(hào)檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(jī)共振研究背景和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)11-14
• 第二章 隨機(jī)共振基本理論14-30
• 2.1 郎之萬(wàn)方程、福克-普朗克方程14-22
• 2.1.1 郎么萬(wàn)方程15-16
• 2.1.2 �？�-普朗克方程16-22
• 2.2 隨機(jī)共振理論22-27
• 2.2.1 絕熱近似理論22-25
• 2.2.2 線性響應(yīng)理論25-27
• 2.2.3 本征值理論27
• 2.3 隨機(jī)共振判斷方法27-30
• 2.3.1 輸出信號(hào)功率譜27-28
• 2.3.2 信噪比28
• 2.3.3 互相關(guān)系數(shù)28-30
• 第三章 隨機(jī)共振數(shù)學(xué)模型30-38
• 3.1 雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振數(shù)學(xué)模型30-35
• 3.2 自適應(yīng)雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振35-37
• 3.3 隨機(jī)共振算法的數(shù)值求解37-38
• 第四章 大參數(shù)雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)38-44
• 4.1 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的參數(shù)特性38-41
• 4.2 變尺度隨機(jī)共振41-44
• 4.2.1 變尺度隨機(jī)共振理論41-42
• 4.2.2 大參數(shù)信號(hào)變尺度隨機(jī)共振的數(shù)值仿真42-44
• 第五章 自適應(yīng)隨機(jī)共振在弱語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用44-54
• 5.1 引言44
• 5.2 語(yǔ)音特性和噪聲特性44-45
• 5.2.1 語(yǔ)音特性44-45
• 5.2.2 噪聲特性45
• 5.3 基于譜減法的語(yǔ)音檢測(cè)45-49
• 5.4 含噪弱語(yǔ)音信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振49-51
• 5.4.1 含噪語(yǔ)音信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振模型49-50
• 5.4.2 雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振的SNR評(píng)價(jià)50-51
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-54
• 第六章 結(jié)論與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 發(fā)表論文和參加科研情況60-62
• 致謝62

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