本文關(guān)鍵詞：基于盲源分離的語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)研究

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【摘要】：在實(shí)際的語(yǔ)音信號(hào)傳輸過(guò)程中,源信號(hào)經(jīng)常會(huì)受到周?chē)h(huán)境噪聲信號(hào)的干擾,以至于影響源信號(hào)的質(zhì)量,從而影響通信效果。因此,需要對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng),使環(huán)境噪聲的干擾能夠得到有效地抑制,從而提高語(yǔ)音信號(hào)的通信質(zhì)量。本文以語(yǔ)音信號(hào)作為研究對(duì)象,基于盲源分離算法,討論算法中對(duì)目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化算法的選取,在大量閱讀了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)后,采用果蠅優(yōu)化算法對(duì)源信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng),以計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)為手段,對(duì)語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)的優(yōu)化仿真算法及結(jié)果進(jìn)行研究和探討。采用了盲源信號(hào)分離處理方法,優(yōu)化算法的選取是其核心內(nèi)容之一,經(jīng)過(guò)對(duì)各種優(yōu)化算法進(jìn)行學(xué)習(xí)研究,考慮到果蠅優(yōu)化算法具有參數(shù)簡(jiǎn)單,容易實(shí)現(xiàn),精度高的優(yōu)點(diǎn),決定采用果蠅優(yōu)化算法。由于果蠅算法穩(wěn)定性較差,易陷入局部最優(yōu),于是通過(guò)改變?cè)撟陨韰?shù)來(lái)對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行改進(jìn),本文通過(guò)把果蠅尋優(yōu)過(guò)程分為兩個(gè)階段,搜索步進(jìn)值在第一個(gè)階段逐漸增大,第二個(gè)階段逐漸減小,改變?cè)脊壦惴ㄖ袧舛扰卸ㄖ档亩x式等,因此可以增加群體的多樣性,同時(shí)減少陷入局部最優(yōu)的可能,提高收斂精度和收斂速度。另外,還在得到最優(yōu)解之后,對(duì)其進(jìn)行復(fù)制,接著對(duì)其進(jìn)行擾動(dòng),根據(jù)一定的概率進(jìn)行高斯變異處理,對(duì)變異后的果蠅個(gè)體進(jìn)行第2次尋優(yōu),從而避免陷入局部最優(yōu)的可能。對(duì)傳統(tǒng)算法采取多種改進(jìn)方法的結(jié)合來(lái)優(yōu)化算法。最后采用改進(jìn)后果蠅優(yōu)化算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),逐次提取最優(yōu)解,然后利用語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比,從而得到該算法可以較為理想地從混合信號(hào)中分離出源信號(hào)的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：盲源分離 語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng) 果蠅優(yōu)化算法 目標(biāo)函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的主要工作和內(nèi)容安排15-16
• 第2章 語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)的基本理論16-25
• 2.1 語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)概述16-18
• 2.1.1 語(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)16
• 2.1.2 語(yǔ)音信號(hào)數(shù)學(xué)模型16-18
• 2.2 噪聲18-20
• 2.2.1 噪聲基本類(lèi)型18-19
• 2.2.2 噪聲場(chǎng)特性19-20
• 2.3 語(yǔ)音增強(qiáng)質(zhì)量的評(píng)價(jià)20-23
• 2.3.1 主觀評(píng)價(jià)方法20-21
• 2.3.2 客觀評(píng)價(jià)方法21-23
• 2.4 語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)基本工具23-24
• 2.4.1 短時(shí)傅立葉及其反變換23
• 2.4.2 小波變換23-24
• 2.4.3 盲源分離24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 盲源分離的基本理論25-35
• 3.1 盲源分離的基礎(chǔ)25-30
• 3.1.1 概率論基礎(chǔ)25-27
• 3.1.2 信息論基礎(chǔ)27-30
• 3.2 盲源分離的ICA算法30-33
• 3.2.1 ICA算法的預(yù)處理30-31
• 3.2.2 ICA的目標(biāo)函數(shù)31-32
• 3.2.3 ICA的評(píng)價(jià)指標(biāo)32-33
• 3.3 常用的ICA算法33-34
• 3.3.1 自然梯度算法33
• 3.3.2 JADE算法33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法在語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)中的研究35-51
• 4.1 引言35-36
• 4.2 果蠅優(yōu)化算法原理36-37
• 4.3 果蠅算法的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用37-40
• 4.3.1 果蠅算法的實(shí)現(xiàn)37-38
• 4.3.2 果蠅算法的應(yīng)用38-40
• 4.4 果蠅算法的參數(shù)分析40-43
• 4.5 改進(jìn)的果蠅算法43-45
• 4.5.1 自身參數(shù)的改進(jìn)43-44
• 4.5.2 與混沌擾動(dòng)的融合44-45
• 4.6 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析45-50
• 4.7 本章小結(jié)50-51
• 第5章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 致謝56-57
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和獲獎(jiǎng)情況57

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