本文關(guān)鍵詞：基于修正群時(shí)延函數(shù)分子的耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)

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【摘要】：耳語(yǔ)作為正常語(yǔ)音在某些情況下的補(bǔ)充,通�？捎糜谠诠矆�(chǎng)合下傳達(dá)敏感信息。鑒于耳語(yǔ)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),耳語(yǔ)分析方面的研究越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)是處理耳語(yǔ)的第一個(gè)關(guān)鍵步驟。耳語(yǔ)信噪比通常很低。相比于正常語(yǔ)音,耳語(yǔ)特有的發(fā)音方式導(dǎo)致其缺少基音頻率。產(chǎn)生耳語(yǔ)的聲道結(jié)構(gòu)會(huì)有所變化,共振峰向高頻區(qū)域偏移。這一點(diǎn)對(duì)于低頻共振峰表現(xiàn)得尤為突出。能夠有效處理正常語(yǔ)音的常規(guī)語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)方法往往無(wú)法滿(mǎn)足耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)需求。針對(duì)這一問(wèn)題,本文基于群時(shí)延瞬時(shí)譜提取子帶調(diào)制譜特征和子帶相關(guān)熵特征,并對(duì)兩者實(shí)施融合再用于耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)。采用零時(shí)窗和群時(shí)延函數(shù)分子進(jìn)行群時(shí)延瞬時(shí)譜估計(jì),使瞬時(shí)譜的時(shí)間分辨率和頻率分辨率高于傳統(tǒng)的傅立葉變換短時(shí)譜。本文提出的子帶調(diào)制譜特征實(shí)現(xiàn)耳語(yǔ)子帶能量沿時(shí)間方向的譜表征,囊括耳語(yǔ)短時(shí)和長(zhǎng)時(shí)譜信息,便于更好地分離帶噪耳語(yǔ)和靜音/噪聲。為了減少子帶調(diào)制譜特征超向量中的冗余信息,在整個(gè)樣本集上使用主成分分析(PCA)進(jìn)行降維。子帶相關(guān)熵特征捕捉子帶能量沿時(shí)間方向的波動(dòng),體現(xiàn)聲道在耳語(yǔ)發(fā)音過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化,實(shí)現(xiàn)帶噪耳語(yǔ)部分與靜音/噪聲部分的有效分離。不難理解,在高信噪比下,單一特征耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)會(huì)取得良好效果,但當(dāng)引入噪聲干擾時(shí),性能急劇下降。通過(guò)考慮子帶調(diào)制譜特征和子帶相關(guān)熵特征互補(bǔ)特性,引入二者融合特征集,彌補(bǔ)單一特征在表征耳語(yǔ)特性方面的片面性,提高檢測(cè)性能。本文基于CHAINS語(yǔ)音庫(kù)耳語(yǔ)數(shù)據(jù)和NOISEX-92噪聲數(shù)據(jù)采用支持向量機(jī)評(píng)價(jià)所提特征的性能。為避免支持向量機(jī)過(guò)學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)狀態(tài)發(fā)生,采用交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)懲罰參數(shù)及核參數(shù)。實(shí)驗(yàn)對(duì)不同長(zhǎng)度窗的耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析。將所提融合特征(HSMS-CE)與幅度調(diào)制譜-譜斜率特征(AMS-ST)、美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)、長(zhǎng)時(shí)對(duì)數(shù)能量變化特征(LTLEV)和相對(duì)譜感知線性預(yù)測(cè)特征(RASTA-PLP)等基準(zhǔn)特征進(jìn)行性能對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于調(diào)制譜的特征(HSMS-CE和AMS-ST)在各種噪聲類(lèi)型的所有信噪比下性能優(yōu)于MFCC、RASTA-PLP和LTLEV特征。對(duì)于babble噪聲和factory噪聲,提出的HSMS-CE特征在信噪比為0d B條件下要好于AMS-ST。而對(duì)white噪聲和pink噪聲干擾,0d B信噪比下,AMS-ST特征性能稍好。在其余情況下,這兩種特征性能相當(dāng)。
【關(guān)鍵詞】：耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè) 瞬時(shí)譜分析 零時(shí)窗 群時(shí)延 調(diào)制譜 相關(guān)熵
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(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4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)研究背景及意義10-11
• 1.2 耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)存在的問(wèn)題12
• 1.4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排12-16
• 第2章 耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)理論基礎(chǔ)16-34
• 2.1 耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)概述16-17
• 2.2 語(yǔ)音生成模型及耳語(yǔ)特點(diǎn)17-20
• 2.3 預(yù)處理20-21
• 2.4 特征提取21-27
• 2.4.1 譜域特征21-23
• 2.4.2 倒譜域特征23-25
• 2.4.3 長(zhǎng)時(shí)特征25-27
• 2.5 模型訓(xùn)練與匹配27-33
• 2.5.1 支持向量機(jī)27-31
• 2.5.2 高斯混合模型31-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 耳語(yǔ)的HNGD瞬時(shí)譜34-40
• 3.1 HNGD譜概述34-35
• 3.2 零時(shí)窗35-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于融合特征的耳語(yǔ)活動(dòng)檢測(cè)40-58
• 4.1 HNGD子帶調(diào)制譜特征41-48
• 4.1.1 調(diào)制譜41-42
• 4.1.2 HNGD子帶調(diào)制譜特征42-43
• 4.1.3 帶噪耳語(yǔ)的HNGD調(diào)制譜43-47
• 4.1.4 PCA降維47-48
• 4.2 HNGD子帶相關(guān)熵特征48-52
• 4.2.1 相關(guān)熵48-51
• 4.2.2 HNGD子帶相關(guān)熵特征51-52
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析52-57
• 4.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)描述52-53
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)步驟53
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第5章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 作者簡(jiǎn)介65-66
• 致謝66

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本文編號(hào)：751953