抗噪聲語音識(shí)別的前端處理算法研究.pdf

1、抗噪聲語音識(shí)別技術(shù)是語音識(shí)別系統(tǒng)走向?qū)嵱没囊粋€(gè)關(guān)鍵性難題。盡管現(xiàn)有的語音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)純凈語音已達(dá)到了很高的識(shí)別精度，但是無處不在的噪聲帶來了訓(xùn)練模型和測(cè)試語音之間的失配，識(shí)別器性能會(huì)急劇下降，在很多情況下無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。 本文對(duì)噪聲環(huán)境中的語音識(shí)別的前端處理分別進(jìn)行了研究，主要包括端點(diǎn)檢測(cè)、語音增強(qiáng)和特征提取。 首先研究了端點(diǎn)檢測(cè)，它是進(jìn)行語音增強(qiáng)和有效提取語音特征的前提和保證。深入研究了短時(shí)能量、短時(shí)過零率和基

2、于頻帶方差的檢測(cè)算法，在分析了以上算法不足的基礎(chǔ)上，提出了基于自適應(yīng)子帶頻譜熵和功率譜熵的端點(diǎn)檢測(cè)算法，實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明該算法收到了很好的效果。 接著研究了語音增強(qiáng)，它不僅是有效提取特征參數(shù)的前提，也是語音合成和語音編碼中的重要環(huán)節(jié)。對(duì)常用的譜減法、維納濾波法和MMSE譜估計(jì)法進(jìn)行了一定的理論闡述，并通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了三種算法，又進(jìn)一步對(duì)譜減法作了改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)仿真證明了改進(jìn)后的譜減法也是一種很好的增強(qiáng)算法。 最后研究了特征