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《基于倒譜特征和濁音特性的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文基于倒譜特征和濁音特性的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法的研究摘要端點(diǎn)檢測(cè)作為語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理階段遇到的關(guān)鍵的技術(shù)，其準(zhǔn)確性在某種程度上直接決定了整個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的成敗。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中語(yǔ)音處理對(duì)象是有效語(yǔ)音信號(hào)，這就需要在輸入信號(hào)中找到有效語(yǔ)音部分的起止點(diǎn)。端點(diǎn)檢測(cè)的目的是從包含語(yǔ)音的一段信號(hào)中確定出語(yǔ)音的起點(diǎn)以及終點(diǎn)，又稱語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)。本文首先簡(jiǎn)單介紹了語(yǔ)音信號(hào)的產(chǎn)生模型，語(yǔ)音信號(hào)和噪聲信號(hào)的特性，語(yǔ)音信號(hào)的加窗、分幀與處理的理論知識(shí)。然后對(duì)近幾年國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出的一些端點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行了分析，并
2、詳細(xì)分析了其中兩種端點(diǎn)檢測(cè)算法，并給出了仿真結(jié)果。之后介紹了能夠體現(xiàn)語(yǔ)音濁音特性的基音周期的估計(jì)方法。最后是本文提出的改進(jìn)的新的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法的研究，包括：一1．對(duì)給定的語(yǔ)音信號(hào)首先進(jìn)行基于倒譜特征的(倒譜距離的)端點(diǎn)檢測(cè)，并把信息進(jìn)行緩存。2．檢測(cè)語(yǔ)音信號(hào)的濁音特性采用了如下方法：基于語(yǔ)譜圖矩陣檢側(cè)語(yǔ)音信號(hào)的濁音諧波信息；基于基音周期估計(jì)的濁音特性的檢測(cè)；基小波變換的清濁音判定方法。經(jīng)過(guò)分析和仿真實(shí)驗(yàn)得到，本文所提出的端點(diǎn)檢測(cè)方法能夠較好的檢測(cè)出語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)，具有判斷的準(zhǔn)確性高，抗噪性突出，魯棒性較強(qiáng)的特
3、性。關(guān)鍵詞：語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)倒譜特征濁音特性THESTUDYOFSPEECHENDPOINTDETECTIONMETHODSBASEDONCEPSTRUMCHARACTERISTICANDVOICINGFEATURESABSTRACTEndpointdetectionservesasthecoretechnologyinthepreprocessorofthespeechrecognitionsystem，itsdirectlydeterminesthesucceedofthewholespeechrecogn
4、itionsystemtoagreatextent．Asweknow,theobjectofspeechsignalprocessingiseffectivespeechsignalinfacts，SOitisessentialforUStofindthebeginandendpointoftheeffectivespeechsignalininputsignal．Endpointdetectionaimsatfindingthebeginandendpointofthespeechthatdynamicspe
5、echdetection．signalininputsignal，wecouldalsocallInthispaper,itfirstpresentedbring-modelofthespeechsignalinbriefly,includingthecharacteristicofspeechsignalandnoisesignal，sometheoryaboutbufferwindow,separateframeprocessingofspeechsignalandSOon．Second，itintrodu
6、cedsomeendpointdetectionmethodsproposedbythedomesticandinternationalscholarsInrecentyears，andanalysedaboutdetectionmethodswithsimulationresultsgiveninparticular．Afterwards，itintroducedaestimatemethodwhichcanmanifestperiodsofthespeechvoicingfeatures．Finally,t
7、heameliorativespeechendpointdetectionalgorithmadoptedinthisarticleiSproposed．including：One，endpointdetectionbaseoncepstrumcharacteristic(cepstrumdistance)isexecutedwiththespeechsignalgiven，andsavetheinformationintocachememofV．。I‰，themethodsofdetectingtheabou
8、tthespeechsignalareadopted，includingdetectingthespeechharmonicinformationofthespeechsignalbaseonspeechmatrixchart，thevoicingfeaturesbaseonthespeechperiodsestimatedandthemethodofdetectionvoiceand
