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《高噪聲環(huán)境下語音激活檢測技術(shù)的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、華中科技大學碩士學位論文摘要在語音信號處理中，語音激活檢測技術(shù)從背景噪聲中檢測出信號是否含有語音，從而在語音編碼中降低噪聲的比特率，提高系統(tǒng)效率；在語音識別中提高識別精度，減少識別時間。由于現(xiàn)實環(huán)境中各種不確定噪聲的引入和環(huán)境的改變通常會使檢測性能顯著下降，因此低信噪比噪聲環(huán)境下魯棒的語音激活檢測已經(jīng)成為目前語音處理領(lǐng)域的重要問題。本文首先介紹了語音信號和噪聲信號的特點及語音激活檢測的基本原理，然后對現(xiàn)有的幾種典型常用算法進行分析，隨后重點研究了一種基于統(tǒng)計模型的語音激活檢測算法。大多數(shù)VAD算法使用高斯模型來描述帶噪語音譜的分布，考慮到拉普拉斯模型更適合描述帶噪語音譜的分布特點
2、，本文將基于兩種模型的算法進行對比分析。在基于統(tǒng)計模型的VAD算法中，先驗信噪比SNR的魯棒估計是最關(guān)鍵問題之一。在分析現(xiàn)有的定向估計法的不足后，本文使用基于軟判決思想的預(yù)測估計方法對參數(shù)進行估計與更新，仿真結(jié)果表明使用該估計方法的VAD算法性能有了較大的提高。其次，本文對似然比LR的形式作出改進，引入了一種平滑形式，用幅度譜的一種更平滑的估計值代替瞬時值，并根據(jù)仿真實驗確定平滑因子，提高算法的總體性能。最后，本文對提出的算法進行總結(jié)，并提出了一些在今后的工作中需要改進的問題。關(guān)鍵詞：語音激活檢測拉普拉斯模型似然比檢驗預(yù)測估計I華中科技大學碩士學位論文AbstractVoicea
3、ctivitydetection,whichdetectsthespeechisabsentorpresentfrombackgroundnoiseiscruialformanyapplicationofspeechsignalprocessing.Theaccuratedetectioncandecreasethenoisybitrate,improvesystemefficiencyforspeechcodeandimprovethespeechrecognitionaccuracywithlessrecognitiontime.Becauseofthevariousnois
4、epollutionandcircumstancechanging,itsperformancewilldegradeseverely.SovoiceactivitydetectiontechnologyatlowSNRhasbecomeamajorissueinspeechprocessing.Inthisdissertation,firstlythefeatureofnoisesignalandspeechsignalandtheprincipleofvoiceactivitydetectiontechnologyareintroduced,andthentheexistin
5、gtypicalalgorithmsofvoiceactivitydetectionareanalysed,laterastatisticalmodel-basedvoiceactivitydetectionalgorithmisstudied.InmostofVADalgorithmswhichmainlyoprateinthediscreteFouriertransform(DFT)domain,itisassumedthatthedistributionofnoisyspeechspectraischaracterizedbytheGaussiandensities,ith
6、asbeenreportedthattheDFTcoefficientsofnoisyspeechisbettermodeledbytheLaplaciandistributions.Sointhisdissertation,thesetwomodel-basedalgorithmsareanalysed.OneofthekeyissuesinVADisrobustestimationofthepriorisignal-to-noiseratio(SNR).Thedrawbackoftheexistingdecision-directedparameterestimationme
7、thodisanalysed,andapredictive(PD)estimationisappliedtoestimateandrenewparameters.Theexperimentsshowthealgorithmwiththismethodhasbetterperformance.Secondlythesmoothedformforthelikelihoodratio(LR)whichmakesitpossibletoimprovetheperformanceofthe
