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1、單位代碼：10293密級：碩士學位論文論文題目：自動語音識別噪聲魯棒性方法研究學號1011010522姓名陳歡導師邱曉暉教授學科專業(yè)信號與信息處理研究方向現(xiàn)代通信中的智能信號處理申請學位類別工學碩士論文提交日期2014年4月萬方數(shù)據(jù)StudyofNoise-RobustMethodsforAutomaticSpeechRecognitionThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByChenHuanSuperv
2、isor:Prof.QIUXiao-huiApril2014萬方數(shù)據(jù)南京郵電大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京郵電大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人學位論文及涉及相關資料若有不實，愿意承擔一切相關的法律責任。研究生簽名：_____________日期：____________南京郵電大學學位論
3、文使用授權聲明本人授權南京郵電大學可以保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子文檔；允許論文被查閱和借閱；可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索；可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。本文電子文檔的內容和紙質論文的內容相一致。論文的公布（包括刊登）授權南京郵電大學研究生院辦理。涉密學位論文在解密后適用本授權書。研究生簽名：____________導師簽名：____________日期：_____________萬方數(shù)據(jù)摘要自動語音識別系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下的魯棒性是語音識別系統(tǒng)從實驗室走向實際應用的關鍵，其主要研究目的是為了
4、解決應用環(huán)境與訓練環(huán)境之間不匹配所造成的識別性能下降問題。本文在總結和分析現(xiàn)有噪聲魯棒語音識別方法的基礎上，重點針對信號空間和特征空間的端點檢測、語音增強和魯棒特征提取等問題進行了一定的研究，具體的工作及創(chuàng)新如下：首先，本文對語音信號產生的數(shù)字模型和語音識別的基本原理進行了簡單介紹，并根據(jù)語音識別系統(tǒng)的構成將自動語音識別中的噪聲魯棒性方法按照信號空間、特征空間與模型空間進行分類總結。然后，針對語音識別中預處理階段的端點檢測算法進行了分析，在研究基于短時能量、短時過零率和譜熵的端點檢測算法的基礎上，提出改進譜熵端點檢測算法，仿真實驗的檢測效果優(yōu)于基本譜熵算法，
5、具有更好的噪聲魯棒性。再者為了抑制噪聲對語音信號的影響，研究了譜減法與改進譜減法。仿真實驗表明，兩種典型的改進譜減法能有效地改善系統(tǒng)輸入信號的信噪比。其次，從特征空間研究了魯棒語音識別中的特征參數(shù)提取問題，分析比較了語音識別系統(tǒng)中常用的三種特征提取參數(shù)，線性預測系數(shù)（LinearPredictionCoefficients，LPC）、線性預測倒譜系數(shù)（LinearPredictionCepstralCoefficients，LPCC）和美爾頻率倒譜系數(shù)（MelFrequencyCepstralCoefficients，MFCC）。構造出一種基于MFCC的魯棒
6、特征參數(shù)：SS-MFCC，在不同噪聲環(huán)境下進行了識別實驗，得到新的特征參數(shù)相對于MFCC的改善程度，驗證了新參數(shù)的優(yōu)良魯棒性。最后，研究了隱馬爾可夫模型，利用Matlab建立了一個基于HMM模型的語音識別系統(tǒng)。實驗表明，綜合各部分的算法建立起來的語音識別仿真系統(tǒng)，在信噪比為10dB的白噪聲條件下對漢語數(shù)字0-9的識別率能達到83.75%，具有良好的魯棒性。關鍵詞:噪聲魯棒語音識別，端點檢測，語音增強，特征提取，HMM模型I萬方數(shù)據(jù)AbstractAutomaticspeechrecognitionsystemrobustnessinnoisyenvironm
7、entisthekeytospeechrecognitionsystemfromlaboratorytopracticalapplication,themainobjectiveofthestudyistoidentifytheperformancebetweenapplicationenvironmentandtrainingenvironmentmismatchcausedbyfalling.Basedonthesummarizationandanalysisofexistingnoiserobustspeechrecognitionmethods,th
8、isdissertationstudiestheal
