基于小波变换的语音特征值提取算法的研究

发布时间：2017-04-13 19:21

  本文关键词：基于小波变换的语音特征值提取算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在人类的生活中,计算机扮演着越来越重要的角色,人类期望可以用更加直接快速的方式与计算机进行交流,让计算机能够理解人类的语言,而不再是仅仅依靠键盘和鼠标的输入,语音识别技术可以满足人类的这种愿望。语音识别以语音信号为研究对象,将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程,其最终目的是让自然语音成为人与计算机之间交流的方式。语音识别技术已普遍应用于人类生活的很多领域,为人类的生活提供了更多的便利,因此它具有广阔的应用前景。特征参数提取是语音识别的首要任务,是从含有丰富的语音信号中提取出对识别有用的信息,对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无用的冗余信息的过程。基音周期是语音特征值中一个十分重要的特征参数,在语音编码、语音合成、说话人识别和语音识别等多个领域中扮演重要的角色,因此检测基音周期的准确性是十分重要的。本文采用小波变换对原始语音信号进行降噪处理,对处理后的信号进行自相关函数法基音周期提取,在信噪比较低的情况下,传统的自相关函数容易出现倍周期和倍周期错误。为解决这一问题,在谐波积谱法的启发下,本文提出了基于自相关函数的类谐波积谱基音周期检测算法。经实验证明,该算法能准确划分出清浊音,检测所得的基音曲线光滑规整,准确描述出基音周期的变化,而且可以有效地提高基音周期检测的可靠性。
【关键词】：语音识别 小波变换 特征提取 基音周期 类谐波积谱
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题的研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外语音识别技术的发展和现状11-12
• 1.3 语音识别的关键技术12-13
• 1.4 语音识别技术的发展与不足13
• 1.5 论文的主要内容13-15
• 第2章 语音识别的理论15-35
• 2.1 语音识别系统15-16
• 2.2 语音的预处理16-34
• 2.2.1 预加重16-17
• 2.2.2 分帧加窗17-19
• 2.2.3 短时时域分析19-26
• 2.2.4 短时频域分析26-30
• 2.2.5 端点检测30-34
• 2.3 本章小结34-35
• 第3章 特征参数提取35-48
• 3.1 基音周期35-40
• 3.1.1 自相关函数35-38
• 3.1.2 谐波积谱38-39
• 3.1.3 类谐波积谱39-40
• 3.2 线性预测系数LPC40-42
• 3.3 LPCC特征参数42-44
• 3.4 MFCC特征参数44-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第4章 小波分析基础48-60
• 4.1 引言48
• 4.2 小波变换的定义48-55
• 4.2.1 连续小波变换48-50
• 4.2.2 多分辨率分析50-51
• 4.2.3 常见的小波函数51-55
• 4.3 小波去噪法55-59
• 4.4 本章小结59-60
• 第5章 语音识别的方法60-71
• 5.1 动态时间规整技术60-62
• 5.2 矢量量化技术62-64
• 5.3 隐马尔柯夫模型64-67
• 5.4 人工神经网络67-70
• 5.4.1 神经元68-69
• 5.4.2 前向网络69-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第6章 语音特征值提取算法的仿真实验71-84
• 6.1 语音识别系统的基本构成71
• 6.2 预处理的仿真实验71-76
• 6.2.1 端点检测算法仿真72-74
• 6.2.2 小波降噪74-76
• 6.3 特征值提取算法仿真76-80
• 6.4 短单词语音识别仿真系统80-83
• 6.5 本章小结83-84
• 结论84-86
• 参考文献86-91
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果91-92
• 致谢92-93

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 马英;石小荣;李海新;;基于CEP和LPC谱提取语音信号基音周期的方法[J];现代电子技术;2009年20期

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 彭诗雅;基于声纹识别的身份认证技术研究[D];南京航空航天大学;2010年

2 陈卫;基于支持向量机的说话人识别系统研究[D];华北电力大学（河北）;2005年

3 时晓东;孤立词语音识别系统设计研究[D];浙江大学;2006年

4 张俊;基于VQ和DTW相结合的语音识别算法研究[D];武汉理工大学;2007年

5 王伟臻;基于神经网络的语音识别研究[D];浙江大学;2008年

6 张博扬;基于节拍检测的和弦识别研究[D];太原理工大学;2010年

  本文关键词：基于小波变换的语音特征值提取算法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：304312