智能家居中语音增强和分离的研究与应用

发布时间：2017-04-07 15:08

  本文关键词：智能家居中语音增强和分离的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能家居这个词语,出现在我们生活中频率越来越高。在智能家居的模块中,通过人们的语音信号控制室内的家电是比较常见的一类智能方式,所以智能家居模块对语音信号的处理要求较为苛刻。本论文主要针对智能家居中的语音信号处理进行研究,通过处理接收到的语音信号,使得智能家居模块能得到一个清晰干净的声音。语音信号处理一直备受人们的关注,近几年来人们在语音信号处理的各个领域取得了较好的研究与应用。在本论文中,我们针对语音信号的降噪声,语音信号分离、语音信号端点检测等方向做了研究与实现。语音信号的降噪声可以提高语音信号的信噪比,提高语音信号的可识别度,传统的语音信号降噪声使用单个麦克风,在本论文中我们主要研究麦克风阵列降噪声,包括固定波束降噪声和自适应波束降噪声算法的研究与实现。在多人讲话的环境中,语音信号分离技术可以得到较好的应用,使得智能家居模块得到可识别的语音信号,在本论文中,我们提出了不同于传统的盲源信号分离算法,我们使用常见的一些算法用于语音信号的分离,称之为半盲源信号分离。语音信号的端点检测可以用于激活智能家居模块,有效减少待机功耗。同时本论文将各个算法在硬件上都有实现,我们采用TI 64位的DSP6747,和6个麦克风组成麦克风阵列。本论文的创新点有以下几点:1、与传统的麦克风阵列相比较,本论文将远场与近场在前期做判断,算法会针对不同的情况做出不同的反应。2、将传统的最小均方误差算法用于半盲源信号分离。3、将最小二乘法用于半盲源信号分离。4、将半盲源信号分离算法与传统的固定波束算法结合用于语音信号分离。5、将语音端点检测算法用于智能家居模块,减少待机功耗。6、通过EDMA提高了自适应降噪声算法的实时性。同时,本论文针对各个算法都介绍其原理,而且针对各个算法在实际环境中的应用做了实验并收集了数据,并且从实验和数据中可以验证算法的优越性。从实际的实验中,我们可以发现,本论文中提出的以上创新点在实际中都有较好的应用。
【关键词】：智能家居 语音信号降噪声 语音信号分离 半盲源信号分离 最小均方误差 最小二乘法
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.3;TU855
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-16
• 1.1 智能家居和语音信号处理相关概念解析7-8
• 1.1.1 智能家居介绍7
• 1.1.2 智能家居中常用的技术7-8
• 1.1.3 国内外目前研究状况8
• 1.2 语音信号处理中的相关概念8-10
• 1.2.1 信噪比8-9
• 1.2.2 语谱图9-10
• 1.2.3 噪声分类及特性10
• 1.3 语音信号预处理10-16
• 1.3.1 窗函数11-12
• 1.3.2 分帧12-13
• 1.3.3 语音信号的合成13-16
• 第二章 语音信号降噪声16-28
• 2.1 常见的语音信号降噪声算法16-17
• 2.2 固定波束算法17-23
• 2.2.1 远场模型19-21
• 2.2.2 近场模型21-23
• 2.3 智能家居激活23
• 2.4 麦克风阵列自适应算法去噪声23-26
• 2.4.1 基于线性约束的麦克风阵列降噪声23-26
• 2.5 本章总结26-28
• 第三章 语音信号去混响28-31
• 3.1 复倒谱28-29
• 3.2 复倒谱域去混响仿真29-31
• 第四章 语音信号分离31-43
• 4.1 盲源信号分离31-34
• 4.1.1 盲源信号分离描述31
• 4.1.2 独立分量分析31-32
• 4.1.3 基于最大似然估计的独立分量分析32-34
• 4.2 半盲信号分离34-40
• 4.2.1 最小二乘法用于半盲源信号分离35-36
• 4.2.2 最小均方误差用于半盲源信号分离36-40
• 4.3 低信噪比下半盲源信号分离40-43
• 第五章 智能家居硬件实现43-45
• 5.1 智能家居硬件43
• 5.2 EDMA优化计算43-45
• 第六章 总结和展望45-47
• 6.1 总结45
• 6.2 展望45-47
• 参考文献47-49
• 在学期间的研究成果49-50
• 致谢50

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本文编号：290696