低信噪比条件下的语音端点检测算法研究
发布时间：2021-12-11 21:52
语音端点检测作为各种语音信号处理系统的前端操作,在语音信号处理领域中具有重要的意义。低信噪比条件下的语音端点检测是语音处理领域的一个技术难题,阻碍了语音处理技术向嘈杂环境、短波通信等应用领域的拓展。为探寻一种理想的语音端点检测算法,既能够保证在低信噪比的环境下拥有较好的正确率,又能够满足较少的先验知识与运算量的要求。本文对低信噪比条件下的语音端点算法进行了研究,并提出相应解决思路。本文总结归纳了近几十年来语音端点检测研究的进展和成果,从语音端点检测的准确性、稳定性、自适应性和运算量上对常用的几种语音端点算法进行分析,发现在低信噪比条件下,传统的语音端点检测算法都存在检测准确率急剧下降的问题。针对这一问题,本文从提升降噪效果、提升端点检测算法鲁棒性两方面开展研究。在语音降噪方面,本文提出了一种改进的谱减降噪算法,该算法采用端点检测、分段噪声估计、动态参数调整等办法,解决了常规谱减算法存在的无话段估计困难、噪声估计不精确、音乐噪声较大等问题。在端点检测方面,本文提出了一种改进的子带能熵比端点检测算法,该算法采用子带划分、优化能量计算方式、优化谱熵计算、两级平滑处理方式等办法,有效提升了算法...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
帧长与帧移的示例
图 2-3 端点判决规则分类图处理的主要作用是对端点判决后的结果进行平滑处理，输出更加准确在制定平滑规则时，我们需要把握以下几个原则：第一，避免前端Clipping)，由于语音信号处理往往对语音的起点要求较高，为了防导致语音的丢失，我们一般需要将语音端点判决的结果适当前推(MSC, Middlespeech Clipping)，为了避免将连续语音中的短暂停，我们可以通过比较静默长度与最短静默音帧数的关系设置拖延(OVER)，我们还要避免检测语音终止点相对真实终止点后移导题。短时能量和短时过零率的双门限端点检测法原理
华南理工大学工程硕士学位论文样精度 16bit，单声道，实验采用的噪声文件为 NoiseX-92 噪声库中选择较有代表性的white、factory1、hfChannel 等几类噪声。实验一：同一噪声在不同信噪比条件下对语音文件的影响。具体步骤为选择比较有代表性的高斯白噪声与纯净语音文件叠加并生成信噪比为 10dB、0dB、-10dB 的三种带噪语音文件，并绘制带噪语音文件的波形图与语谱图。实验结果如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于谱减法的语音信号降噪改进算法[J]. 金薛冬,李东新. 国外电子测量技术. 2018(05)
[2]语音端点检测技术研究进展[J]. 韩立华,王博,段淑凤. 计算机应用研究. 2010(04)
[3]基于熵函数的语音端点检测算法研究[J]. 王博,郭英,韩立峰. 信号处理. 2009(03)
[4]低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法[J]. 李晔,张仁智,崔慧娟,唐昆. 清华大学学报(自然科学版). 2005(10)
[5]基于子带能量特征的最优化语音端点检测算法研究[J]. 陈振标,徐波. 声学学报. 2005(02)
[6]端点检测中的一种新的对数能量特征[J]. 肖述才,王作英. 电声技术. 2004(06)
[7]一种基于特征空间能量熵的语音信号端点检测算法[J]. 徐望,丁琦,王炳锡. 通信学报. 2003(11)
[8]支持向量机在语音激活检测中的应用研究[J]. 董恩清,赵鹤鸣,周亚同,张晓娣. 通信学报. 2003(03)
[9]3G系统中复杂背景噪声环境下话音激活检测算法性能分析[J]. 陈东,匡镜明. 北京理工大学学报. 2001(02)
[10]噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法[J]. 朱杰,韦晓东. 上海交通大学学报. 1998(10)
博士论文
[1]基于深度神经网络的语音识别模型研究[D]. 张仕良.中国科学技术大学 2017
硕士论文
[1]基于卷积神经网络的语音识别研究[D]. 杨颖.华南理工大学 2018
[2]噪声环境下的语音端点检测方法研究[D]. 李嘉安娜.华南理工大学 2015
本文编号：3535463
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
帧长与帧移的示例
图 2-3 端点判决规则分类图处理的主要作用是对端点判决后的结果进行平滑处理，输出更加准确在制定平滑规则时，我们需要把握以下几个原则：第一，避免前端Clipping)，由于语音信号处理往往对语音的起点要求较高，为了防导致语音的丢失，我们一般需要将语音端点判决的结果适当前推(MSC, Middlespeech Clipping)，为了避免将连续语音中的短暂停，我们可以通过比较静默长度与最短静默音帧数的关系设置拖延(OVER)，我们还要避免检测语音终止点相对真实终止点后移导题。短时能量和短时过零率的双门限端点检测法原理
华南理工大学工程硕士学位论文样精度 16bit，单声道，实验采用的噪声文件为 NoiseX-92 噪声库中选择较有代表性的white、factory1、hfChannel 等几类噪声。实验一：同一噪声在不同信噪比条件下对语音文件的影响。具体步骤为选择比较有代表性的高斯白噪声与纯净语音文件叠加并生成信噪比为 10dB、0dB、-10dB 的三种带噪语音文件，并绘制带噪语音文件的波形图与语谱图。实验结果如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于谱减法的语音信号降噪改进算法[J]. 金薛冬,李东新. 国外电子测量技术. 2018(05)
[2]语音端点检测技术研究进展[J]. 韩立华,王博,段淑凤. 计算机应用研究. 2010(04)
[3]基于熵函数的语音端点检测算法研究[J]. 王博,郭英,韩立峰. 信号处理. 2009(03)
[4]低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法[J]. 李晔,张仁智,崔慧娟,唐昆. 清华大学学报(自然科学版). 2005(10)
[5]基于子带能量特征的最优化语音端点检测算法研究[J]. 陈振标,徐波. 声学学报. 2005(02)
[6]端点检测中的一种新的对数能量特征[J]. 肖述才,王作英. 电声技术. 2004(06)
[7]一种基于特征空间能量熵的语音信号端点检测算法[J]. 徐望,丁琦,王炳锡. 通信学报. 2003(11)
[8]支持向量机在语音激活检测中的应用研究[J]. 董恩清,赵鹤鸣,周亚同,张晓娣. 通信学报. 2003(03)
[9]3G系统中复杂背景噪声环境下话音激活检测算法性能分析[J]. 陈东,匡镜明. 北京理工大学学报. 2001(02)
[10]噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法[J]. 朱杰,韦晓东. 上海交通大学学报. 1998(10)
博士论文
[1]基于深度神经网络的语音识别模型研究[D]. 张仕良.中国科学技术大学 2017
硕士论文
[1]基于卷积神经网络的语音识别研究[D]. 杨颖.华南理工大学 2018
[2]噪声环境下的语音端点检测方法研究[D]. 李嘉安娜.华南理工大学 2015
本文编号：3535463
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