基于修正群时延函数分子的耳语活动检测

发布时间：2017-08-29 07:07

  本文关键词：基于修正群时延函数分子的耳语活动检测

  更多相关文章： 耳语活动检测 瞬时谱分析 零时窗 群时延 调制谱 相关熵

【摘要】：耳语作为正常语音在某些情况下的补充,通常可用于在公共场合下传达敏感信息。鉴于耳语独特的优势,耳语分析方面的研究越来越受到国内外学者的广泛关注。耳语活动检测是处理耳语的第一个关键步骤。耳语信噪比通常很低。相比于正常语音,耳语特有的发音方式导致其缺少基音频率。产生耳语的声道结构会有所变化,共振峰向高频区域偏移。这一点对于低频共振峰表现得尤为突出。能够有效处理正常语音的常规语音活动检测方法往往无法满足耳语活动检测需求。针对这一问题,本文基于群时延瞬时谱提取子带调制谱特征和子带相关熵特征,并对两者实施融合再用于耳语活动检测。采用零时窗和群时延函数分子进行群时延瞬时谱估计,使瞬时谱的时间分辨率和频率分辨率高于传统的傅立叶变换短时谱。本文提出的子带调制谱特征实现耳语子带能量沿时间方向的谱表征,囊括耳语短时和长时谱信息,便于更好地分离带噪耳语和静音/噪声。为了减少子带调制谱特征超向量中的冗余信息,在整个样本集上使用主成分分析(PCA)进行降维。子带相关熵特征捕捉子带能量沿时间方向的波动,体现声道在耳语发音过程中的动态变化,实现带噪耳语部分与静音/噪声部分的有效分离。不难理解,在高信噪比下,单一特征耳语活动检测会取得良好效果,但当引入噪声干扰时,性能急剧下降。通过考虑子带调制谱特征和子带相关熵特征互补特性,引入二者融合特征集,弥补单一特征在表征耳语特性方面的片面性,提高检测性能。本文基于CHAINS语音库耳语数据和NOISEX-92噪声数据采用支持向量机评价所提特征的性能。为避免支持向量机过学习和欠学习状态发生,采用交叉验证选择最优惩罚参数及核参数。实验对不同长度窗的耳语活动检测结果进行分析。将所提融合特征(HSMS-CE)与幅度调制谱-谱斜率特征(AMS-ST)、美尔频率倒谱系数(MFCC)、长时对数能量变化特征(LTLEV)和相对谱感知线性预测特征(RASTA-PLP)等基准特征进行性能对比。实验结果表明基于调制谱的特征(HSMS-CE和AMS-ST)在各种噪声类型的所有信噪比下性能优于MFCC、RASTA-PLP和LTLEV特征。对于babble噪声和factory噪声,提出的HSMS-CE特征在信噪比为0d B条件下要好于AMS-ST。而对white噪声和pink噪声干扰,0d B信噪比下,AMS-ST特征性能稍好。在其余情况下,这两种特征性能相当。
【关键词】：耳语活动检测 瞬时谱分析 零时窗 群时延 调制谱 相关熵
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.3
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 耳语活动检测研究背景及意义10-11
• 1.2 耳语活动检测研究现状11-12
• 1.3 耳语活动检测存在的问题12
• 1.4 本文主要内容及结构安排12-16
• 第2章 耳语活动检测理论基础16-34
• 2.1 耳语活动检测概述16-17
• 2.2 语音生成模型及耳语特点17-20
• 2.3 预处理20-21
• 2.4 特征提取21-27
• 2.4.1 谱域特征21-23
• 2.4.2 倒谱域特征23-25
• 2.4.3 长时特征25-27
• 2.5 模型训练与匹配27-33
• 2.5.1 支持向量机27-31
• 2.5.2 高斯混合模型31-33
• 2.6 本章小结33-34
• 第3章 耳语的HNGD瞬时谱34-40
• 3.1 HNGD谱概述34-35
• 3.2 零时窗35-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第4章 基于融合特征的耳语活动检测40-58
• 4.1 HNGD子带调制谱特征41-48
• 4.1.1 调制谱41-42
• 4.1.2 HNGD子带调制谱特征42-43
• 4.1.3 带噪耳语的HNGD调制谱43-47
• 4.1.4 PCA降维47-48
• 4.2 HNGD子带相关熵特征48-52
• 4.2.1 相关熵48-51
• 4.2.2 HNGD子带相关熵特征51-52
• 4.3 实验与结果分析52-57
• 4.3.1 数据库描述52-53
• 4.3.2 实验步骤53
• 4.3.3 实验结果53-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第5章 总结与展望58-60
• 参考文献60-65
• 作者简介65-66
• 致谢66

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本文编号：751953