帶噪語音信號端點檢測算法的研究及實現(xiàn).pdf

1、一個完整的語音識別系統(tǒng)，其最終實現(xiàn)及使用效果不僅限于識別算法，許多相關(guān)因素也會影響語音識別系統(tǒng)的成功。語音識別的對象是語音信號，作為識別中的第一個重要環(huán)節(jié)，端點檢測就是要對復(fù)雜的環(huán)境中的語音信號和非語音信號進行區(qū)分，確定有用信號的開始和結(jié)束。語音信號通常都存在一定的背景音，在實際環(huán)境中，其不可避免地受到各種噪聲的影響，語音端點檢測是語音識別的第一個關(guān)鍵技術(shù)，只有提高語音信號端點檢測的精確度，才可以進一步提高語音識別的準(zhǔn)確率。
　　

2、本文在已有端點檢測算法的基礎(chǔ)上，重點研究了以下兩點：
　　其一，在MATLAB仿真環(huán)境中對各種語音端點檢測算法進行了研究，在基于譜熵端點檢測算法中，提出了改進的的歸一化加權(quán)因子。由譜熵的優(yōu)勢和特點，證明了算法的有效性和穩(wěn)健性。為下文運用譜熵來進行端點檢測提供了一種很適合的算法。
　　其二，對基于語音增強的端點檢測算法中，重點研究了LMS算法和譜減法。在基本譜減法的基礎(chǔ)上，提出了改進譜減法，在解決噪聲復(fù)雜問題上，引入了自適應(yīng)噪