強(qiáng)背景噪聲下語音信號端點(diǎn)檢測算法的研究及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著語音信號數(shù)字處理技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪性絹碓綇V泛的應(yīng)用，這些技術(shù)的穩(wěn)定性以及其對使用環(huán)境的適應(yīng)能力都變得越來越重要。由于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中背景噪聲的存在導(dǎo)致語音質(zhì)量降低的現(xiàn)象非常普遍，而語音端點(diǎn)檢測對語音信號的識別率具有非常重要的影響：另外，準(zhǔn)確地檢測出語音信號的端點(diǎn)還可以減少后續(xù)處理的計(jì)算量，提高通訊設(shè)備的利用率。如何在噪聲環(huán)境下準(zhǔn)確且穩(wěn)定地判斷語音信號的有無，成為當(dāng)前語音研究中的一個(gè)重要課題。 現(xiàn)有的各種語音端點(diǎn)檢測方法在實(shí)驗(yàn)

2、室條件下都能達(dá)到較高的識別率，但到了存在一定背景噪聲，特別是在戰(zhàn)場上常見的強(qiáng)背景噪聲的應(yīng)用場合，則性能會急劇下降。本文在深入研究了語音信號與噪聲的特征后，提出了改進(jìn)的基于語音信號短時(shí)自相關(guān)主副峰比值和基于狀態(tài)機(jī)的語音端點(diǎn)檢測算法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法能在較低信噪比情況下準(zhǔn)確地檢測出語音信號，而且計(jì)算方法簡單，能滿足戰(zhàn)場上部分背景噪音下的語音端點(diǎn)檢測。 本文的另外一個(gè)主要工作就是研究當(dāng)今比較熱門的小波變換在語音信號端點(diǎn)檢測中的應(yīng)用。在

3、深入地分析了語音信號與常見的戰(zhàn)場噪音在小波域不同的能量分布特征后，提出了基于小波多分辨分析的語音信號端點(diǎn)檢測算法。該算法首先對語音信號短時(shí)幀做多尺度一維小波分解，然后提取尺度為4的高頻系數(shù)，并求取其均方值，作為判斷語音起止點(diǎn)的依據(jù)。大量實(shí)驗(yàn)表明，該算法應(yīng)用于背景噪聲為戰(zhàn)場上常見噪聲時(shí)的端點(diǎn)檢測是非常有效的，并且算法簡單，魯棒性強(qiáng)，可實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。 在系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)上，本設(shè)計(jì)采用基于DSP芯片TMS320C6711的方案實(shí)現(xiàn)具體的檢測