您好,欢迎访问三七文档
当前位置:首页 > 行业资料 > 畜牧/养殖 > 语音信号端点检测技术的研究
本科毕业设计(论文)语音信号端点检测算法的研究贾钟强燕山大学2013年6月本科毕业设计(论文)语音信号端点检测算法的研究学院(系):里仁学院专业:测控技术与仪器学生姓名:贾钟强学号:091203021079指导教师:王娜答辩日期:2013年6月16日燕山大学毕业设计(论文)任务书学院:里仁学院系级教学单位:仪器科学与工程系学号091203021079学生姓名贾钟强专业班级09检测2班题目题目名称语音信号端点检测算法的研究题目性质1.理工类:工程设计();工程技术实验研究型(√);理论研究型();计算机软件型();综合型()。2.文管类();3.外语类();4.艺术类()。题目类型1.毕业设计(√)2.论文()题目来源科研课题()生产实际()自选题目(√)主要内容1、设计端点检测方法2、用matlab进行仿真实验基本要求1.按电气工程学院本科生学位论文撰写规范的要求完成设计说明书一份(不少于2万字),A0图纸。2.说明书及插图一律打印,要求条理清晰、文笔流畅、图形及文字符号符合国家现行标准。3.按学院指定的地点进行设计,严格按照进度计划完成毕业设计任务。参考资料语音信号处理方面资料Matlab在信号处理中的应用方面资料周次1—4周5—8周9—12周13—16周17—18周应完成的内容查阅资料学习语音信号处理基础知识提出语音端点检测方法编程,验证算法可行性及优越性撰写论文,准备答辩指导教师:王娜职称:讲师2012年11月26日系级教学单位审批:年月日摘要I摘要语音端点检测的目的是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点,是语音信号处理的前端操作。在语音增强,语音编码,语音识别等领域得到广泛应用。语音端点检测方法有基于特征和基于模型两类,基于模型的方法比较复杂,对环境的适应能力差,而基于特征的方法相对简单且具有一定的抗噪能力,此方法要求找到某种能够区分语音和噪声的鲁棒性特征,本文针对基于特征的语音端点检测方法展开研究。针对基于谱熵的检测算法在低信噪比下鲁棒性差的缺点,提出一种新的基于距离熵的检测算法,该算法利用熵和倒谱系数的鲁棒性改变概率密度的计算方法,对经过预处理的带噪信号进行一系列运算得到每一点的倒谱系数,根据倒谱系数获得欧式距离,由欧式距离构造概率密度函数,由概率密度数得到距离熵特征,最后利用距离熵采用双门限值进行语音和噪声的区分。本文实验所使用的带噪信号由法国aurora2.0库的干净语音和Noisex92噪声库的噪声混合而成,并使用MATLAB工具进行仿真实验,实验结果表明,本文提出的两种端点检测算法具有一定的鲁棒性,在较低信噪比下仍能较好的区分语音和噪声。关键词语音端点检测,特征,熵,短时能量,短时过零率燕山大学本科生毕业设计(论文)IIAbstractVoiceactivitydetectionisthepurposeofasignalcontainingspeechdeterminesthestartandendofthespeech,thespeechsignalprocessingfront-endoperations.Inspeechenhancement,speechcoding,speechrecognitionandotherfieldsarewidelyused.Speechendpointdetectionmethodsarebasedontwotypesoffeaturesandmodel-based,model-basedapproachismorecomplex,poorabilitytoadapttotheenvironment,andthefeature-basedapproachisrelativelysimpleandhasacertainanti-noiseability,thismethodrequirestofindsomeabletodistinguishspeechandnoiserobustnesscharacteristics,thispaper,afeature-basedspeechendpointdetectionmethodconductresearch.FordetectionalgorithmbasedonspectralentropyatlowSNRshortcomingsofpoorrobustness,anewdistance-basedentropydetectionalgorithm,thealgorithmusestheentropyandtherobustnessofcepstralprobabilitydensitychangesthemethodofcalculatingonpretreatedwithaseriesofoperationstobenoisysignalateachpointcepstralcoefficientsobtainedundercepstralEuclideandistance,Euclideandistanceconstructedbytheprobabilitydensityfunctionofthenumberobtainedbythedistanceentropyprobabilitydensitycharacteristics,andfinallytheuseofentropyusingdistanceTwothresholdvaluedistinctionbetweenspeechandnoise.Thispaperalsopresentsasupportvectormachinebasedonmulti-featuredetectionalgorithmbasedonsupportvectormachinedetectionalgorithmfornoisysignalsareseekingSNR!Correctedzero-crossingrateandAMMMthreecharacteristics,thethreeformacharacteristicfeaturematrix,usingpartialbandnoisesignalsupportvectormachinefortraining,thetrainedSVMautomaticallydistinguishbetweenspeechandnoise.ThisexperimentusedthenoisysignalbytheFrenchauroraZ.0librarylibrarycleanspeechandnoisenoiseNoisex92mixtureanduseMATLABtoolsforsimulationexperimentresultsshowthattheproposedtwokindsofendpointdetectionalgorithmhasacertaindegreeofrobustnessatlowSNRstillbetter摘要IIIdistinguishbetweenvoiceandnoise.KeywordsVAD,Feature,EntroPy,Short-termenergyIV目录摘要........................................................................................................................IAbstract.................................................................................................................II第1章绪论..........................................................................................................11.1语音端点检测研究背景...........................................................................11.2语音端点检测研究意义...........................................................................21.3语音端点检测研究动态...........................................................................41.4本文组织结构...........................................................................................5第2章语音信号处理基础..................................................................................72.1语音信号的数学模型..............................................................................72.2语音端点检测预处理...............................................................................82.2.1预滤波................................................................................................82.2.2预加重................................................................................................82.2.3分帧....................................................................................................82.2.4加窗....................................................................................................92.3语音信号的时域分析.............................................................................102.3.1短时能量和短时幅度......................................................................102.3.2短时过零率......................................................................................102.4语音信号的频域分析.............................................................................112.4.1滤波器组法......................................................................................112.4.2傅里叶变换法..................................................................................11
本文标题:语音信号端点检测技术的研究
链接地址:https://www.777doc.com/doc-3443845 .html