抗噪語音識別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、噪聲的存在是語音識別技術(shù)廣泛實(shí)用化的最大障礙。在實(shí)際的語音識別應(yīng)用過程中,獲取和傳輸過程中的原始語音不可避免地受到來自周圍環(huán)境和傳輸介質(zhì)的噪聲的干擾。這些干擾會使語音質(zhì)量下降,從而造成語音識別系統(tǒng)的性能大幅度下降。因此,消除含噪語音信號的噪聲,增強(qiáng)語音的清晰度,是語音識別技術(shù)進(jìn)入廣泛實(shí)用化的關(guān)鍵。
　　 在語音去噪方面,經(jīng)過多年的不斷研究,人們提出了各種各樣的語音去噪的算法,如譜相減法和維納濾波法等。小波變換是80年代后期迅速發(fā)

2、展起來的一種新型的數(shù)學(xué)分析工具,它具有多分辨率分析的特點(diǎn),在時域、頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)。通過伸縮、平移等運(yùn)算功能對信號進(jìn)行多尺度細(xì)化分析,小波分析能有效地從信號中提取出有用信息。由于小波變換在分析非平穩(wěn)信號方面的優(yōu)勢,近年來它被廣泛的應(yīng)用于語音去噪領(lǐng)域。小波去噪的主要方法有三大類:模極大值去噪法、相關(guān)去噪法以及閾值去噪法。其中基于小波閾值的去噪方法,由于計算簡單且去噪效果明顯而得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 本文針對語音增強(qiáng)方

3、法技術(shù)進(jìn)行了廣泛研究探討,介紹并比較了現(xiàn)有的各種語音增強(qiáng)方法,主要分析了小波變換應(yīng)用于語音去噪的相關(guān)理論,研究了基于小波閾值的語音增強(qiáng)方法。重點(diǎn)針對小波閾值去噪法中關(guān)于小波基、小波分解層數(shù)、閾值及閾值函數(shù)四個關(guān)鍵參數(shù)的合理選取問題,進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。
　　 閾值函數(shù)體現(xiàn)了對小波系數(shù)的不同處理策略,對小波去噪的效果有很大影響。目前,在實(shí)際中廣泛使用的是硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)。這兩種方法先天都存在著不足,硬閾值函數(shù)是不連續(xù)的,這

4、會導(dǎo)致去噪后的信號出現(xiàn)偽Gibbs現(xiàn)象,信號中仍然含有明顯的噪聲；采用軟閾值方法雖然連續(xù)性好,但估計的小波系數(shù)與含噪信號的小波系數(shù)之間存在恒定的偏差。由此,本文針對小波閾值去噪法中軟、硬閾值函數(shù)的不足,提出了一種新的閾值函數(shù),不僅克服了硬閾值函數(shù)不連續(xù)的缺點(diǎn),而且解決了軟閾值函數(shù)存在恒定偏差的問題。
　　 通過實(shí)驗(yàn)仿真證明,使用本文改進(jìn)后的閾值函數(shù)進(jìn)行語音去噪,能有效去除語音信號中含有的白噪聲,在信噪比指標(biāo)上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的閾值函