基于雙RBF網(wǎng)絡(luò)的車內(nèi)語(yǔ)音降噪系統(tǒng)研究.pdf

1、智能汽車電子牌照等電子設(shè)備在汽車內(nèi)的應(yīng)用使車內(nèi)的人與設(shè)備之間的語(yǔ)音交互越來(lái)越顯示出其重要性和廣泛的需求。但車內(nèi)人機(jī)語(yǔ)音交互由于容易受到車內(nèi)環(huán)境噪聲的干擾，語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率與在純凈環(huán)境下相比將嚴(yán)重下降，難以達(dá)到實(shí)際人機(jī)語(yǔ)音交互的要求。研究和提出車內(nèi)環(huán)境下的語(yǔ)音降噪方法，是提高語(yǔ)音識(shí)別率的基礎(chǔ)和關(guān)鍵內(nèi)容之一。 針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種基于雙徑向基函數(shù)(radial basis function，簡(jiǎn)稱RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車內(nèi)語(yǔ)音降噪

2、算法。 論文給出了該語(yǔ)音降噪算法的基本原理、實(shí)現(xiàn)方法以及降噪效果。在對(duì)比了BP網(wǎng)絡(luò)與RBF網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的RBF網(wǎng)絡(luò)時(shí)域降噪的方法。該方法有效地減輕了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)并減少了訓(xùn)練時(shí)間。在MATLAB軟件平臺(tái)上的仿真結(jié)果表明，該方法能夠有效地抑制噪聲，大幅度提升信噪比(signalnoise rate，簡(jiǎn)稱SNR)。 在變換域上，提出雙RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)合共振峰參數(shù)、線性預(yù)測(cè)系數(shù)與差分線性倒譜系數(shù)三組