低信噪比條件下的語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè).pdf_第1頁(yè)
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1、傳統(tǒng)語(yǔ)音信號(hào)處理直接利用語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域參數(shù)并加以頻譜參數(shù)輔助判決以達(dá)到改善語(yǔ)音質(zhì)量的目的,但是針對(duì)實(shí)際情況中噪聲強(qiáng)且非平穩(wěn)的特性,其較弱的魯棒性導(dǎo)致系統(tǒng)性能受信噪比的影響較為敏感。
  本文首先從低信噪比條件下語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)的應(yīng)用領(lǐng)域、實(shí)用價(jià)值以及研究現(xiàn)狀等角度對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,剖析了強(qiáng)噪聲環(huán)境下語(yǔ)音信號(hào)模型的復(fù)雜性,總結(jié)了非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題。
  其次,研究改進(jìn)了基于短時(shí)信噪比的自適應(yīng)閾值和自適應(yīng)

2、判決語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法,根據(jù)自適應(yīng)短時(shí)能量,并加以短時(shí)過(guò)零率和自適應(yīng)判決校驗(yàn),得到最終的端點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。
  然后,針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)在低信噪比條件下結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)和基本譜減法研究改進(jìn)了一種基于子帶譜熵的語(yǔ)音增強(qiáng)算法,該算法將帶噪語(yǔ)音分成若干個(gè)子帶分別進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán),并計(jì)算子帶譜熵值以用來(lái)估計(jì)噪聲譜能量。
  最后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,自適應(yīng)閾值端點(diǎn)檢測(cè)算法在不同信噪比的平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲中均能有效檢測(cè)出語(yǔ)音中的有話段和無(wú)話

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