手機語音識別系統(tǒng)中語音活動檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來,語音識別系統(tǒng)開始被廣泛地推廣應用到手機等智能移動設備中,語音活動檢測作為語音處理中的重要前端部分,可以在數(shù)字音頻信號流中檢測到語音部分?；跈z測結(jié)果,拋棄非語音部分,僅將起止點準確的語音區(qū)間輸入下一級處理,將有效地提升系統(tǒng)性能指標和降低整體資源開銷。尤其在移動終端設備的應用中,算法應盡可能優(yōu)化復雜度,同時兼顧低功耗、實時性強和檢測精度可靠的應用需求。
　　本文首先分析語音信號特征和分幀、預加重、語音增強三項的預處理步驟解決

2、方案,成為提取語音特征并檢測其語音活動性的基礎;接著研究了多種經(jīng)典特征和新興特征的提取和參數(shù)優(yōu)化,并結(jié)合基于門限比較法的平滑判決策略,設計了一套低功耗的語音活動檢測解決方案,實驗發(fā)現(xiàn)在高信噪比(≥10dB)的應用場景下具有實用意義。
　　為了進一步提高抗噪聲能力,本文繼而提出了基于高斯混合模型的多特征混合改進算法,有效地處理了手機應用常見噪聲的中低信噪比情況。本算法基于MFCC特征和高斯混合模型建模,并通過創(chuàng)新的多特征組合方式,將