基于子帶的語音降噪技術(shù)研究及在識別中的應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，音頻信號的通信成為國內(nèi)外研究的熱點。在音頻通信中，各類噪聲的干擾是無法避免的，有些強大的噪聲信號可能導(dǎo)致一個語音處理系統(tǒng)的性能急劇下降，甚至可以使系統(tǒng)癱瘓。語音降噪的研究在過去的30年發(fā)展迅速，并成為當(dāng)前語音信號處理領(lǐng)域的研究熱門課題之一。本文在研究分析現(xiàn)有的語言降噪技術(shù)的基礎(chǔ)上，并在參考了文獻(xiàn)和之后把子帶自適應(yīng)濾波器的方法應(yīng)用到語音降噪之中，并完成了算法的仿真和在語音識別中的應(yīng)用，最后通過對比實驗得到實

2、驗數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的分析。本文所做的主要工作內(nèi)容如下。
　　(1)在分析了語音降噪技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有的語音降噪技術(shù)進(jìn)行了分類，并把子帶自適應(yīng)濾波器的方法應(yīng)用到語音降噪之中，然后對噪聲的特性及其對語音識別的影響進(jìn)行了研究和分析，并介紹了語音識別的關(guān)鍵技術(shù)。
　　(2)研究分析了子帶濾波器組的原理和組成部分，重點對濾波器組的完全重構(gòu)條件進(jìn)行了研究和分析，并對四種子帶濾波器組進(jìn)行了仿真實驗。在簡單介紹了語言質(zhì)量評價方法的基

3、礎(chǔ)上，對四種濾波器組進(jìn)行了對比分析，選取了Wavelet濾波器組作為本文方法的子帶分解部分的濾波器組。
　　(3)在分析研究了自適應(yīng)濾波器的基礎(chǔ)上，重點研究和分析了最小均方誤差的性能，包括收斂性、收斂速度、穩(wěn)態(tài)誤差和計算量，且利用MATLAB仿真實驗對最小均方誤差和歸一化最小均方誤差進(jìn)行了性能比較，設(shè)計完成了本文子帶自適應(yīng)濾波器，在收斂性能和計算復(fù)雜度方面比較了歸一化最小均方誤差和子帶自適應(yīng)濾波器，得到了子帶自適應(yīng)濾波器的收斂速度

4、較快和計算復(fù)雜度較低的結(jié)論。
　　(4)實現(xiàn)了子帶自適應(yīng)濾波器在語言識別系統(tǒng)中的應(yīng)用。首先研究和實現(xiàn)了本文所用語音信號的采集，然后利用上面分析的語音識別方法實現(xiàn)了簡單語音識別系統(tǒng)，并對語音識別中常用模板匹配方法(DTW算法)進(jìn)行了優(yōu)化，該算法和傳統(tǒng)的DTW算法相比，減小了其模板匹配的區(qū)域，并用實驗證明了在對系統(tǒng)的識別率影響不大的情況下，可以提高語音識別系統(tǒng)的識別速度。最后把子帶自適應(yīng)濾波器運用到語音識別系統(tǒng)中，對比實驗證明子帶自適