基于非線性方法的語音信號前端處理研究.pdf

1、語音交流是最方便簡單的通訊手段,但現(xiàn)實(shí)中的語音卻會不可避免地受到環(huán)境噪聲的影響。語音信號前端處理就是針對染噪語音信號所進(jìn)行的包括端點(diǎn)檢測和語音增強(qiáng)等有效手段。它的目的是盡可能地從輸入染噪信號中提取有聲語音段并改善其質(zhì)量和可懂度,使人類易于接受。傳統(tǒng)的技術(shù)多是基于線性系統(tǒng)理論,也取得了一定的效果,但對被強(qiáng)白噪聲污染的語音信號的處理并不十分理想。近年來有研究表明語音信號是非線性過程,因此使用混沌方法會更加接近其物理本質(zhì);另外,發(fā)展很活躍的小

2、波理論也將會在語音信號處理中占有越來越重要的地位。
　　本文將混沌與小波這兩種非線性處理工具相結(jié)合,對加性白噪聲下的語音信號前端處理做了較為仔細(xì)的討論,包括兩個主要內(nèi)容:基于混沌方法的端點(diǎn)檢測和基于小波變換的增強(qiáng),其中前者是后者的基礎(chǔ)。
　　(1)本文前半部分首先探討了基于短時能頻積的端點(diǎn)檢測和基于短時傅里葉變換的譜減法去噪的不足;接著深入研究了語音信號的非線性特征,通過重構(gòu)相空間,從關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大李亞普諾夫指數(shù)兩個角度同時

3、定量說明了語音信號是具有混沌性質(zhì)的時間序列,因而可以用混沌手段對其進(jìn)行處理;然后通過仿真發(fā)現(xiàn)語音信號和白噪聲的偽最近鄰點(diǎn)比例具有一定的差異,從而提出一種逐幀計(jì)算偽最近鄰點(diǎn)比例并設(shè)定閾值進(jìn)而判斷有聲段起止點(diǎn)的端點(diǎn)檢測方法。
　　(2)本文后半部分針對語音信號自身的特點(diǎn)對傳統(tǒng)一維小波去噪進(jìn)行了適當(dāng)?shù)馗倪M(jìn),并討論了不同小波基函數(shù)和分解層數(shù)的選取對去噪結(jié)果的影響。使用混沌端點(diǎn)檢測方法區(qū)分出有聲段和無聲段之后,選擇Coiflet5小波基函數(shù)