Hilbert-Huang變換及其在語音特征提取中的應(yīng)用.pdf

1、語音信號處理技術(shù)是計算機智能接口與人機交互的重要手段之一。隨著電子計算機和人工智能的發(fā)展，語音的編碼、合成及識別等技術(shù)在人們的生活中得到了越來越多的應(yīng)用。而語音信號特征參數(shù)的精確提取是這些語音信號處理技術(shù)的關(guān)鍵所在。 語音信號是一個復(fù)雜的非線性、非平穩(wěn)隨機過程，這使得基于線性和平穩(wěn)性系統(tǒng)理論發(fā)展起來的傳統(tǒng)語音信號處理技術(shù)性能難以進(jìn)一步提高。本文研究了一種能夠有效反映信號非線性和非平穩(wěn)性特征的信號處理方法Hilbert-Huang

2、變換，針對Hilbert-Huang變換的端點效應(yīng)、停止準(zhǔn)則及瞬時頻率和瞬時幅度的估計等問題，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。并用改進(jìn)后的Hilbert-Huang變換研究了語音信號的基音檢測算法與共振峰提取算法。 本文首先研究了Hilbert-Huang變換的端點效應(yīng)、停止準(zhǔn)則及瞬時頻率和瞬時幅度的估計等問題，并提出了三點改進(jìn)。一是結(jié)合語音信號本身的特征，提出了一種基于語音信號的分段和延拓方法；二是利用各個固有模念函數(shù)相互正交的特性，提

3、出了基于固有模態(tài)函數(shù)正交的停止準(zhǔn)則；三是研究了Hilbert解調(diào)方法的局限性，提出用能量分離算法估計瞬時頻率和瞬時幅度。仿真實驗結(jié)果表明這些改進(jìn)方法對Hilbert-Huang變換的端點效應(yīng)及模態(tài)混疊具有很好的抑制作用。 本文利用改進(jìn)后的Hilbert-Huang變換研究了語音信號的基音檢測算法。根據(jù)Hilbert-Huang變換的瞬時能量表示方法，提出了瞬時頻率加權(quán)能量表示方法，與Hilbert-Huang變換的瞬時能量表示方

4、法相比，信號的瞬時頻率加權(quán)能量不僅能反映信號的瞬時能量還反映信號的能量密度。通過語音信號的瞬時頻率加權(quán)能量精確定位聲門脈沖的發(fā)生時刻，從而精確提取語音信號的基音。仿真實驗結(jié)果表明，與使用傳統(tǒng)的瞬時能量方法相比，本方法更能夠表現(xiàn)信號真實的瞬時能量信息，從而能提高基音檢測的準(zhǔn)確率。由于不需要對語音信號進(jìn)行預(yù)加重，從而提高了算法的抗噪性能。 此外本文還研究了語音信號的共振峰提取算法，提出了一種基于Hilbert-Huang變換的共振峰