基于雙RBF網(wǎng)絡的車內語音降噪系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、智能汽車電子牌照等電子設備在汽車內的應用使車內的人與設備之間的語音交互越來越顯示出其重要性和廣泛的需求。但車內人機語音交互由于容易受到車內環(huán)境噪聲的干擾，語音識別的準確率與在純凈環(huán)境下相比將嚴重下降，難以達到實際人機語音交互的要求。研究和提出車內環(huán)境下的語音降噪方法，是提高語音識別率的基礎和關鍵內容之一。 針對上述問題，本文提出了一種基于雙徑向基函數(shù)(radial basis function，簡稱RBF)神經網(wǎng)絡的車內語音降噪

2、算法。 論文給出了該語音降噪算法的基本原理、實現(xiàn)方法以及降噪效果。在對比了BP網(wǎng)絡與RBF網(wǎng)絡的非線性逼近能力的基礎上，提出了一種改進的RBF網(wǎng)絡時域降噪的方法。該方法有效地減輕了神經網(wǎng)絡的負擔并減少了訓練時間。在MATLAB軟件平臺上的仿真結果表明，該方法能夠有效地抑制噪聲，大幅度提升信噪比(signalnoise rate，簡稱SNR)。 在變換域上，提出雙RBF網(wǎng)絡結合共振峰參數(shù)、線性預測系數(shù)與差分線性倒譜系數(shù)三組

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