本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)頻域分析的音頻信號(hào)濾波與識(shí)別技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 高斯白噪聲 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 魏格納-威利變換 小波閾值去噪 Teager能量算子 感知小波包分解 局域方差

【摘要】：在用于移動(dòng)通信的音頻和語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中,麥克風(fēng)的音頻信號(hào)現(xiàn)場(chǎng)錄入方式使得環(huán)境噪聲對(duì)系統(tǒng)識(shí)別造成很大影響。為了降低噪聲對(duì)系統(tǒng)的干擾,提高識(shí)別的準(zhǔn)確度,本文在時(shí)頻域分析方法的基礎(chǔ)上,首先在維格納-威利分布域利用時(shí)頻窗,結(jié)合分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier transform,Fr FT),對(duì)頻帶重疊的多信號(hào)進(jìn)行分離和濾波,并利用維格納分布合成技術(shù)(Wigner Distribution Synthesis Techniques,WDST)實(shí)現(xiàn)了時(shí)域信號(hào)的重構(gòu),仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法對(duì)處理Chirp信號(hào)十分有效;其次,基于小波分析理論,利用改進(jìn)的Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)和基于小波系數(shù)局域方差的比例系數(shù),優(yōu)化了傳統(tǒng)的自適應(yīng)閾值并實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)處理,最終完成含噪語(yǔ)音的濾波降噪。通過(guò)不同噪聲環(huán)境下的仿真測(cè)試對(duì)比,小波快速降噪的方法不僅提高了語(yǔ)音信號(hào)的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR),同時(shí)也提高了感知語(yǔ)音質(zhì)量(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)。最后結(jié)合這兩種方法的優(yōu)點(diǎn),研究和開(kāi)發(fā)了基于維格納-威利分布域的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與基于小波域的能量算子和局域方差的降噪方法,同時(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)性的降噪仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)對(duì)包含有線性Chirp噪聲和不同實(shí)際環(huán)境噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行快速處理,實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的有效降噪和系統(tǒng)識(shí)別率的提高。
【關(guān)鍵詞】：高斯白噪聲 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 魏格納-威利變換 小波閾值去噪 Teager能量算子 感知小波包分解 局域方差
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TN912.34
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 引言8-14
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究和發(fā)展9-10
• 1.3 基于時(shí)頻分析的音頻信號(hào)濾波處理研究現(xiàn)狀10-13
• 1.4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-14
• 第2章 基于維格納-威利域分析的信號(hào)分離和濾波14-29
• 2.1 維格納-威利分布14-15
• 2.2 維格納分布合成技術(shù)15-19
• 2.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換19-22
• 2.3.1 定義19-20
• 2.3.2 最佳旋轉(zhuǎn)角度20-22
• 2.4 白噪聲背景下正弦信號(hào)與Chirp信號(hào)的分離與恢復(fù)22-28
• 2.4.1 算法實(shí)現(xiàn)框圖和步驟22-23
• 2.4.2 相位信息微調(diào)23-24
• 2.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)24-28
• 2.5 小結(jié)28-29
• 第3章 基于小波分析的自適應(yīng)閾值語(yǔ)音增強(qiáng)方法研究29-47
• 3.1 非線性小波閾值去噪29-33
• 3.1.1 去噪原理29-30
• 3.1.2 去噪模型30
• 3.1.3 閾值估計(jì)30-31
• 3.1.4 閾值函數(shù)31-33
• 3.2 感知小波包變換33-35
• 3.3 基于改進(jìn)Teager能量算子和小波系數(shù)局域方差的自適應(yīng)語(yǔ)音增強(qiáng)算法35-46
• 3.3.1 改進(jìn)的Teager能量算子35-36
• 3.3.2 基于小波子帶系數(shù)局域方差的比例參數(shù)36
• 3.3.3 算法實(shí)現(xiàn)框圖和步驟36-38
• 3.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-42
• 3.3.5 識(shí)別系統(tǒng)測(cè)試42-46
• 3.4 小結(jié)46-47
• 第4章 系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)47-52
• 4.1 測(cè)試步驟47-48
• 4.2 仿真結(jié)果48-50
• 4.3 討論與分析50-52
• 第5章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 本文的主要工作52-53
• 5.2 下一步工作展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59-60
• 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 臧義林;于鳳芹;;利用短時(shí)分?jǐn)?shù)階PWVD實(shí)現(xiàn)多分量Chirp信號(hào)分離[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年04期

2 吳偉;蔡培升;;基于MATLAB的小波去噪仿真[J];信息與電子工程;2008年03期

3 李靖,王樹(shù)勛,汪飛;基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的chirp信號(hào)時(shí)頻分析[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2005年06期

4 齊林,陶然,周思永,王越;基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性調(diào)頻信號(hào)的自適應(yīng)時(shí)頻濾波[J];兵工學(xué)報(bào);2003年04期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 彭秀娟;基于小波變換的語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究[D];湖南大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1067057