【摘要】：當今社會已進入人工智能的時代,語音識別技術已經(jīng)相當成熟。而對于實際生活中的復雜聲音,由于其聲源的復雜性和多樣性,加之背景噪聲的干擾,目前對于這一領域的識別研究還遠遠不夠成熟,仍然存在許多問題和缺陷。因此對噪聲環(huán)境下復雜聲音的識別研究具有非常重大的實踐價值和理論價值。復雜聲音是指這樣一類包含多種聲音類型且這些聲音之間的邊界難以區(qū)分的聲音信號。目前對于這類聲音的檢測方法主要沿用傳統(tǒng)的語音識別技術,語音信號發(fā)音方式較為固定且能量平穩(wěn),而復雜聲音種類繁多,發(fā)音原理各不相同,瞬間能量也較大,而且還會被環(huán)境噪音所干擾,因此僅僅采用傳統(tǒng)的語音識別技術不能夠較好地應用于復雜聲音的識別。針對噪聲環(huán)境下這一類聲音識別準確率低的問題,本文主要進行了如下研究工作:(1)首先主要介紹了聲音識別中常用的幾種時頻域特征,通過提取和分析復雜聲音樣本的特征參數(shù),提出了由時頻域特征組合的方式來共同描述復雜聲音,并進行了多種混合特征的對比實驗。(2)在對噪聲環(huán)境下的復雜聲音識別方法研究過程中,針對人工選擇訓練樣本的困難,提出了一種基于聚類標注的訓練樣本選擇算法,能夠更加快速精準地選擇出訓練樣本代表集,并進行了不同聚類方法的對比實驗。(3)最后提出了基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Mode1,HMM)的復雜聲音識別框架,并進行了訓練和識別。通過對列車聲音以及鳥叫聲兩種不同類型的復雜聲音進行仿真實驗,結果表明,利用時域特征短時自相關函數(shù)以及頻域特征梅爾頻率倒譜系數(shù)組合的混合特征參數(shù)表示復雜聲音特征,使用本文提出的基于近鄰傳播聚類標注的訓練樣本選擇算法,以及通過HMM模型識別框架進行建模,可以顯著提高噪聲環(huán)境下復雜聲音的識別準確率和效率。
[Abstract]:Nowadays, the society has entered the era of artificial intelligence, speech recognition technology has been quite mature. Because of the complexity and diversity of the sound sources and the interference of background noise, the research on the recognition of complex sound in real life is far from mature, and there are still many problems and defects. Therefore, it is of great practical and theoretical value to study the recognition of complex sound in noisy environment. Complex sound is a kind of sound signal which contains many kinds of sound types and whose boundaries are difficult to distinguish. At present, the detection methods of this kind of sound mainly use the traditional speech recognition technology. The speech signal pronunciation mode is relatively fixed and the energy is stable, and there are many kinds of complex sounds, different pronunciation principles and great instantaneous energy. And it will be interfered by environmental noise, so only traditional speech recognition technology can not be applied to the recognition of complex sound. In order to solve the problem of low accuracy in noise environment, the main work of this paper is as follows: (1) firstly, several time-frequency domain features commonly used in sound recognition are introduced. In the process of studying the method of complex sound recognition in noisy environment, a training sample selection algorithm based on clustering tagging is proposed to overcome the difficulty of manually selecting training samples. The training sample representative set can be selected more quickly and accurately, and the comparison experiments of different clustering methods are carried out. (3) finally, a complex voice recognition framework based on hidden Markov model (Hidden Markov Mode1,HMM) is proposed. Training and recognition are also carried out. The simulation results of two different types of complex sounds, train sounds and bird calls, show that, The time domain feature short time autocorrelation function and the mixed feature parameters of frequency domain feature Mel frequency cepstrum coefficient combination are used to represent the complex sound features, and the training sample selection algorithm based on nearest neighbor propagation clustering is proposed in this paper. The accuracy and efficiency of complex sound recognition in noisy environment can be significantly improved by modeling with HMM model recognition framework.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.34

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本文編號：2296724