發(fā)布時(shí)間：2021-06-16 19:47

　　隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨,隱馬爾可夫模型（HMM）被廣泛應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域,并已成為該領(lǐng)域最受關(guān)注最有效的建模方法之一。隨著人們對(duì)智能化要求越來(lái)越高,基于HMM的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也在不斷改進(jìn),尤其在噪聲環(huán)境下,原識(shí)別系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)語(yǔ)音無(wú)法高度匹配,這使得系統(tǒng)識(shí)別率大幅降低。因此本文將基于HMM的連續(xù)情形（CHMM）下,研究語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的可靠性和抗噪能力。本文首先基于最大互信息（MMI）訓(xùn)練準(zhǔn)則對(duì)CHMM進(jìn)行改進(jìn),初步提高系統(tǒng)的識(shí)別率。之后在信號(hào)空間研究白噪聲背景下,提出基于線性預(yù)測(cè)隱馬爾可夫模型（LPHMM）,利用Gaussian有色噪聲白化方法（GCNW）和最小均方誤差估計(jì)（MMSE）得到一種語(yǔ)音增強(qiáng)方法（LWM）,比較其與經(jīng)典語(yǔ)音增強(qiáng)算法譜減法（SS）的抗噪效果;在特征空間,基于特征參數(shù)梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）,通過(guò)加權(quán)對(duì)其實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,結(jié)合時(shí)域特征短時(shí)能量（En）和短時(shí)平均過(guò)零率（ZCR）得到一種特征參數(shù)提取方法（MFFEZ）;在模型空間,基于對(duì)加性噪聲和信道函數(shù)聯(lián)合補(bǔ)償?shù)哪Ｐ脱a(bǔ)償方法（MACA）,結(jié)合MFFEZ特征提取,得到MFFEZ-MCAC模型,并比較噪聲環(huán)境下其與MACA模型的識(shí)別率... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：49 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

語(yǔ)音識(shí)別原理圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位論文-7-中可知，預(yù)加重前后語(yǔ)音信號(hào)的高頻部分的幅頻有明顯提升。a)濾波器幅頻特性a)Filteramplitude-frequencycharacteristicsb)濾波器相頻特性b)Filterphasefrequencycharacteristics圖2-2數(shù)字濾波器特性Fig.2-2Digitalfiltercharacteristicsa)原始語(yǔ)音時(shí)域信號(hào)b)預(yù)加重后語(yǔ)音時(shí)域信號(hào)a)Originalvoicetimedomainsignalb)Speechtimedomainsignalafterpre-emphasis

哈爾濱工業(yè)大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位論文-10-112nmZsgnxmsgnxmnm其中，sgnx為符號(hào)函數(shù)，其定義為1,01,0xnsgnxnxn由上述定義可知，過(guò)零率易受低頻影響，為解決這一問(wèn)題，通過(guò)設(shè)置門限T，將過(guò)零率更改為跨過(guò)正負(fù)閾值，即1{|[][1]|2|[][1]}nmZsgnxmTsgnxmTsgnxmTsgnxmTnm雙門限端點(diǎn)檢測(cè)的基本思想：首先，將整個(gè)端點(diǎn)檢測(cè)分為四個(gè)部分：靜音部分、過(guò)渡部分、語(yǔ)音部分、結(jié)束。設(shè)置一個(gè)變量用于指示實(shí)驗(yàn)期間的當(dāng)前狀態(tài)。默認(rèn)初始狀態(tài)為靜音部分，若能量或者過(guò)零率超過(guò)低閾值，則標(biāo)記進(jìn)入過(guò)渡部分。當(dāng)兩個(gè)參數(shù)值低于低閾值時(shí)，則認(rèn)為返回靜音部分，并且若過(guò)渡部分中兩個(gè)參數(shù)中任何一個(gè)大于高閾值，則認(rèn)為進(jìn)入語(yǔ)音部分。語(yǔ)音段中，當(dāng)參數(shù)均低于低閾值，并且計(jì)時(shí)長(zhǎng)度小于最短時(shí)間門限，則認(rèn)為此段語(yǔ)音是噪音部分，繼續(xù)讀取，否則標(biāo)記終點(diǎn)。如圖2-4所示，此為一段數(shù)字“9”的語(yǔ)音信號(hào)，利用雙門限端點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)該段信號(hào)，其中紅色范圍內(nèi)為尋找的有效語(yǔ)音信號(hào)段。圖2-4能量和過(guò)零率端點(diǎn)檢測(cè)Fig.2-4Energyandzero-crossingrateendpointdetection

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]抗噪聲語(yǔ)音識(shí)別新技術(shù)的研究[D]. 寧更新.華南理工大學(xué) 2006

碩士論文
[1]語(yǔ)音識(shí)別抗噪算法的研究[D]. 肖勇.中南大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3233680