本文關(guān)鍵詞：基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車載語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高,汽車的使用正在逐漸普及。在汽車數(shù)量增長(zhǎng)的同時(shí),人們?cè)谲囕v的駕乘體驗(yàn)方面也提出了安全性、便捷性等多方面的需求。語(yǔ)音是人類之間最高效的交流方式之一,很多車載設(shè)備選擇語(yǔ)音作為人車交互的主要方式,以滿足用戶的需求。其中影響到用戶體驗(yàn)的最關(guān)鍵的技術(shù)就是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了數(shù)十年的發(fā)展,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合使其識(shí)別性能得到大幅提升。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution Neural Networks,CNNs)因其出色的局部觀察和高層聚合等能力,在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但是傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是二維結(jié)構(gòu),并不能很好地反映出語(yǔ)音信號(hào)的一維特性。因此,本文提出使用一維模型進(jìn)行車載環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別。其通過(guò)卷積核在時(shí)間軸上的移動(dòng),在保留頻帶相關(guān)性的同時(shí)可以更好地滿足語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)變性,進(jìn)而提高識(shí)別性能。此外,本文還對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的前端處理算法進(jìn)行了研究,具體開(kāi)展了以下工作:(1)在分析了車載噪聲特點(diǎn)和卷積混合的聲學(xué)環(huán)境的情況下,研究了適用于車載環(huán)境的基于多窗譜估計(jì)的譜減法和基于獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法,并分別通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明其有效性。針對(duì)車載噪聲中常見(jiàn)端點(diǎn)檢測(cè)算法性能不佳的問(wèn)題,本文給出了基于加權(quán)功率譜的端點(diǎn)檢測(cè)算法,算法首先估算出噪聲的譜能量分布系數(shù),再結(jié)合加權(quán)函數(shù),計(jì)算出每個(gè)子帶的譜能量加權(quán)系數(shù)。通過(guò)對(duì)不同子帶譜能量的加權(quán)調(diào)整,增加了噪聲和語(yǔ)音信號(hào)在功率譜中的區(qū)分度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在車載噪聲環(huán)境中,基于加權(quán)功率譜的端點(diǎn)檢測(cè)算法具有更好的檢測(cè)效果,不同信噪比環(huán)境下,檢測(cè)正確率較其他常用算法提高了約23%。(2)通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)證明,在車載噪聲環(huán)境中,Mel頻率倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)比線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)具有更高的魯棒性和抗干擾能力。同時(shí),對(duì)包括動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic Time Warping,DTW)、隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的常用語(yǔ)音識(shí)別算法進(jìn)行了研究。(3)針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的一維特性,提出使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車載語(yǔ)音識(shí)別。相比較于二維模型,一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核為一維向量,相當(dāng)于語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間軸上的觀察窗,可以提取信號(hào)的局部特征,保證其時(shí)變性和頻帶相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在安靜環(huán)境和車載環(huán)境中的識(shí)別性能均要高于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他常用語(yǔ)音識(shí)別算法。(4)通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)識(shí)別率的影響,并結(jié)合在不同強(qiáng)度的車載噪聲下,不同卷積核長(zhǎng)度對(duì)識(shí)別性能的具體影響,給出基于前端噪聲估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)選擇。最后,基于Matlab平臺(tái)搭建出基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),驗(yàn)證算法的有效性。
[Abstract]:With the improvement of economic level, the use of cars is gradually popularizing. As the number of cars increases, people also put forward safety in the aspect of vehicle driving and riding experience. Speech is one of the most efficient means of communication between human beings. Many vehicle-borne devices choose voice as the main way of interaction between people and cars. In order to meet the needs of users, the most critical technology that affects the user experience is speech recognition, which has experienced tens of years of development. The combination with neural networks has greatly improved its recognition performance. Among them, convolutional neural network convolution Neural Networks. CNNs are widely used in speech recognition field because of their excellent local observation and high-level aggregation. But the traditional convolution neural networks are all two-dimensional structures. It can not well reflect the one-dimensional characteristics of speech signal. Therefore, this paper proposes a one-dimensional model for speech recognition in vehicular environment, which moves on the time axis by convolution kernel. At the same time, it can better satisfy the time-varying of speech signal and improve the recognition performance. In addition, the front-end processing algorithm of speech recognition system is studied in this paper. The following work is carried out: 1) in the case of analyzing the characteristics of vehicle noise and the acoustical environment of convolution mixing. The spectral subtraction method based on multi-window spectrum estimation and independent Component Analysis based on independent component analysis (ICA) are studied for vehicle environment. ICA) speech enhancement algorithm, and respectively through simulation experiments to verify its effectiveness, aiming at the common vehicle noise in the performance of endpoint detection algorithm poor performance. In this paper, an endpoint detection algorithm based on weighted power spectrum is presented. Firstly, the spectral energy distribution coefficient of noise is estimated, and then the weighted function is combined. The spectral energy weighting coefficient of each sub-band is calculated. By adjusting the spectral energy of different sub-bands, the discrimination of noise and speech signal in power spectrum is increased. The simulation results show that the noise is in the vehicle noise environment. The endpoint detection algorithm based on weighted power spectrum has better detection effect. In different signal-to-noise ratio environment, the detection accuracy is improved by about 23% compared with other commonly used algorithms. The frequency cepstrum coefficient of Mel Frequency Cepstrum Coefficient is obtained in vehicle noise environment. The coefficient of linear Prediction Cepstrum Coefficient is higher than that of linear prediction cepstrum. LPCC) has higher robustness and anti-jamming capability. At the same time, dynamic Time warping (DTW) including dynamic time warping. Hidden Markov Model. HMMand BP(Back Propagation Neural Network (Ann) and other common speech recognition algorithms are studied. (3) aiming at the one-dimensional characteristics of speech signal. Compared with the two-dimensional model, the convolution kernel of one-dimensional convolution neural network is one-dimensional vector, which is equivalent to the observation window on the time axis of speech signal. The local features of the signal can be extracted, and the time-varying and frequency band correlation can be guaranteed. The experimental results show that. The recognition performance of one-dimensional convolution neural network in quiet environment and vehicle environment is higher than that in two-dimensional convolution neural network and other common speech recognition algorithms. The influence of the structure parameters of one-dimensional convolution neural network on the recognition rate is analyzed experimentally. Considering the influence of different length of convolution kernel on the recognition performance under different vehicle noise intensity, the adaptive selection of network structure based on front-end noise estimation is presented. Finally. A speech recognition system based on one-dimensional convolution neural network is built based on Matlab platform to verify the effectiveness of the algorithm.
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN912.34;TP183

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本文編號(hào)：1370650