语音信号端点检测算法的研究

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1、学校代码10459学号或申请号201312182161密级硕士学位论文语音信号端点检测算法的研究作者姓名：邢立钊导师姓名：张宇波副教授学科门类：工学专业名称：控制理论与控制工程培养院系：电气工程学院完成时间：2016年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchonAlgorithmsofSpeechEndpointDetectionByLizhaoXingSupervisor:Prof.YuboZhangControlTheoryandControlEngineeringSchoolofElec

2、tricalEngineeringMay，2016学位论文原创性声明－．本人郑重声明：所Ｍ交的学位论文，是本人在导师的指哥下，独布进行硏巧所化衔的成架。除文中己经注明引化的内容外，本讼义不包含化何其他个人或集体已经发衷或撰写过的科研成果。对木义的研究作山巫要贡献的个人和集体，均Ｕ在义中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文化者；三？口巧；衣ｊａ古年６日学位论文使用授权声明本人社导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有乂保留、化用学位论文的规定，同意学校保巧或向国家有关部口或机构送交论义的复印件和电子

3、版，化许论义被杳阅和借阅；本人授权郑州大学可将本学位论文的令部或部分编入有关数据库逊行检索，可拭采用嚴印、缩印或者其他复制手段保巧论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、化川学位论文或与该学位论义宜接相义的学术论文或成果时一，第署名单位化然为郑州大学？。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：日期成年６片主摘要在当前信息科技时代，语音信号识别(ASR)技术、语音信号编码(ASC)技术、[1]及语音信号增强(ASE)技术将会在安防领域、人机交互领域、通信领域以及未[2]来的消费电子产品领域产生强有力的技术支撑作用。通过语音信号端点检测技[3]术，可以准确地

4、分析出一段语音信号中的纯语音信号和静音段，该技术直接对[4]ASR、ASE技术的性能和ASC技术的效率产生决定性影响。可以用三个环节来表征一个完整的语音端点检测模型：首先，语音信号预[5]处理环节，包括信号滤波、语音流分帧以及信号加窗等。其次，提取整个语音流的特征向量，小波分析(WA)技术的多分辨率解析特性是提取语音信号特征向[6][7]量的极好方法。最后，语音端点判别模型的建立。传统的语音端点检测算法有基于时域的双门限法、基于频域的普熵法以及基于倒普特征的检测方法等。针对在低信噪比和复杂的噪声环境下，为了得到满意的端点检测效果，本文提出了基于优化极限学习机(ELM)的端点检测模型，通

5、过优化网络连接参数以弥补算法本身的不足。(1)为了优化ELM神经网络的输入权值和隐含层偏差，结合粒子群优化(PSO)算法，形成了粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)端点检测模型。依靠ELM神经网络的快速学习能力，瞬间完成端点检测并输出预测结果。该算法在一定程度上优化了网络连接结构，但是仍然存在一定的缺陷。(2)为了更好的优化ELM神经网络的连接参数，最后采用自适应步长果蝇(FOAMR)算法优化极限学习机，并将优化后算法应用于语音端点判别模型中。在Matlab辅助软件环境中做了大量的仿真实验，通过实验结果可以得出结论，单纯的ELM模型具有最好的快速性和较高的准确率；PSO-ELM模型的

6、准确率有所提升但是训练时间最长；而最终基于自适应果蝇优化ELM模型具有最高的准确率，同时具备了很好的快速性，达到了实际应用的要求。关键词：语音识别；语音端点检测；WA；PSO-ELM；FOAMRIAbstractCurrently,intheageofinformationtechnology,technologiesincludespeechrecognitionandspeechencodingandspeechenhancementwouldbebeingprovidedstrongsupportinthesecurityfield,alsothefieldofhuman-com

7、puterinteractionandthecommunicationfieldandthefutureofthefieldofconsumerelectronicsproducts.Thepurposeofspeechendpointdetectionistoanalysisthepurespeechsignalandmutesegmentsfromaspeechsignalaccurately.Thistechnologywilldirec