强噪声环境下的语音检测研究

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时间:2019-05-16

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1、摘要在各种语音信号处理过程中,由于背景噪声使得语音质量降低的现象非常普遍。近年来,随着语音通讯技术应用范围的拓广,高噪声环境下的语音通讯越来越受到人们的重视,尤其是在钢铁企业等高噪声环境下的通讯显得越来越重要。因此,如何在高噪声环境下准确且稳定地判断语音信号的有无,如何从被噪声污染的信号中尽量提取出语音信号,并保持其清晰度,成为当前语音研究中的一个重要内容。本文的主要任务是对含噪语音信号进行分析,判断其中是否有语音,将含语音信号的段落与非语音段区分开来。本文分析了语音检测技术的一些基础理论知识,简要介绍了语音与噪声的区别,研究了信号的“谱熵法”、“平均幅

2、度差法(AMDF)"及“能零比法”,分别对其进行了改进,并比较了不同噪声下不同信噪比时的检测效果。提出了三者相结合的综合检测算法,对信号进行语音/噪声的判决,达到了较满意的效果。在进行算法研究时,我们将高噪声行业(如钢铁企业)经常存在的噪声认为有工厂噪声、destroyerengine噪声、babble噪声、volvo噪声、pink噪声及白噪声等几种,并从时域和频域进行了分析。研究结果表明:本文改进后的方法在不同的情况下能较准确的检测出语音信号,完全满足了高噪声环境下的通信需要。关键词:语音端点检测谱熵平均幅度差能零比自适应门限ABSTRACTGener

3、ally,inmanyapplicationofspeechsignalprocessing,thequalityofvoicehasdeclinedbecauseofbackgroundnoise.Inrecentyears,withthedevelopmentofapplicationareavoicecommunication,peopletakemorefocusonvoicecommunicationinbackgroundwithhighnoise,especiallyaboutvoicecommunicationinsteelindustr

4、ywithhighnoise.Duetothisreason,howtosuccessfullyandpreciselydetectthepresenceofvoice,howtoextractasmuchoriginalvoicedatafromthecorruptedsignalandintroduceaslittledistortionaspossiblehasbeenanmoreandmoreimportantresearcharea.Themaintaskofthethesisistojudgethatwhetherthesignalisspe

5、echsignalornotthroughanalyzingthenoisysignal,andthendividedthedifferentsegments.Inthispaper,wenotonlyanalyzedsomebasictheoryknowledge,andsimplyintroducedthedifferencesbetweenspeechsignalandnoisysignal,andstudiedsignalspectralentropy、AMDF’Seffortsonspeechsignalandenergy-zeroquotie

6、ntmethods,butalsoimprovedthemindividuallyandmakecomparativeanalysisunderdifferentcontaminatingnoises.Analgorithmthatcombinedthethreemethodsisputforward,andtheresultsgivesatisfactiononjudgingwhetherthesignalisspeechsegmentorsilentsegment.Whenstudyingalgorithm,weconsideredthattheno

7、iseswhichexistinhJighnoiseindustry(e.g.steelindustry)containwhite—noise,pink-noise,destroyerengine.noise,factoryl—noise,babble-noiseandvolvo.noise,andanalyzeanddealwiththesignalinfrequencydomainandtimedomainseparately.Theexperimentsresultsshowthatthismethodthathasbeenimprovedhasb

8、etterperformanceindifferentSNRcircumstan

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