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时间:2019-09-07
《高噪声环境下语音数字化降噪技术的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中国农业大学硕士学位论文高噪声环境下语音数字化降噪技术的研究姓名:王媛申请学位级别:硕士专业:农业电气化与自动化指导教师:刘珩20060601摘要随着数字信号处理的发展,高噪声环境下的语音数字化降噪技术变得越来越重要,如何实现高噪声环境下的语音增强成为语音领域研究的重点。高噪声环境的情况很多,如坦克、装甲车内,以往研究经验是通过某~种算法来实现可靠的语音增强。然而,经过不断的探索和实验发现,商噪声环境下的语音增强技术需要多种方法的结合来实现。本文首先对语音信号和噪声信号进行了详细的分析,建立了语音
2、信号模型,为在高噪声环境F提取语音特征参数做准备。重点对语音端点检测技术和语音增强技术进行深入的研究,详细列举了各种算法,并对每种算法进行MATIAB仿真实验,取得了一定的效果。用算法实现的数字化降噪技术对于整个语音降嗓系统来说是相当重要的。本文提出了基于谱减法和小波变换法相结合的语音增强算法,并且利用倒谱距离算法准确找到了语音端点检测算法的阈值。通过实验可以看出,利用软件算法能够实现稳定性较高的语音增强。本文实验部分对各种算法进行了程序实现,并且对实验结果进行了对比分析。论文最后对整个研究情况进
3、行总结,并且对语音增强的发展进行了展望。关键词:语音增强,语音端点检测。倒谱距离,小波变换,谱减法AbstractWiththedevelopmentofdigitalsignalprocessing,thetechnologyofdigitalspeechdenoiseunderhigllnoiseenvironmentbecomesincreasinglyimportant.Howtorealizespeechenhancementunderhighnoiseenvironmentbecome
4、stheresearchfulkeyinvoicedomain.Therearemanyinstancesofhighnoiseenvironment,suchasintank,armoredcar,researchingexperiencesshowthatonecertainsortofmethodcanimplementreliablespeechenhancement.Nevertheless,therealizationsofspeechenhancementtechnologyunde
5、rhie#noiseenvironmentneedtoconnectmanymethods.First,inthispaperIanalyzedthecharacteristicsofspeechsignalandnoisesignal,andeflabfishedthemodelofspeechsignal,preparationforgainthespeechcharacteristicparameter,thendeeplyresearchedthespeechendpointdetecti
6、vetechnologyandthespeechenhancementtechnology,detmledlylisteddiversifiedmethods,doingemulatorsforeachmethod,andobtaineddefiniteeffect.Algorithmtoimplementthedigitaldenoisetechnologyisveryimportantfortheentirespeechdenoisesystem.Inthispaper,weusethemet
7、hodtocombinespectralsubtractionandwavelettransform,andusingspectraldistancemethodtofindthevalueexactly‘Experimentsshowthatthesoftwarealgorithmcanimplementbetterstabilitythanotherspeechenhancementmethods.Programsfordifferentmethodshavebeendoneinexperim
8、entpart,contrastingandanalyzingfortheexperimentresult.Attheendofthepaper'itisnecessarytosumupthewholeresearchingconditions,andprospectthedevelopmentofspeechenhancement.Keywords:speechenhancement,speechendpointdetection,spectraldistance,wavelet
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