应用DIVA模型处理中文语音信号方法的研究.pdf

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3、的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获一得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研巧；所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法抑律责Ｗ任。研究生签名：ｔ日期：啼南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档：允许论文被查阅和借阅；可レッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可Ｗ采用影印、缩印或扫描等一复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内

4、容和纸质论文的内容相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。４疋、叫研究生签名：弯导师签名：如日期：如、ｄ化ResearchontheChineseSpeechSignalProcessingbyApplyingDIVAModelThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYongWangSupervisor:Prof.ZhangShaoBaiMarch2015摘

5、要随着对脑功能成像研究的深入，人类对语音运动控制的机理有了一定的共识。基于此，波士顿大学Guenther教授带领的研究小组提出了一个专门用于解释语音生成和获取过程的神经计算模型DIVA(DirectionsIntoVelocitiesofArticulators)。然而，作为DIVA模型输入的脑电信号（ElectroEncephaloGram,EEG）表现出非平稳性且具有多种多形态瞬时结构波形，在采集过程中极易受到各种噪声的干扰，影响到模型对语音的正常处理。因此，本文在稀疏分解思想的基础上，提出了一种专门适用于脑电信号结构的过完备原子库构建方法来代替原有的Gabor原子库，以达到去噪

6、目的，进而提高DIVA模型的语音学习能力。本文首先简述了DIVA模型的基本原理和各组件间的作用及联系，并探讨了作为模型输入的脑电信号的基本特性，同时对各传统脑电信号去噪方法的原理和优缺点做了专门说明。然后，详细描述了新的稀疏分解原子库的构造步骤，仿真实验表明了该原子库较传统的Gabor原子库具有更优的稀疏性，并且对脑电信号的重构效果更好。接着，在分析了稀疏分解的去噪原理后，应用这种原子库消除了混杂在EEG信号中的噪声，与传统的小波去噪方法相比较，去噪效果明显。最后，针对DIVA模型原有语音--体觉映射算法存在的缺陷，结合自适应组织映射及粒子群优化混合算法，将去噪后的脑电信号输入到DI

7、VA模型中，有效的提高了DIVA模型在学习中文元音发音时的聚类效果及发音精度。本文所做的研究在改善DIVA模型性能的同时，也为今后将其应用于中文的发音奠定了良好的基础，对今后解决语言功能障碍有重要的作用。关键词：DIVA模型，脑电信号，稀疏分解，噪声，语音—体觉映射IAbstractWiththedeepenedresearchonbrainfunctionalimaging,humanhassharedcertaincommonviewonthemech