噪声环境中的汉语浊语音检测.pdf

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1、第39卷第4期声学学报VO1．39．No．42014年7月ACTAACUSTICAJu1．，2014噪声环境中的汉语浊语音检测李正友，2李天伟黄谦隋振庚3(1大连舰艇学院航海系大连116018)(269029部队乌鲁木齐830011)(3海军航空工程学院烟台264000)2012年12月9日收到2013年8月26日定稿摘要为了在低信噪比和复杂噪声环境下检测汉语浊语音，根据浊语音谐波结构特性，提出了一种鲁棒的浊语音检测方法。通过改进的谱跟踪算法，得到能表征浊语音谐波特性的一簇谱线；从谱线簇中提取谐波特征作为汉语浊语音检测的依据。在不同信噪比和不

2、同噪声环境下的浊语音检测对比实验中全面优于传统方法，在0dB信噪比时正识率高于传统方法约30％。实验结果表明，该方法在低信噪比和非平稳复杂噪声环境下都具有较好的浊语音检测效果。PACS数：43．72VoicedChinesespeechdetectioninnoiseenvironmentsLIZhengyou’。LITianweiHUANGQianSUIZhengeng。(1Departmentofnavigation，DalianNavalAcademyDalian116018)(269029ArmUrumqi830011)(3Naval

3、Aeronautical&AstronauticalUniversityYantai264000)ReceivedDec．9，2012RevisedAug．26，2013AbstractInordertodetectvoicedChinesespeechespeciallyinvariousnoiseenvironmentsatlowSNRfsignal—to_noiseratio)，arobustvoicedspeechdetectionmethodwasproposedbytheharmonicstructureofvoicedspeec

4、h．Asetoflineswhichrepresenttheharmonicstructureofvoicedspeechweretrackedbyimprovedspectraltrackingmethod，andcharacterswerepickedupas~undationtovoicedChinesespeechdetectionfromthespectrallines．It’sbetterthanparallelmethodsprovedinthecomparisonexperimentswhichtestdataobtained

5、indiferentSNRandvariousnoiseenvironments．EspeciallywhentheSNRis0dB，itsaccuracyrateisnearly30percenthigherthanparallelmethods．ExperimentsdemonstratetheefectivenessofthevoicedChinesespeechdetectionmethodinvariousnoiseenvironmentsatlowSNR．境噪声下检测效果不好。引言浊音是准周期性的声门激励经过具有谐振特性的声道而产

6、生的，具有谐波和共振峰共存的结构。浊语音检测是语音信号处理的一个重要研究问它是由人类独有的发音器官产生的，是语音独有的题，它对于语音激活检测、声韵母分离、语音编码等特征。由于共振峰在频域表现为谐波幅度的高低变都具有十分重要的意义。浊语音检测可通过计算信号化，可以通过检测谐波来进行汉语浊语音检测，这一的能量f、过零率I、熵[引、倒谱[]等特征参数，方法已经越来越受到重视。代表性的研究有国雁萌等搜索基音[5]j或者检测信号周期性f6J等方法实现，人提出的搜索帧内是否存在5个间隔相等的频域极但这些方法易受噪声干扰，在低信噪比和非平稳环值的谐波搜索算

7、法安茂波等人提出利用预设的谐518声学学报2014波频率模板搜索谐波结构的清晰部分的方法[8】_刘红1．1谱跟踪算法星等人提出在语谱图上通过图像增强方法得到谐波文献10中介绍了基于动态规整的谱跟踪算法，分布区域、再求取谐波分布区域内能量的方法_9Jj等具体如下：等。这些方法的优点是抗噪能力强，不但不需要噪声首先，对信号进行峰值检测，提取出能量最大的的先验知识，还能够在低信噪比和非平稳复杂噪声一组谱峰。环境下得到较好的检测效果。其次，设表示第n帧的第J个峰，J=1，⋯，汉语浊语音的谐波在语谱图上表现为以基频为Ⅳn，Ⅳ表示第n帧未连接峰的总数；设

8、f表示间隔的均匀亮线，有三个特性：一是频率特性，即亮第i个谱线在第n一1帧的峰，i=1，⋯，一，一线之间间隔为浊音的基频；二是能量特性，即谐波波表示第佗一1帧未消失