自适应噪声抵消及其在语音识别中应用的研究

摘要

该文从使用语音增强技术改善语音识别系统识别率的角度出发,探讨了在可获得噪声信号参考情况下的自适应噪声抵消增强技术及其在语音识别中应用.该文的工作包括以下几个部分:1.分析了几种有代表性的单通道的语音增强技术,指出了它们的优缺点.进而提出了一种双通道的基于自适应噪声抵消的语音增强方案.2.研究了已有几种自适应噪声抵消算法(包括LMS算法、RLS算法、Subband方法)的原理和性能;出于提高自适应滤波收敛速度的考虑,提出了一种基于权重轮廓线的改进的NLMS算法,并取得了很好的实验结果;为了解决非线性问题,提出一种带非线性补偿的自适应噪声消除方法,并在满足假设条件的模拟实验中取得了较好的效果.3.分析、设计并实现了一个集成自适应噪声抵消的电视机语音控制系统.介绍了其中的硬件和软件平台具体实现,以及用到的主要算法,并介绍了在端点检测方面所提出的改进的基于能量滤波的方法.4.对上述语音控制系统进行了评测,并在此系统基础上将自适应噪声抵消和其它语音增强算法做了对比研究.

目录

文摘

英文文摘

第一章引言

1.1语音增强概述

1.2语音增强的研究意义

1.3本文的研究范围和章节组织

第二章语音增强技术概述

2.1谱减方法

2.2噪声屏蔽

2.3参数映射

2.4基本语音周期性的方法

2.5基本模扳的方法

2.6基本滤波器模型的方法

2.7基本统计模型的方法

2.8本章小结

第三章自适应噪声抵消

3.1自适应噪声抵消介绍

3.2自适应滤波算法

3.2.1LMS自适应滤波原理

3.2.2NLMS算法

3.2.3PNLMS算法

3.2.4RLS算法

3.3Subband自适应滤波方法

3.4改进的NLMS算法

3.3.1研究目的

3.3.2算法介绍

3.3.3实验结果与分析

3.5非线性问题的初步探讨

3.5.1问题分析

3.5.2非线性补偿方案

3.5.3实验结果与分析

第四章电视机语音控制系统

4.1研究背景和意义

4.2问题分析

4.3系统实现

4.3.1系统硬件平台

4.3.2系统软件平台

4.3.3系统总体框图和流程

4.4系统主要算法

4.4.1语音识别算法

4.4.2端点检测算法

4.4.3双语检测

4.5系统性能测试和对比实验

4.5.1词表的选择

4.5.2训练集和测试集

4.5.3系统性能评估的试验

4.5.增强算法的对比试验

第五章工作总结与展望

参考文献

致谢

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