語音增強(qiáng)及魯棒特征提取方法研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，從原來只是簡(jiǎn)單的人與人的語言交流已經(jīng)轉(zhuǎn)變成高級(jí)的人與計(jì)算機(jī)之間的交流，人與計(jì)算機(jī)交流讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)識(shí)別人類語音并能根據(jù)人類語音的含義做出相應(yīng)的回應(yīng)。同時(shí)，為了應(yīng)對(duì)現(xiàn)代人類交流的方便性和快速性，智能手機(jī)對(duì)于語音轉(zhuǎn)化成文本的語音識(shí)別系統(tǒng)的研究都已成為現(xiàn)今語音識(shí)別領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。而語音增強(qiáng)算法和魯棒特征提取很大程度上決定了語音識(shí)別系統(tǒng)的“好”與“壞”。所做的三方面工作主要如下:
　　語音識(shí)別前端處理中

2、的語音增強(qiáng)算法研究，對(duì)于傳統(tǒng)的譜減法語音增強(qiáng)算法不能隨噪聲的變化而跟隨變化的缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)LMS自適應(yīng)和自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音增強(qiáng)算法。改進(jìn)的LMS自適應(yīng)語音增強(qiáng)算法對(duì)噪聲跟隨性有了很大提高，其對(duì)于比較頑固的噪聲降噪效果不強(qiáng)的不足，提出了普遍適用性的更加突出的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音增強(qiáng)算法。這兩種算法都實(shí)現(xiàn)了對(duì)噪聲更加有效的去除。
　　針對(duì)語音MFCC特征參數(shù)識(shí)別性能較差的缺點(diǎn)分別進(jìn)行Delta和Delta-Delta處理，再全部合成新