手機(jī)語音識(shí)別系統(tǒng)中語音活動(dòng)檢測(cè)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來,語音識(shí)別系統(tǒng)開始被廣泛地推廣應(yīng)用到手機(jī)等智能移動(dòng)設(shè)備中,語音活動(dòng)檢測(cè)作為語音處理中的重要前端部分,可以在數(shù)字音頻信號(hào)流中檢測(cè)到語音部分。基于檢測(cè)結(jié)果,拋棄非語音部分,僅將起止點(diǎn)準(zhǔn)確的語音區(qū)間輸入下一級(jí)處理,將有效地提升系統(tǒng)性能指標(biāo)和降低整體資源開銷。尤其在移動(dòng)終端設(shè)備的應(yīng)用中,算法應(yīng)盡可能優(yōu)化復(fù)雜度,同時(shí)兼顧低功耗、實(shí)時(shí)性強(qiáng)和檢測(cè)精度可靠的應(yīng)用需求。
　　本文首先分析語音信號(hào)特征和分幀、預(yù)加重、語音增強(qiáng)三項(xiàng)的預(yù)處理步驟解決

2、方案,成為提取語音特征并檢測(cè)其語音活動(dòng)性的基礎(chǔ);接著研究了多種經(jīng)典特征和新興特征的提取和參數(shù)優(yōu)化,并結(jié)合基于門限比較法的平滑判決策略,設(shè)計(jì)了一套低功耗的語音活動(dòng)檢測(cè)解決方案,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在高信噪比(≥10dB)的應(yīng)用場(chǎng)景下具有實(shí)用意義。
　　為了進(jìn)一步提高抗噪聲能力,本文繼而提出了基于高斯混合模型的多特征混合改進(jìn)算法,有效地處理了手機(jī)應(yīng)用常見噪聲的中低信噪比情況。本算法基于MFCC特征和高斯混合模型建模,并通過創(chuàng)新的多特征組合方式,將