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文檔簡介
1、隨著多媒體技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展,語音信號處理作為其基本內(nèi)容,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,所處理的信號的動(dòng)態(tài)范圍越來越大,而在實(shí)際使用中,由于背景噪聲的影響,產(chǎn)生了許多不必要的處理時(shí)間,降低了語音處理的精度。因此各種不同的語音端點(diǎn)檢測算法開始應(yīng)用于各種語音處理系統(tǒng)中。 在時(shí)域上將語音和噪聲分離出來,稱為語音端點(diǎn)檢測(VAD)。如今,在語音信號預(yù)處理技術(shù)中,語音端點(diǎn)檢測有著非常廣泛的應(yīng)用范圍。在通信系統(tǒng)、語音編碼、語
2、音識別、語音增強(qiáng)、回聲抵消等處理中是不可或缺的重要環(huán)節(jié)。早期的算法有基于短時(shí)能量和過零率,倒譜距離,基音檢測等。但是這些方法在低信噪比的條件下,性能均出現(xiàn)不同程度的下降。 本文總結(jié)了現(xiàn)有的典型語音端點(diǎn)檢測算法,深入分析了各算法的基本原理,比較其優(yōu)缺點(diǎn),并給出了仿真結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,分析了現(xiàn)有語音信號的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和特征參數(shù),提出了在較強(qiáng)背景噪聲環(huán)境下的兩種語音端點(diǎn)檢測新算法。分別是基于多子帶熵的語音端點(diǎn)檢測算法和基于Gaussian
3、—Gamma模型的語音端點(diǎn)檢測算法。并給出了仿真結(jié)果。從仿真結(jié)果可以看出在常見的噪聲環(huán)境下,算法魯棒性較好,在較低的信噪比下仍能比較準(zhǔn)確地檢測到語音信號的端點(diǎn)。 論文對算法如何在硬件上的實(shí)現(xiàn),進(jìn)行了深入研究,該算法的硬件處理平臺是以TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片為核心,TLVAIC23B作為語音輸入輸出芯片。設(shè)計(jì)了語音端點(diǎn)檢測的軟硬件系統(tǒng),總結(jié)和提出了優(yōu)化C語言編寫算法代碼的一些方法,實(shí)驗(yàn)表明,這些方法極
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