基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)研究.pdf

1、語(yǔ)音是人類相互之間進(jìn)行交流最自然和最方便的形式之一。語(yǔ)音通信是一種理想的人機(jī)通信方式。目前各種語(yǔ)音數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)如語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音識(shí)別等已廣泛應(yīng)用于各個(gè)信號(hào)處理領(lǐng)域中，但是在復(fù)雜的語(yǔ)音環(huán)境下、特別當(dāng)干擾噪聲信號(hào)具有與原始語(yǔ)音信號(hào)相類似的語(yǔ)音特征時(shí)，各種語(yǔ)音數(shù)字信號(hào)處理算法的性能會(huì)顯著下降。這里就需要引入在語(yǔ)音數(shù)字信號(hào)處理實(shí)用化過(guò)程中一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)研究：語(yǔ)音增強(qiáng)和噪聲分離，即如何在復(fù)雜背景語(yǔ)音環(huán)境下，從觀測(cè)輸入混合語(yǔ)音信號(hào)中，分離估計(jì)出所需

2、要的干凈原始語(yǔ)音信號(hào)。 第一，背景噪聲破壞了語(yǔ)音信號(hào)原有的聲學(xué)特征和模型參數(shù)，降低語(yǔ)音通信質(zhì)量。在日益要求提高語(yǔ)音通信質(zhì)量需求下，隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的飛速發(fā)展，芯片價(jià)格的下降，使研究以新硬件新算法為基礎(chǔ)的新的語(yǔ)音增強(qiáng)方法有著重要價(jià)值。 第二，本文主要討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。首先介紹了語(yǔ)音信號(hào)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，然后提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)的建模方法。綜合語(yǔ)音特征提取，歸納出了語(yǔ)音倒譜和噪聲倒譜估

3、值用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)并最終消除噪聲。仿真結(jié)果表明，該噪聲抵消器的設(shè)計(jì)方法，不僅實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，而且節(jié)省運(yùn)行時(shí)間，語(yǔ)音增強(qiáng)效果很好。 第三，本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)，在無(wú)噪和含噪條件下，提取語(yǔ)音信號(hào)的mel倒譜系數(shù)，并對(duì)噪聲在倒譜域進(jìn)行估計(jì)。用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有非線性映射和自學(xué)習(xí)，能夠用于噪聲信號(hào)的非線性建模的能力，獲取信號(hào)的最佳估計(jì)，克服信號(hào)處理中存在的不確定性，最終達(dá)到語(yǔ)音信號(hào)消噪和提高可懂度的