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文檔簡介
1、本文研究了幾種常用的語音激活檢測算法,進(jìn)行了仿真和比較,并在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)算法,提高了VAD檢測的綜合性能,能夠比較準(zhǔn)確區(qū)分各種含噪語音的語音/靜音幀。同時(shí),將語音激活檢測應(yīng)用到高斯混合模型的低碼率語音編碼器系統(tǒng)中,大大降低了編碼速率。
語音激活檢測技術(shù)性能的優(yōu)劣很大程度影響了編碼器最終的編碼速率,因此準(zhǔn)確的語音激活檢測對合成語音的質(zhì)量非常關(guān)鍵,本文提出了一些改進(jìn)的激活檢測算法。第一種算法是在傳統(tǒng)的基于倒譜參數(shù)進(jìn)
2、行語音激活檢測算法的基礎(chǔ)上,綜合利用短時(shí)能量和過零率,建立了綜合參數(shù)的判決準(zhǔn)則,從而提高了性能。第二種是在傳統(tǒng)譜熵VAD檢測基礎(chǔ)上,綜合利用了譜減法的降噪增強(qiáng)和自適應(yīng)子帶劃分,通過這兩方面的改進(jìn),使得語音激活檢測的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高。仿真結(jié)果表明改進(jìn)算法可以從不同的背景噪聲中有效地檢測出語音,優(yōu)于傳統(tǒng)檢測算法,且運(yùn)算量較之并沒有明顯的增加??紤]到語音激活檢測技術(shù)可以對語音中聲音和噪聲部分進(jìn)行有效的區(qū)分,為了進(jìn)一步降低GMM編碼器的編碼速率
3、,本文將語音激活檢測技術(shù)應(yīng)用到GMM 語音編碼器中。在語音編碼之前,首先執(zhí)行VAD算法檢測出語音幀和靜音幀,然后對兩者采用不同的編碼算法,語音幀采用基于高斯混合模型的編碼器算法,由于GMM參數(shù)較少,可以使碼率得到一定降低;另外,靜音幀僅發(fā)送幀幅度均值。同樣解碼段,對語音/靜音幀分別采用不同的解碼算法。仿真結(jié)果表明:該編碼器可以使全語音時(shí)的編碼速率降低到2.35kb/s左右,且解碼得到的語音有較理想的清晰度、可懂度和自然度,令人比較滿意。
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