电话语音鲁棒性以及语音关键词检测的研究

摘要

该文的主要内容为:(1)针对电话语音环境非特定性及多变性的特点,探讨了一种基于自相关域动态噪声估计的语音增强算法,并通过对语音识别实验的比较,考察了该算法的有效性和实用性.实验结果表明,与传统的频域谱减法相比,该文提出的语音增强法能使噪声成份估计及分离变得更为有效和方便.(2)探讨了一种基于特征空间轨迹匹配方式的语音关键词检测方法,并通过实验考察了相关参数对该算法性能的影响,给出了最佳参数的选择方法.由于该文提出的新方法在重新采样后的语音轨迹之间可以采用线性移动匹配,从而使得关键词检测时的移动匹配运算量可大为减少.

目录

文摘

英文文摘

声明及授权书

第一章绪论

1.1课题的提出及意义(研究背景)

1.2语音识别的基本概念和现状

1.2.1语音识别

1.2.2鲁棒性问题和语音增强

1.2.3关键词检测

1.3本文主要研究内容与成果

1.4本文的组织结构

第二章语音信号处理

2.1语音学与语音信号模型

2.1.1语言学概述

2.1.2语音信息交换

2.1.3发音器官和听觉器官

2.1.4语音信号的数学模型

2.2语音信号分析与特征提取

2.2.1时域分析

2.2.2频域分析

2.2.3倒谱域分析

2.2.4线性预测分析

2.2.5矢量量化(XQ： Vector Quantization)

2.3本章小结

第三章基于自相关域动态噪声估计方式的语音增强法

3.1频域谱减法(SS)

3.1.1基于短时谱估计的语音增强方法原理

3.1.2谱相减法

3.2基于自相关域动态噪声估计方式的语音增强算法

3.2.1基于自相关域的动态噪声估计计原理

3.2.2基于自相关域动态噪声估计方式的语音增强算法

3.3实验结果与讨论

3.4 4本章小结

第四章基于空间轨迹匹配方式的语音关键词检测法

4.1基于动态规划的动态弯折匹配方式DTW

4.1.1语音模式匹配的问题点

4.1.2DTW的原理

4.1.3 DTW的具体解法

4.1.4基于DTW技术的语音识别方案

4.2基于特征空间迹的快速匹配方式

4.2.1基本原理

4.2.2时间规整化算法

4.3基于空间轨迹匹配方式的语音关键词检测法

4.3.1基于空间迹匹配方式的语音关键词检测原理

4.3.2基于空间轨迹匹配方式的语音关键词检测算法

4.3.3检测匹配的高性能化

4.3.4算法实现的优化策略

4.4实验结果与讨论

4.5轨迹等分长度自动选取的探讨

4.5.1轨迹等分长度性质的探讨

4.5.2自动选取轨迹等分长度的实验结果和讨论

4.6 本章小结

第五章总结与展望

参考文献

附录

致谢

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