噪声环境下语音识别的端点检测技术

端点检测的准确性在某种程度上直接决定了整个语音识别系统的成败,没有足够准确的端点检测(尤其是起点),精密优选特征类型或识别方法的工作往往劳而无功.噪声环境下语音识别的端点检测技术利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法、基于隐马尔柯夫模型(HMM)的检测法.通过对两种宽带噪声(白噪声和汽车噪声)环境下信噪比从0dB到15dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有更强的适应性,更适合于实际的语音处理系统.     

基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别

提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率.     

融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法

为了提高基于隐含Markov模型的语音识别系统在噪声环境中的稳健性,研究了一种融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法.在前端,语音增强有效地抑制背景噪声,从而提高了输入信号的信噪比.语音增强后的剩余噪声以及语音失真是对语音识别不利的因素,其影响将通过识别阶段的并行模型合并或特征提取阶段的倒谱均值归一化得到补偿.实验结果表明,此方法能够显著地提高语音识别系统在噪声环境中,特别是低信噪比条件下的识别精度,如对-5 dB的自噪声,该方法可将识别精度从11.7%提高至71.0%.     

基于小波变换的说话人识别技术

说话人识别技术是通过判断待识别人语音与预先提取的说话人语音特征是否匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,环境噪声是说话人识别技术走向实用化的一个主要障碍.针对噪声环境中说话人识别性能较差的不足,结合小波变换的优点,提出了将小波变换技术与传统的特征参数提取方式相结合的方法.该方法首先对语音信号进行小波分解,在此基础上再对小波系数进行阈值处理,仅保留阈值以上的数据,而后提取相关性不大的传统特征参数进行组合,分别作为说话人识别系统的输入矢量.仿真结果表明:在噪声环境中,说话人识别系统能较好识别出说话人,经过小波变换后再提取特征参数的方法可以得到更高的识别率,大大提高说话人识别系统的识别性能.     

汽车噪声中自动语音的识别技术

汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点．自动语音识别系统是一个基于训练的系统．在汽车噪声中,由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配,传统语音识别系统的性能会大幅度地下降,从而无法实用．为了提高语音识别系统在特定环境下的识别率及实用性,首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因,然后针对加性汽车噪声与信道失真对系统的影响,讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法．提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法．对大量的多人连续数字串语音的识别实验表明,这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别率,它还可以简便、实时的实现,具有一定的实用性．     

一种改进的基于谱熵实时噪声估计的谱减法

语音增强的目标是从含有噪声的语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.在实际应用中,需要对背景噪声进行预估计,以达到改善语音质量.目前常用的语音增强方式是谱减法,但由于该算法在低信噪比环境下的效果较差,所以限制了其应用范围.该文将实时噪声估计同谱减法相结合,针对谱减法在低信噪比下效果不明显的缺点,给出一种新的语音增强方案.该方案的目的是优化传统谱减法的性能,对噪声进行更为准确的实时估计;该方案的特点就是利用谱熵对噪声进行估计,通过谱熵估计每一帧语音的噪声,再利用谱减法达到降噪的目的.实验结果表明,该方法与传统的谱减法相比,在低信噪比环境下均能得到较好的去噪效果.     

应用倒谱特征的带噪语音端点检测方法

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征为判决特征参数。这些方法在实际应用中,尤其当信号噪比比较低时,无法满足系统的需要。文中利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法和循环神经网络法,通过对宽带噪声－白噪声干扰情况和一种特殊噪声－汽车噪声情况的实验,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有传统的能量方法无法比拟的优越性,更适     

PMC在噪声环境下的语音识别中的应用

今天的语音识别正处于由实验室技术走向实用化,产品化的关键时期,然而,现有的绝大我数语音识别系统在噪声环境中的性能都不可避免地急上降,环境噪声已经成为语音识 技术商品化的一个主要障碍,因此在语音识 技术逐渐走向实用化的过程中,噪声语音识别日益成为一个重要的研究领域,遗憾的是,由于噪声语音识 问题本身的复杂性,至今还没有一种方法可以圆满地解决这一问题,拟从模型补偿方面,对噪声环境下的孤立词语音识别进行一些探索,重点研究一个在噪声环境下的语音识别算法－－并行模型组合方法（PMC）,详细论述了其原理以及在噪声环境下的语音识别中的应用。实验中,我们使用汉语的数字语音,分别在3种不同噪声不同信噪比条件下对这一方法进行了识别率测试,结果显示,该方法有着令人振奋的识别效果。     

基于PCANN/PDP混合结构的噪声环境下说话人识别方法的研究

提出了一种基于PCANN／PDP混合结构的实际环境下说话人识别的方法。它采用相继几帧组成的特征参数矢量作为说话人识别系统的输入,能有效地在说话人识别系统中引入帧间相关信息。针对噪声往往具有帧间相关性小,能量分布频率范围广且数值较小,在语音信号主分量特征中对应于贡献率较小的分量等特点,话人识别系统的前端增加语音参数压缩的主分量分析神经网络（PCANN）。同时提出了概率DP匹配说话人识别方法。通过对噪声环境下与文本无关的说话人识别实验,这种方法的有效性得到了验证。     

几种语音增强技术降噪效果的比较和MATLAB仿真

语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音.目前语音增强的方法很多,但由于噪声产生是随机的,而且产生的原因和特性相当复杂,因此在实际应用过程中要根据需求选用适当的语音增强技术才能达到较为理想的降噪效果.本文对不同噪声环境下的语音信号采用三种常用的语音增强技术进行降噪,并采用不同语音端点检测方法进行仿真实验来衡量降噪效果.