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基于BP神经网络的语音增强研究
作 者: 周元芬
导 师: 刘宇红
学 校: 贵州大学
专 业: 电路与系统
关键词: 神经网络 MEL倒谱系数 语音增强 量化共轭梯度法
分类号: TN912.35
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
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内容摘要
语音是人类相互之间交流信息最快捷、最重要、最有效和最方便的形式。然而在实际环境下的语音应用过程中,例如语音通信、语音编码、语音识别、语音合成等,不可避免的受到来自周围环境的各种噪声影响。噪声不但降低了语音质量和可懂度,而且还将导致系统性能的急剧恶化。而语音增强的目的则是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音信号,目标是改进语音质量,提高语音可懂度。因此,语音增强是语音信号处理的重要分支,也是语音识别,语音编码等语音信号处理的重要预处理环节。人工神经网络是大脑神经网络的理论化数学模型,是对生物神经网络进行某种抽象、简化和模拟,反映了人脑的许多基本特性,具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系的实现。利用神经网络来设计语音增强系统具有重要的理论意义和使用价值。本文基于语音增强的两个目标,通过设计一个BP神经网络滤波器来压制语音信号中的噪声,探索研究语音信号去噪处理的新方法、新技术。第一,本文主要讨论了基于BP神经网络的语音增强方法。首先从语音、人耳语音感知和噪声的特性入手,分别介绍了语音信号和神经网络的基本理论,然后提出了基于BP神经网络的语音增强系统和BP神经网络的建模方法。阐述语音信号的特征提取过程并利用时间规整网络对语音特征参数进行重新分段处理,归纳了语音倒谱参数用于神经网络的训练和学习并最终消除噪声的过程。仿真结果表明,基于BP神经网络的语音增强系统的设计方法,实现过程简单,语音增强效果良好,能够证明用BP神经网络进行语音去噪处理的可行性。第二,本文利用BP神经网络进行语音增强,分别在无噪和含噪条件下,提取语音信号的Mel倒谱系数,用于BP神经网络的训练和学习,利用神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够实现语音信号的非线性建模的能力,获取语音信号的最佳估计,克服语音信号处理中存在的不确定性,最终达到语音信号消噪和提高可懂度的目的。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-8 第一章 绪言 8-19 1.1 引言 8-9 1.2 语音增强的意义与研究现状 9-12 1.2.1 语音增强的目的 9 1.2.2 语音增强的意义 9-11 1.2.3 国内外语音增强研究现状 11 1.2.4 语音增强的算法概述 11-12 1.3 神经网络的研究现状及发展趋势 12-17 1.3.1 神经网络的概念和特征 12-13 1.3.2 人工神经网络的发展 13-14 1.3.3 神经网络的优越性及应用 14-16 1.3.4 神经网络的未来发展方向 16-17 1.4 论文的安排 17-19 第二章 语音信号的特征提取 19-32 2.1 语音信号生成的数学模型 19-20 2.2 语音信号的特性 20-21 2.3 人耳感知特性 21 2.4 噪声特性 21-23 2.5 语音端点检测算法概述 23-24 2.6 双门限语音端点检测方法 24-26 2.7 语音信号的特征提取 26 2.8 MEL倒谱系数提取 26-32 2.8.1 MEL倒谱系数 27-28 2.8.2 Mel倒谱参数的提取过程 28-30 2.8.3 MEL倒谱参数的计算步骤 30-32 第三章 神经网络的基本原理 32-45 3.1 神经网络简介 32 3.2 人工神经元模型 32-36 3.3 神经网络结构及工作方式 36-38 3.4 BP神经网络 38-40 3.5 BP神经网络的学习算法 40-45 3.5.1 学习样本的收集 41 3.5.2 学习样本的整理 41-42 3.5.3 量化共轭梯度BP算法 42-45 第四章 系统设计研究 45-59 4.1 信噪比的计算方法 45 4.2 基于BP神经网络的语音增强系统 45-47 4.3 去噪BP神经网络的构建 47-48 4.4 语音信号的预处理 48-50 4.5 基于神经网络含噪语音的特征提取 50-51 4.6 时间规整网络的结构原理和算法 51-52 4.7 仿真 52-59 第五章 回顾及展望 59-61 参考文献 61-64 致谢 64-65 附录:发表论文 65-66
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理 > 语音增强
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