噪聲環(huán)境下的語音檢測方法研究.pdf

1、語音檢測是指從一段包含語音的信號中自動地檢測出語音存在時段的一門技術(shù)，也稱為語音活動檢測。它是語音信號處理中的重要環(huán)節(jié)，廣泛地應(yīng)用于多個研究領(lǐng)域，如語音編碼、語音增強和語音識別等。目前，現(xiàn)有的語音檢測方法在高信噪比噪聲環(huán)境下檢測效果比較理想，然而在低信噪比噪聲環(huán)境下，其檢測效果很大程度地下降。因此，低信噪比環(huán)境下的魯棒語音檢測方法研究具有重大意義。
　　本文主要對基于機器學(xué)習(xí)的語音檢測方法進行研究，在研究和分析現(xiàn)有的一些檢測方法的

2、基礎(chǔ)上，對兩種語音檢測方法進行了改進，達到在低信噪比環(huán)境下提高語音檢測性能的目的，具體工作和創(chuàng)新如下：
　?。?）基于魯棒特征的加權(quán)學(xué)習(xí)語音檢測
　　該方法針對基于諧波頻率分量多觀測似然比測試的語音檢測方法所存在的一些問題進行了改進。針對噪聲方差是計算語音檢測似然比的關(guān)鍵，采用了無偏最小均方誤差的方法進行噪聲估計，提高了似然比計算的準確性；針對在低信噪比噪聲環(huán)境下，濁音幀的諧波譜峰受到噪聲干擾很大，不能有效地提高原有多幀似然

3、比的總得分的缺點，提出了一個新的特征：基于長時譜峰的似然比幾何均值，并將此特征與原有的多觀測特征向量組合成一個新的特征向量，使用基于最小分類錯誤可區(qū)分訓(xùn)練方法對新特征向量進行加權(quán)，以此來改進語音檢測的決策規(guī)則，這樣消除了等權(quán)值模型所存在的缺陷。實驗結(jié)果表明，該方法提高了對弱語音幀的檢測，從而提高了語音檢測的檢測性能。
　?。?）基于噪聲和信號分類的語音檢測
　　由于基于信號分類的語音檢測方法在檢測模型構(gòu)建時是由多噪聲環(huán)境的混