基于EMD的語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)與增強(qiáng)方法研究.pdf

1、語(yǔ)音檢測(cè)和增強(qiáng)作為語(yǔ)音信號(hào)的前端處理方法，其準(zhǔn)確性在很大程度上直接決定著后續(xù)處理如語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音編碼的效果。有效的端點(diǎn)檢測(cè)方法不僅能夠減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量、縮短信號(hào)處理時(shí)間，而且能夠排除無(wú)聲片段的噪聲干擾；語(yǔ)音增強(qiáng)則可以改善語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量、提高信號(hào)可懂度、方便聽(tīng)著理解?，F(xiàn)有的語(yǔ)音檢測(cè)和增強(qiáng)方法在弱背景噪聲環(huán)境下能夠取得較好的效果，然而現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的噪聲成分往往較多，為此，低信噪比條件下能否有效地進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)和增強(qiáng)具有重要意義。
　　

2、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法作為一種全新的信號(hào)處理方法，在對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)分析方面表現(xiàn)出了較大的優(yōu)越性，已成為了處理非平穩(wěn)信號(hào)的一種有效工具。語(yǔ)音信號(hào)作為一種典型的非線性非平穩(wěn)信號(hào)，基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的時(shí)頻分析為語(yǔ)音信號(hào)處理提供了新的手段和方法，為噪聲環(huán)境中的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)和語(yǔ)音增強(qiáng)開(kāi)辟了新的有效途徑。本文針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法在語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)和增強(qiáng)方面的應(yīng)用，展開(kāi)了深入的研究，提出了新的有效方法，主要工作如下：
　　 1、詳細(xì)闡述了語(yǔ)音信號(hào)處理的基本

3、知識(shí)，對(duì)現(xiàn)有的語(yǔ)音檢測(cè)和增強(qiáng)方法進(jìn)行了對(duì)比分析；針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法進(jìn)行深入研究，探討其基本特性以及存在的問(wèn)題，并利用該算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行精細(xì)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)分析。
　　 2、提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和順序統(tǒng)計(jì)濾波的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法，解決復(fù)雜背景噪聲環(huán)境下的低信噪比語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題。該方法將含噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，通過(guò)對(duì)固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重選取獲得信號(hào)的希爾伯特能量譜，利用順序統(tǒng)計(jì)濾波器對(duì)每幀的能量譜進(jìn)行平滑處理作為語(yǔ)音

4、和非語(yǔ)音的鑒別特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法適用于復(fù)雜噪聲環(huán)境的端點(diǎn)檢測(cè)，在低信噪比情況下仍然能夠有效地檢測(cè)出語(yǔ)音信號(hào)，降低信號(hào)誤檢率。
　　 3、提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的諧波重建語(yǔ)音增強(qiáng)方法，解決低信噪比情況下經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解質(zhì)量下降以及去噪后語(yǔ)音諧波失真問(wèn)題。該方法采用自適應(yīng)噪聲抵消技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理，利用噪聲間的相關(guān)性，消除部分寬頻干擾白噪聲，針對(duì)高低頻固有模態(tài)函數(shù)采取不同的手段，利用語(yǔ)音信號(hào)中濁音的周期特性對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行諧波重建