說話人識(shí)別中語音增強(qiáng)算法的研究和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、作為一種基于生物特征信息的身份識(shí)別方法，說話人識(shí)別通過語音來識(shí)別說話人的身份，具有極大的應(yīng)用價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。說話人識(shí)別系統(tǒng)對(duì)純凈語音可以達(dá)到很高的識(shí)別率，但是在噪聲環(huán)境下，系統(tǒng)的性能將會(huì)急劇下降。語音增強(qiáng)是解決該問題的主要方法，對(duì)帶噪語音進(jìn)行語音增強(qiáng)處理后，能使系統(tǒng)保持較高的識(shí)別率。因此，研究語音增強(qiáng)技術(shù)具有重要意義。
　　 語音增強(qiáng)一般作為說話人識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理或者前端處理模塊存在，其目的是從帶噪語音信號(hào)中提取盡可能純凈

2、的原始語音。由于噪聲信號(hào)的來源復(fù)雜且特性各不相同，必須根據(jù)不同的噪聲，采取特定的語音增強(qiáng)策略。本文主要針對(duì)加性寬帶噪聲，較深入地研究了基于短時(shí)譜估計(jì)的語音增強(qiáng)算法，對(duì)它們進(jìn)行了探討驗(yàn)證和改進(jìn)，主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 ①在端點(diǎn)檢測(cè)方面，比較了幾種常用能量特征的優(yōu)劣。通過引入對(duì)數(shù)能量并調(diào)整閾值，對(duì)傳統(tǒng)的基于短時(shí)能量和短時(shí)過零率的端點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性。
　　 ②研究了基于短時(shí)譜估計(jì)

3、的語音增強(qiáng)方法，包括譜減法、維納濾波法和最小均方誤差法。介紹了上述語音增強(qiáng)方法的基本原理、實(shí)現(xiàn)方法和改進(jìn)算法。通過對(duì)以上方法的系統(tǒng)分析，總結(jié)出各方法的優(yōu)缺點(diǎn)。詳細(xì)分析了基于短時(shí)譜估計(jì)的語音增強(qiáng)方法的通用形式，并對(duì)以上方法進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)。
　　 ③對(duì)傳統(tǒng)的估計(jì)噪聲功率譜的方法進(jìn)行改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的基于先驗(yàn)信噪比估計(jì)的維納濾波語音增強(qiáng)算法。從理論上進(jìn)行了推導(dǎo)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。
　　 ④在深入