改進(jìn)的ZCPA語音識別特征提取算法研究.pdf

1、目前大多數(shù)語音識別系統(tǒng)在靜音環(huán)境下具有較高的識別率，但在噪聲環(huán)境下，系統(tǒng)的性能會嚴(yán)重下降，為了使語音識別系統(tǒng)實用化，抗噪語音識別研究具有重要意義。 人耳具有很強(qiáng)的識別能力，即使在噪聲環(huán)境下也如此。因此研究人耳的聽覺特性，進(jìn)行語音特征參數(shù)的提取，有利于提高系統(tǒng)的魯棒性。 本文圍繞抗噪語音識別這個中心，完成了以下研究工作。首先實現(xiàn)了具有過零峰值幅度(ZCPA：Zero-crossingwithPeakAmplitude)特征

2、的語音識別系統(tǒng)，它是基于人耳的聽覺模型建立起來的。該模型通過分析和計算語音信號相鄰上升過零點(diǎn)間的間隔，并將之分配到對應(yīng)的頻率箱，以此反映信號的頻率信息；再通過檢測相鄰上升過零點(diǎn)間的峰值幅度并進(jìn)行非線性壓縮，對頻率箱幅度進(jìn)行加權(quán)。論文分析了該系統(tǒng)的抗噪性能，通過實驗證明了這種系統(tǒng)的抗噪性能優(yōu)于常用的由LPCC，MFCC作為識別特征的系統(tǒng)性能。 接著，論文以上述系統(tǒng)為基礎(chǔ)，提出了改進(jìn)ZCPA特征，即組合差分ZCPA特征。該特征利用了

3、語音差分信號的特性，增加信號差分信息到ZCPA特征中。新特征能提取疊加在低頻中的高頻信息，一定程度上彌補(bǔ)了ZCPA特征的不足，獲得了改進(jìn)的實驗結(jié)果。 本文同時對識別系統(tǒng)的前端濾波器進(jìn)行了研究。提出使用Bark小波濾波器代替FIR濾波器。由于大多數(shù)小波，無論是二進(jìn)小波、小波包還是M帶小波，其頻域的劃分都是一種倍頻程關(guān)系，這與人耳的臨界頻帶的劃分相差很大。因此，若有一種小波能按照臨界帶寬劃分頻帶，則這樣的小波更符合人耳對聲音的感知。

4、Bark小波就是這樣一種小波，它按照臨界帶寬來非均勻地劃分頻帶，更接近人耳對聲音頻率的感知。構(gòu)造Bark小波的基本思想是：所選擇的小波母函數(shù)在Bark域滿足時間一帶寬積最小，即為Bark域的高斯函數(shù)；母小波在Bark域的帶寬相等。論文分析了該小波的分解和重構(gòu)性質(zhì)，給出了其時域和頻域特性以及Bark小波濾波器用于前端處理的原理，仿真實現(xiàn)了基于Bark小波濾波器和ZCPA特征的語音識別系統(tǒng)，獲得了改進(jìn)后的結(jié)果，提高了系統(tǒng)的識別率。