論文開(kāi)題報(bào)告：基于倒譜特征的端點(diǎn)檢測(cè)算法研究

大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))開(kāi)題報(bào)告
學(xué)院：　信息學(xué)院　　專業(yè)班級(jí)：　08通信B班　

課題名稱 基于倒譜特征的端點(diǎn)檢測(cè)算法研究

1、 本課題的的研究目的和意義：

語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)多通道傳輸系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)等起著提高傳輸系統(tǒng)效率和識(shí)別系統(tǒng)精度的作用。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法采用短時(shí)能量、過(guò)零率和自相關(guān)參數(shù)，在高信噪比環(huán)境下可以獲得較好的檢測(cè)效果，但在低信噪比環(huán)境下其檢測(cè)性能卻急劇下降。基于倒譜距離的改進(jìn)方法，通過(guò)分析信號(hào)的倒譜參數(shù)來(lái)進(jìn)行帶噪語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)，仿真結(jié)果表明，在低信噪比環(huán)境下較之傳統(tǒng)的方法能更準(zhǔn)確地檢測(cè)出語(yǔ)音的端點(diǎn)。

本畢業(yè)設(shè)計(jì)題目要求能夠充分掌握數(shù)字信號(hào)處理理論知識(shí)，并利用該技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)做分析和處理，在此基礎(chǔ)上能夠利用MATLAB編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)，
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通過(guò)將信號(hào)的幾種特征參數(shù)相結(jié)合來(lái)檢測(cè)端點(diǎn)。而對(duì)語(yǔ)音端點(diǎn)的判決方式也由原來(lái)的單一門(mén)限和雙門(mén)限發(fā)展到基于模糊邏輯和模式分類的判決。

從語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展歷程及各種方法的性能看，語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展具有如下特點(diǎn)：
a)語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展，特別是近十幾年來(lái)，學(xué)者們針對(duì)噪聲環(huán)境下語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)所做的大量工作。語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法的性能已經(jīng)由最初的僅適用于較高SNR平穩(wěn)高斯白噪聲環(huán)境發(fā)展到可適用于一5 dB這樣低SNR部分非乎穩(wěn)噪聲環(huán)境下的檢測(cè)。
b)從語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法所采用的判決準(zhǔn)則來(lái)看，語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了兩個(gè)階段：門(mén)限判決階段和模式分類階段。兩個(gè)階段并不是完全分開(kāi)的，而是互相混疊的，新方法往往是建立在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上的。
c)新的特征參數(shù)的提出和新的判決準(zhǔn)則的建立是推動(dòng)語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法演進(jìn)的兩個(gè)重要因素，也是語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)研究取得突破的關(guān)鍵。
d)基于模式分類的判決方法在語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中具有重要的作用。建立在統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上的模式分類方法相比門(mén)限判決方法對(duì)噪聲具有很強(qiáng)的魯棒性，因而近年來(lái)效果較好的檢測(cè)方法幾乎都是采用基于模式分類的判決方法。


3、 本課題的主要研究?jī)?nèi)容（提綱）和成果形式：
在頻域內(nèi),語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)譜等于激勵(lì)源頻譜與濾波器頻譜的乘積,濁音信號(hào)的短時(shí)譜中包含的快變化的周期性細(xì)致結(jié)構(gòu),必定對(duì)應(yīng)著周期性脈沖激勵(lì)的基和各次諧波。
基音檢測(cè)
語(yǔ)音的倒譜是將語(yǔ)音的短時(shí)譜取對(duì)數(shù)后再進(jìn)行IDFT 得到的,所以濁音信號(hào)的周期性激勵(lì)反映在倒譜上是同樣周期的沖激。借此,可從倒譜波形中估計(jì)出基周期。一般把倒譜波形中第二個(gè)沖激,認(rèn)為即是對(duì)應(yīng)激勵(lì)源的基頻。
先計(jì)算倒譜.然后在預(yù)期的基音周期附近尋找峰值。如果倒譜的峰值超出了預(yù)先規(guī)定的門(mén)限，則輸入而峰的位置就是基音周期的良好估值.如果投有超出門(mén)限的峰值，10－20ms，計(jì)算倒譜一次，這是因?yàn)樵谝话阏Z(yǔ)音中激勵(lì)參數(shù)是緩慢變化的。


4、擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題：
1、濾波
2、倒譜計(jì)算
3、端點(diǎn)檢測(cè)
4、 研究思路、方法和步驟：

按照語(yǔ)音產(chǎn)生模型的理論，語(yǔ)音信號(hào)是由激勵(lì)信號(hào)與聲道響應(yīng)相卷積產(chǎn)生的，要想
提取反映聲道特性的譜包絡(luò)，就必須通過(guò)解卷積去掉激勵(lì)信號(hào)。由同態(tài)解卷積所導(dǎo)出的倒譜分析方法，只需十幾個(gè)倒譜系數(shù)就能相當(dāng)好地描述語(yǔ)音信號(hào)的聲道特性，所以用倒譜參數(shù)取代傳統(tǒng)的時(shí)域參數(shù)作為語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的判決參量。
檢測(cè)算法流程
倒譜距離檢測(cè)方法的具體步驟如下:
(1) 預(yù)處理。對(duì)8k Hz采樣信號(hào)進(jìn)行歸一化并去掉直流分量，然后進(jìn)行加窗分幀處理，幀長(zhǎng)取256個(gè)采樣點(diǎn)，幀移64點(diǎn)，對(duì)每一幀信號(hào)加256點(diǎn)的矩形窗。
(2) 估計(jì)噪聲倒譜系數(shù)。階數(shù)P取12，首先假定抽樣信號(hào)起始若干幀是背景噪聲，利用這幾幀倒譜系數(shù)的統(tǒng)計(jì)平均值作為背景噪聲倒譜系數(shù)的估計(jì)值，用向量Co表示 ……（未完，全文共3102字，當(dāng)前僅顯示1567字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文開(kāi)題報(bào)告：基于倒譜特征的端點(diǎn)檢測(cè)算法研究》）