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《大连理工大学》 2010年
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基于小波网络音频信号处理技术

袁铄  
【摘要】: 随着计算机技术的迅猛发展,智能设备越来越受到人们的青睐。在智能化设备的应用设计中,人机交互技术逐渐成为了人们关注的热点。语言作为人类区别于其他生物的独特的交流工具成为了人机交互的主要媒介之一。因此,对基于人类语言的数字化音频信号的研究也随之成为现代计算机技术研究和发展的重要领域之一。但由于数字化语音信号的多样性以及较低的抗干扰能力,使语音音频信号的识别精度并不理想。 本文从汉语语音的音频信号以下简称音频信号的复杂性出发,对其进行深入研究。首先,在解决音频信号的降噪问题上,应用小波阈值降噪算法,并提出了一种基于小波系数能量和零点率的小波阈值降噪算法,在低信噪比音频信号降噪实验中获得了良好的效果,进而帮助系统获得更高的特征提取精度和识别精度。接下来对音频信号进行预处理,其中包括对降噪后的音频信号进行加窗分帧、通过对每一帧的短时能量和短时过零率的计算,采用经典的双门限法对分帧后的信号进行音频信号的边界选取。应用现阶段较常用的线性预测倒谱系数LPCC和梅尔倒谱系数MFCC作为特征参数对音频信号进行特征提取。并采用动态时间规整技术将不同长度的语音信号规整到固定帧数作为该段语音信号的特征参数。从节点数设定、小波基函数选择、输入输出关系以及学习算法几个方面对小波网络技术进行深入讨论。在此过程中,提出了基于自适应学习率的小波网络动态学习算法,该算法能在对网络参数进行基于梯度下降法学习的同时完成对学习率的动态调整,既克服了经典神经网络的局部极小值问题,又能避免收敛速度过慢,最终达到小波网络平稳快速收敛的效果。最后将以上提到的一系列方法应用到对汉语语音的音频信号识别检测实验中。 实验结果表明,小波网络在针对汉语语音的音频信号的识别检测中,具有更快的训练速度和更高的识别精度,由于在处理前加入降噪环节使得音频特征识别取得了更好的效果,也极大提高了音频信号识别系统的抗干扰能力。对语音信号的智能识别系统设计具有一定的指导意义。
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