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《安徽工业大学》 2018年
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车载噪声背景下的语音识别中减噪技术研究

朱明星  
【摘要】:语音识别技术是实现机器智能化的一项关键技术,它能让机器分辨并了解人类说出的语言。如今的语音识别技术虽然应用广泛,但系统中部分关键技术仍需要进行进一步的改进与优化,提高系统识别率依然是现今研究的重点。本文着重研究语音识别系统在车载噪声背景下的实用性与有效性。阐述了包括预处理、语音减噪、特征提取等关键技术的基本原理及系统构成,并对识别系统中的部分关键技术做了以下改进:提出一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择,应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层小波包系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除。模糊控制器可对重构后的新信号进行自适应模糊滤噪优化处理,得到最终语音。一种基于小波包邻域能量分段加权平均的MFCC特征提取方法。此算法依据语音中清音与浊音在频域中的不同分布特性,将经小波包变换后的系数按频率大小重新排序。分别对高频区与低频区的相邻小波包系数能量进行加权平均计算,最终结合MFCC特征提取技术提取准确特征参数。最后在Matlab软件中搭建了基于HMM的孤立词语音识别系统,应用改进的减噪算法、特征提取技术来验证改造算法的抗噪性与可行性。经试验验证,改进的减噪算法可以精确的去除噪声信号,有效地提高了语音去噪的信噪比与识别率。减噪技术的改进为车载语音交互的实现打下实践基础。
【学位授予单位】:安徽工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U463.6;TN912.34

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【参考文献】
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