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基于希尔伯特—黄变换的语音识别特征提取方法研究

王宏宇  
【摘要】:语音是人类进行交流的一种自然、基本和最重要的信息载体,随着科技的飞速发展,人们认识信号的能力在不断提高。语音信号处理技术及其应用在信息社会潮流中,已然成为研究的热点。语音识别作为语音信号处理中极其重要的一个分支,主要包括特征提取技术、模型训练技术以及模式匹配准则。大量研究表明,语音特征的提取与选择直接影响到识别率与识别速度。 常用于语音识别的特征,如LPCC、MFCC以及基于Wavelet变换提取的特征等,都是基于信号的时频分析技术。而传统时频分析技术有对信号满足线性或平稳性的假设前提,这意味着,在非线性、非平稳信号上的分析处理仍存在缺陷。 希尔伯特--黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)是黄鄂院士于1998年提出的一种适用于非线性非平稳信号分析处理的有效方法,它通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的定义,使得HHT能将一个复杂信号自适应地分解成瞬时频率有物理意义、有限个可以是幅度或频率调制、频率从高至低分布的一组IMF,它们的希尔伯特变换结果构成揭示非线性、非平稳信号时变特性的时间--频率--能量的三维时频分布谱图。HHT不需要任何先验知识,分解基自适应地依赖信号本身,信号的分解具有真实的物理意义;同时,它不再受Heisenberg测不准原则的制约。大量应用研究表明,在非线性非平稳信号分析处理中,HHT表现出了优越的特性。 语音信号是一种典型的非线性、非平稳信号,本文利用HHT来取代传统语音信号特征提取中的时频分析方法,在信号经HHT变换后获得的一批物理量(如:IMF、时频谱、边际谱等)中,通过研究,提取出了用于语音识别的高效特征向量:基于希尔伯特边际谱的Mel频率倒谱系数(HMS-MFCC)和瞬时能量加权中心频率(EWCF)。同时,结合基于B样条EMD(BSpline-EMD)和系综模态分解(EEMD)的思想,提出了一种采用滑动窗和B样条基函数快速计算的改进分解算法:基于快速B样条的滑动窗EMD分解(Sliding-fastBSpline-EMD)。另外,分别在测试函数组和录制语音库上,进行了大量仿真实验和对提取出的特征进行了语音识别实验对比分析,验证了HHT的时频分析性能、改进分解算法的分解能力和提取出的特征表征能力。


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