论文网
大学学报有关论文范文参考文献,与基于MFCC相似度和谱熵的端点检测算法相关论文开题报告
本论文是一篇大学学报有关论文开题报告,关于基于MFCC相似度和谱熵的端点检测算法相关毕业论文开题报告范文。免费优秀的关于大学学报及计算机工程及语音方面论文范文资料,适合大学学报论文写作的大学硕士及本科毕业论文开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：为提高低信噪比环境下语音端点检测的准确率,提出了一种基于Mel倒谱参数相似度和谱熵的端点检测算法.首先,提取语音帧的的Mel频率倒谱参数,将前十帧声信号作为背景噪声,然后计算每一帧语音和噪声MFCC的相关系数距离,结合MFCC相似距离与谱熵做综合判决.实验结果表明,在低信噪比环境下此方法相对谱熵法能够提高检测准确率.
关 键 词：
大学学报有关论文范文参考文献
中图分类号：TN912.334文献标识码：A文章编号：1004373X（2013）21006703
0引言
端点检测算法一直是语音信号处理的一个研究热点,准确的端点检测可以提高语音识别的准确率,用于语音增强则可以准确地更新噪声谱.传统的端点检测算法采用短时能量、过零率和自相关系数等方法,在低信噪比条件下性能下降明显.许多新的端点检测方法相继被提出,如在语音端点检测中应用希尔伯特变换[1]、基于谱熵的端点检测[2]、基于高阶统计量的特征[3]等等,然而以上方法在强噪声环境下仍然不够理想.Mel倒谱系数能较好地构造人的听觉模型,谱熵有较好的检测效果.本文通过对两种特征综合加权得到一个表现更稳健的新特征,该方法能在多种噪声环境下得到较好的效果,提高了谱熵法在低信噪比环境下检测的准确率.
该文来源:http://www.sxsky.net/benkelunwen/060196370.html
1算法描述
1.1MFCC相似度计算
人耳对低频信号感知灵敏,对高频信号则感知模糊,不同频率范围内的语音信号会引起人耳基础膜不同位置的振动[4].MFCC通过构造带通滤波器组来模仿人耳的听觉特性,减少噪声对语音的干扰.
在提取MFCC特征参数之前,对声信号做预加重、加窗、分帧等预处理[5].定义一个有[M]个三角带通滤波器的滤波器组,将预处理后的频谱能量乘以三角带通滤波器,得到每个滤波器的输出能量：
式中：[Xa（k）]为信号的傅里叶变换；[Hm（k）]为三角带通滤波器的频率响应.将每个三角滤波器的输出[S（m）]取对数,从而得到相应频带的对数功率谱.对得到的对数功率谱做DCT变换,得到MFCC[6]：
相似度是用来测量两个对象之间相似程度的,本文采用了相关系数距离来测度MFCC参数的相似度.假定声信号前10帧为背景噪声,求前10帧MFCC参数的平均值,得到背景噪声的MFCC参数近似初始值.为使当前参数能实时追踪背景噪声,对背景噪声的MFCC参数按下列公式更新[6]：
式中：[C]为前10帧背景噪声的MFCC均值；[α]为加权因子；[Cn]为当前帧的MFCC参数.求每一帧MFCC参数[Cn]与[Cnoise]的相似距离[d（Cn,Cnoise）],得到MFCC相关系数距离曲线.按下式求解相关系数距离：
1.2谱熵特征计算
语音抽样频率为8kHz,对语音分帧和加窗,帧长为32ms,按帧间50%的重叠进行256点的FFT变换[7].语音的能量主要集中在250～3500Hz,将该频谱范围内的信号分为13个子带,根据子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算中的权值[8].每个子带的能量为：
[Si等于（GkR2k）]（5）
式中：[Rk]为对应子带的傅里叶变换的第[k]个幅度值,[Gk]为加权因子,[Gk]的估计公式为[9]：
1.3两种特征联合检测
熵在信息论中表示信息的有序程度,语音信号的有序程度远高于噪声的有序程度[10].Mel频率模拟了人耳的听觉特性,提取语音和噪声的MFCC并利用它们的相关系数距离进行端点检测,可以在低信噪比环境下较好地区分语音段和非语音段.这两种特征冗余度低,本文对两种特征值分别赋予权重构造出一个新的特征,利用新的特征值进行端点检测.
当信噪比低于-5dB时,MFCC相似度检测方法准确率高于谱熵法,为了获得尽可能高的准确率,在信噪比低于-5dB时赋予MFCC相似度特征更高的权值.本文通过计算当前帧各子带先验信噪比的和来估计当前帧的信噪比,定义如下：
[SnrSumi等于j等于1nξ（j）]（11）
基于MFCC相似度与谱熵的新特征定义如下：
[Ti等于（4+20/SnrSumi）di+Hi,SnrSumi≤204di+Hi,SnrSumi>20]（12）
2实验结果与分析
实验选用了两类噪声,一类是选自NOISEX92噪声库的白噪声、坦克噪声,另一类噪声由短波接收机采集得到,合成的带噪语音信号信噪比为-10～10dB.将端点检测函数的判决结果与源文件进行比较,计算判决的准确率.其中,错误帧数等于语音错判为噪声的帧数加上噪声错判为语音的帧数,准确率为判断准确的帧数占总帧数的百分比.
图1中,实线表示一段语音的开始,虚线为该段语音的结尾.（a）为纯净语音,（b）为带噪语音,（c）为新特征的检测结果,（d）为谱熵端点检测结果,（e）为MFCC相似度端点检测结果.从图（d）看出,谱熵法未检测出图（a）中第5、8、9、12段语音；从图（e）看出,MFCC相似度未检测出图（a）中第4段语音；从图（c）可以看出本文提出的方法可以得到更高的准确率,漏检最少.
图2给出的是在信噪比为-5dB时短波信道噪声下,三种算法的检测效果.由人耳辨别语音并在图（a）中标示出语音段的位置.随着信噪比的提高,MFCC相似距离相对谱熵法检测的准确率有所下降,但二者联合得到的新特征仍具有较高的准确率.
MFCC相似距离算法性能比较结果
由图3可以看出,在-10～-5dB之间,在坦克噪声、白噪声及短波信道噪声下,与谱熵法比较,算法性能有了改善,在0dB以上所提算法与谱熵法性能接近.当信噪比降低至-5dB以下时,谱熵法的漏检逐渐增多,MFCC相似度距离检测准确率较高.本文所选取的Mel倒谱特征是识别语音有效的特征,与谱熵法进行联合判决时能得到更高的检测率,表现出比单纯使用谱熵法更好的性能.3结论
本文提出了一种基于MFCC和谱熵的端点检测算法.Mel频率很好地模拟了人耳的听觉特性,提取出的语音和噪声的MFCC相似度距离可以很好地识别语音段和非语音段,与谱熵法联合使用时可以得到更高的检测率.实验结果表明,该算法性能良好,改善了谱熵法在低信噪比下的表现.
参考文献
[1]刘伯森,卢志茂.基于希尔伯特-黄变换的低信噪比语音端点检测[J].吉林大学学报：工学版,2011,41（3）：844848.
[2]李晔,张仁志,崔慧娟,等.低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法[J].清华大学学报：自然科学版,2005,45（10）：13971400.
| 有关论文范文主题研究: | 关于大学学报的论文例文 | 大学生适用: | 本科毕业论文、函授论文 |
|---|---|---|---|
| 相关参考文献下载数量: | 54 | 写作解决问题: | 写作资料 |
| 毕业论文开题报告: | 论文任务书、论文摘要 | 职称论文适用: | 期刊发表、中级职称 |
| 所属大学生专业类别: | 写作资料 | 论文题目推荐度: | 免费选题 |
[3]NUMERE,GOUBRANR,MAHMOUNDS.RobustvoiceactivitydetectionusinghigherorderStatisticsintheLPCresidualdomain[J].IEEETransactiononSpeechandAudioProcessing,2001,9（3）：217231.
