文档介绍：低信噪比环境下语法研究音端点检测觥方湖南大学硕士学位论文学校代号:学密级:普通号:
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娜纱毒锎鑫日期:驯,年夕月彦勃刁鑫学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书湖南大学日期:翮甓嘣挛幼辍菰禄肊本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊导师签名:日期:
摘要语音端点检测的任务是从带噪语音信号中分辨出语音段和非语音段,广泛应用在语音增强、语音编码和语音识别等语音通信领域。有效的检测出语音信号的端点,不仅可以减少语音信号处理的运算量,而且可以有效的提高系统的性能。目前,现有的端点检测方法在高信噪比环境下具有很好的检测效果,但是随着噪声的增强,其检测性能都有很大程度的下降,有些方法因此而失效,因此研究低信噪比环境下的语音端点检测方法意义重大。首先介绍了语音信号预处理方法,包括预滤波和采样、预加重、分帧和加窗。然后按照时域特征、频域特征、非线性特征、多特征结合的顺序介绍了常见语音端点检测方法,给出了各种方法的数学模型、实验与分析,为低信噪比下语音端点检测方法的改进提供理论基础。在多特征结合以及非线性特征方面,提出四种新的语音端点检测方法:谀芰科嘴靥卣鹘岷狭耸庇蚰芰坑肫涤蚱嘴氐挠诺悖ǚ窍咝远ρ的统计复杂度特征应用到语音端点检测中,并将其与能量特征相结合,提出能量统计复杂度的语音端点检测方法。捎诮旗氐闹涤胧莩ざ扔泄匾约耙恢滦圆畹娜钡悖眷厥墙熵的改进算法,比近似熵具有更好的性质,因此提出基于样本熵的语音端点检测方法。丛釉硕话阌晒嬖蛟硕退婊硕旌隙桑珻丛佣仍蛭K婊硕在复杂运动中所占的比例。传统复杂度的计算基于傅立叶分析,由于傅立叶分析只能区分信号在频域内的差别,不能很有效地分析非平稳信号,而小波分析能同时利用信号与噪声在时域和频域的差别,因此提出基于小波变换复杂度的语音端点检测方法。车腖甖复杂度分析基于二值粗粒化方法,由于二值粗粒化方法可能会丢失动力学系统的一些重要信息,因此采用多值粗粒化方法重构时间序列,,采用模糊稻劾嗨惴ê捅匆端剐畔⒆荚蛩惴ń刑卣髅畔薰兰疲并使用双门限法进行端点检测。在镆艨馍系氖笛楸砻鳎诘托旁氡环境下,四种改进方法的检测性能要优于其原有基准方法,且各自的算法时间复杂度等同于原有基准方法。关键词:语音端点检测;能量统计复杂度;样本熵;小波变换;复杂度;多值粗粒化;.丛佣低信噪比环境下语青端点检测方法研究Ⅱ
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