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论文编号:2丛坦丝旦生丛

密级:公开

贵州大学

2009届硕士研究生学位论文

基于即神经网络的语音增强研究

学科专业:电路与系统

研究方向:模式识别

导师:刘宇红教授

研究生:周元芬

中国贵州’贵阳

2009年5月

摘要-5

Abstract-6

第一章绪言1

1.1引言1

1.2语音增强的意义与研究现状2

1.2.1语音增强的目的2

1.2.2语音增强的意义2

1.2.3国内外语音增强研究现状4

1.2.4语音增强的算法概述4

1.3神经网络的研究现状及发展趋势5

1.3.1神经网络的概念和特征5

1.3.2人工神经网络的发展6

1.3.3神经网络的优越性及应用7

1.3.4神经网络的未来发展方向9

1.4论文的安排10

第二章语音信号的特征提取12

2.1语音信号生成的数学模型12

2.2语音信号的特性13

2.3人耳感知特性14

2.4噪声特性14

2.5语音端点检测算法概述16

2.6双门限语音端点检测方法17

2.7语音信号的特征提取19

2.8MEL倒谱系数提取19

2.8.1MEL倒谱系数20

2.8.2Mel倒谱参数的提取过程21

2.8.3MEL倒谱参数的计算步骤23

第三章神经网络的基本原理25

3.1神经网络简介25

3.2人工神经元模型25

3.3神经网络结构及工作方式29

3.4BP神经网络31

3.5BP神经网络的学习算法33

3.5.1学习样本的收集34

3.5.2学习样本的整理34

3.5.3量化共轭梯度BP算法35

第四章系统设计研究38

4.1信噪比的计算方法38

4.2基于BP神经网络的语音增强系统38

4.3去噪BP神经网络的构建40

4.4语音信号的预处理41

4.5基于神经网络含噪语音的特征提取43

4.6时间规整网络的结构原理和算法44

4.7仿真45

第五章回顾及展望52

参考文献54

致谢57

附录:发表论文582009届硕士研究生学位论文

4.5基于神经网络含噪语音的特征提取.……43

4.6时间规整网络的结构原理和算法.……44

4.7仿真.……45

第五章回顾及展望.…，二，.……，.……52

参考文献.……54

致谢.……，，.……，.……57

附录:发表论文.……，.……，.……，.……，.，.……58

原创性声明.……‘.……，.……，.……59

多

语音是人类相互之间交流信息最快捷、最重要、最有效和最方便的形式。然而在实际环境下的语音应用过程中,例如语音通信、语音编码、语音识别、语音合成等,不可避免的受到来自周围环境的各种噪声影响。噪声不但降低了语音质量和可懂度,而且还将导致系统性能的急剧恶化。而语音增强的目的则是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音信号,目标是改进语音质量,提高语音可懂度。因此,语音增强是语音信号处理的重要分支,也是语音识别,语音编码等语音信号处理的重要预处理环节。

人工神经网络是大脑神经网络的理论化数学模型,是对生物神经网络进行某种抽象、简化和模拟,反映了人脑的许多基本特性,具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系的实现。利用神经网络来设计语音增强系统具有重要的理论意义和使用价值。本文基于语音增强的两个目标,通过设计一个BP神经网络滤波器来压制语音信号中的噪声,探索研究语音信号去噪处理的新方法、新技术。

第一,本文主要讨论了基于BP神经网络的语音增强方法。首先从语音、人耳语音感知和噪声的特性入手,分别介绍了语音信号和神经网