噪声环境下说话人识别性能的研究

为了提高噪声环境下说话人识别系统的识别性能,将基于听觉掩蔽效应的语音增强技术作为预处理器,对语音信号首先进行降噪处理,提高输入信号的信噪比。实验证明,经过降噪处理的语音信号送入说话人识别系统,提高了系统的识别性能。     

听觉特性和语谱特性在说话人识别中的应用

大多数说话人识别系统当由实验室走向实际应用时,环境噪声的存在会造成其识别性能下降。为了提高噪声环境下说话人识别系统的识别性能,将基于听觉特性和语谱特性的语音增强技术作为预处理器,首先对语音信号进行降噪处理,提高输入信号的信噪比。实验证明,经过降噪处理的语音信号送入说话人识别系统,提高了系统的识别性能。     

语音增强用于抗噪声的汉语说话人识别

大多数实际应用环境中总是存在各种各样的噪声，由于训练环境与识别环境不匹配，现有的绝大多数说话人识别系统在噪声环境中的性能都不可避免的急剧下降。为了让说话人识别系统在强噪声环境中，有较好的识别效果．研究一个将语音增强器和说话人识别系统级连起来的系统，该系统中将语音增强作为前端处理来提高输入的信噪比。实验证明，该系统具有很好的抗噪声性能。     

基于并行化的说话人识别方法的研究

随着人工智能时代的到来,语音信号处理已经成为热门的研究方向之一。基于并行化的说话人识别方法,利用拾音器阵列采集多路语音信号,传输到嵌入式GPU系统,在嵌入式GPU系统内依次进行预处理、并行化特征提取和特征匹配并把输出结果进行显示。针对现在大数据量的语音信号进行处理,对说话人识别算法进行了并行化改进,优化了语音信号处理等过程,提高说话人识别系统的效率和准确率,增强了说话人识别系统的鲁棒性。     

基于鲁棒听觉特征的说话人识别

 为了提高噪声环境中说话人识别系统的性能,本文提出了一种鲁棒听觉特征提取的算法,并将其应用到说话人识别系统中.运用自适应压缩Gammachirp滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉特性,对输入的语音信号进行频域子带滤波,将得到的对数子带能量作为听觉特征参数.分别运用离散余弦变换和核主成分分析方法,对提取的特征参数进行特征变换,降低特征参数的维数,提高特征参数的噪声鲁棒性和个性表现力.实验结果表明,将提取的新听觉特征参数应用到说话人识别系统中,新特征参数在鲁棒性和识别性能上均优于梅尔倒谱系数和基于Gammatone的听觉特征参数.     

基于自相关的语音自适应增强器的设计与实现

为了提高语音信号的清晰度,利用基于自相关的自适应滤波器对语音信号进行增强.在理论上研究了该滤波器的频率响应和语音增强原理.同时设计并实现了使用该算法的自适应语音增强器,介绍了该增强器的硬件结构.经过试验研究,证实该增强器能对白噪声环境中的语音信号进行有效增强,实际使用效果明显.     

基于双麦克风降噪技术的语音识别系统

语音控制是智能化设备的重要控制手段,而语音识别是实现语音控制的关键技术。为了设计一种可靠的、抗干扰性强的产品,提出了一种基于双麦克风降噪技术的语音识别系统。该设计运用ROHM公司的BU8332KV芯片作为语音识别前端处理的核心,利用其双麦克风降噪技术来解决语音识别中的噪声问题,结合单片机和语音识别芯片,应用于按摩椅的语音控制系统中。经过非特定人的语音识别系统的静态和噪声环境下测试,结果表明在噪声环境下,该系统有较高的识别率,适用于按摩椅的应用环境,也适合在其他有环境噪声干扰的语音识别系统中推广应用。     

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。      

分数傅里叶变换域上含噪语音的联合滤波

噪声是影响语音识别和说话人识别性能的主要因素,目前常用的降噪方法多是针对平稳噪声的,而针对非平稳噪声的降噪方法很少。而在实际环境中,通常的噪声是非平稳的。本文将含噪语音变换到分数傅立叶域上,提出了一种在分数傅立叶变换域上进行线性最优滤波和中值滤波的联合滤波降噪方法。实验结果表明,该方法对含非平稳噪声的语音的降噪效果明显优于维纳滤波,能够有效地降低非平稳噪声的影响,提高非平稳噪声环境下的语音识别和说话人识别性能。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。