漢語數碼語音識別分析畢業(yè)設計第二章(編輯修改稿)
2025-07-19 16:44 本頁面
【文章內容簡介】 都是十分方便的。由于采用的語音特征參數是MFCC參數，其計算過程中需要作FFT，所以這兩個量可以順便算出，不會影響特征提取的實時完成。“0”和“6”的波形以及低頻能量比和頻譜質心軌跡圖。由圖可見低頻能量比和頻譜質心可以很好地分辨“0”和“6”。 167。 基于幀的實時漢語數碼語音端點檢測 語音端點檢測算法在語音識別系統(tǒng)中，語音的端點檢測的準確性和可靠性，對系統(tǒng)識別率的提高起著重要的作用，當系統(tǒng)收到一段包含語音的信號時系統(tǒng)需要對語音的端點進行定位，丟棄語音前后多余的噪音段，將完整的語音交付下一級進行識別。如果語音前后噪音保留過多，則會增加不同語音的共同成分，對識別產生干擾；而如果語音部分被切割掉，則會造成語音信息的丟失，若丟失的恰是區(qū)分語音的重要特征，則識別錯誤不可避免。例如在漢語數碼語音識別中，數字“3”的清音部分[s]被判為噪聲而被丟棄時，“3”中只剩下元音[an]，很容易被判為“8”。同時，語音端點檢測也對系統(tǒng)的計算量和存儲量有一定影響。因此，一個良好的語音端點檢測算法是系統(tǒng)有較高識別率和易于實用的必要條件。近二十年來，人們對語音端點檢測算法作了全面的研究，提出了多種算法。早期的算法主要是根據語音的一些特征參數（如能量、過零數、LPC系數等）完成端點檢測，其中較為典型的是利用能量和過零率進行清音 / 噪音 / 濁音判別，從而完成端點檢測，我們可以稱之為VUS算法(Voice – Unvoice – Silence)。VUS算法的閾值都是事先在特定環(huán)境下根據經驗設定的，當環(huán)境變化時，閾值的可靠程度降低，故其抗噪能力較弱。1991年，Dermatas等人提出了FED算法(Fast Endpoint Detection)，其閾值由語音兩端的噪音動態(tài)設定，解決了環(huán)境變化問題。但其對語音兩端噪聲一致性要求過于苛刻，使得許多語音被拒絕進行端點檢測，整個信號作為語音交付下一級進行識別。上述算法除了各自的缺點外，還有共同的缺點：（1）上述算法用于端點檢測的語音參數并未反映語音的實質。VUS算法和FED算法都使用的是語音短時能量、短時過零率、語音幅度等參數，而這些參數都無法將語音和一些干擾區(qū)分開。例如利用語音短時能量就無法將語音濁音段和能量較大的突發(fā)干擾（如辦公室內關門聲、敲擊鍵盤聲等）區(qū)分開，因為較高的能量是這兩種信號的共同特點。因此，上述算法在只有白噪聲存在時性能尚可，當有大量干擾時則性能嚴重下降。（2）上述算法搜索端點時都是按采樣點進行的。因此，識別系統(tǒng)在采樣時必須將全部原始語音存儲下來，以備采樣完畢后進行端點檢測和特征提取，這樣的存儲量對于存儲資源十分緊張的DSP系統(tǒng)是難以忍受的。同時，特征提取也必須在語音采樣后進行，從而使得特征無法在采樣的同時實時提取，浪費了語音采樣的時間，增加了識別系統(tǒng)的運行時間。當采入的語音為持續(xù)時間較長的連續(xù)語音時，上述缺陷將使實用系統(tǒng)幾乎無法實現?；谝陨纤惴ǖ膬?yōu)缺點，本文提出了一種針對漢語數碼語音識別的基于幀的實時語音端點檢測算法，充分利用語音的本質特征，并以幀為端點檢測的基本單位，在采樣時同時完成特征提取，并在采樣后進行端點檢測，大大節(jié)省了系統(tǒng)存儲量和運行時間，并有較好的抗干擾能力。2．4．2 VUS算法與FED算法簡介1． VUS算法語音的短時能量、短時過零率是語音信號的一組最基本的短時參數，定義如下：當窗起點為0時，短時能量為： ()其中為幀長，為時刻n時的加窗語音。短時過零率為： ()其中 實驗證明，濁音能量高于清音和噪音，清音過零率高于濁音和噪音。VUS算法利用以上規(guī)律進行端點檢測，其步驟為：1〕 設定閾值： 預先設定閾值、其中、分別為高、低能量閾值，為過零率閾值。2〕 尋找高能量區(qū)：利用尋找能量較高的語音段。其前端起點為 , ()其中為起點時刻為i的幀的短時能量，N為語音總長度。后端終點為 , ()3〕 端點檢測：根據與及2〕中求得的、精確檢測語音端點，語音精確起點為： , ()語音精確終點為 , ()4〕 結果檢驗：計算檢測到的語音的長度L＝－，若L太小，則認為檢測失敗，將整個采樣信號作為語音交付下一級識別。 在環(huán)境噪聲恒定時，VUS算法簡單可靠，但當環(huán)境噪聲變化較大時，事先設定的閾值便失去了意義，因此VUS算法的抗噪能力較弱。2． FED算法FED算法步驟如下：1〕 噪聲能量設定：從輸入信號前后各取兩幀（幀長80ms），計算其能量： ()k = 1 , 2 , K1 , K。K為總幀數。然后由
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