飞行器语音指令控制技术研究

论文摘要

本文主要研究了语音识别技术在航空航天领域中飞行器语音指令控制技术的应用。着重对语音增强及噪声估计算法等关键技术进行了深入的研究与探讨。论文首先介绍了语音指令识别系统的概念、组成部分及其相关技术,并讨论了语音信号的时域分析、频谱分析、语音信号的端点检测和语音识别算法。其次,论文讨论了在低信噪比环境下的语音增强方法,在分析对比几种语音增强算法后,针对航空领域中的强噪声背景,对用于语音增强的传统谱减法做了改进,并进行仿真实验分析。最后,论文以语音产生模型作为切入点,首先将影响语音识别系统性能的背景噪声进行分类分析,然后针对航空背景噪声的特性,给出了一种基于非平稳噪声环境的噪声估计算法,在与介绍过的噪声估计算法作性能分析比较讨论后,用该算法作了仿真实验。最后运用本文给出的算法和所选的参数,设计了一个特定人、孤立词的小型飞行器语音指令识别系统。在VC++6.0的开发平台上编程实现了该系统,并对该系统的功能和性能进行了测试。测试结果表明:用改进后的算法实现的语音指令识别系统的功能和性能均明显优于传统的算法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 语音识别技术综述
• 1.2 课题背景及研究意义
• 1.3 课题研究内容及关键技术
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 语音识别系统的基本原理
• 2.1 引言
• 2.2 语音指令识别系统简介
• 2.3 语音信号分析
• 2.3.1 语音信号的时域分析
• 2.3.1.1 短时分帧加窗
• 2.3.1.2 短时时域特征
• 2.3.2 语音信号的频谱分析
• 2.3.2.1 线性预测参数（LPC）
• 2.3.2.2 基于听觉特性的Mel 频率倒谱数（MFCC）
• 2.4 语音信号的端点检测
• 2.4.1 基于能量的端点检测
• 2.4.2 基于信息熵的语音端点检测
• 2.4.3 基于频带方差的端点检测
• 2.5 语音识别算法介绍
• 2.5.1 动态时间规整识别技术
• 2.5.2 矢量量化识别技术
• 2.6 本章小结
• 第三章 低信噪比下的语音增强技术研究
• 3.1 引言
• 3.2 影响语音识别性能的因素
• 3.2.1 加性噪声
• 3.2.2 通道畸变
• 3.3 语音增强算法
• 3.3.1 噪声对消法
• 3.3.2 谐波增强法
• 3.3.3 基于语音生成模型的增强算法
• 3.3.4 基于短时谱估计的增强算法
• 3.4 基于短时谱幅度估计的方法
• 3.4.1 传统谱减法
• 3.4.2 增强型谱减法
• 3.4.3 改进型谱减法
• 3.5 仿真实验
• 3.5.1 实验步骤
• 3.5.2 实验效果分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于非平稳噪声环境下的噪声估计算法
• 4.1 引言
• 4.2 噪声估计算法
• 4.2.1 基于低频区的噪声估计算法
• 4.2.2 基于频带最小值的噪声估计算法
• 4.3 基于非平稳噪声的噪声估计算法
• 4.4 算法实验
• 4.4.1 噪声谱估计实验
• 4.4.2 语音增强实验
• 4.4.2.1 改进型谱减法与噪声估计算法综合实验
• 4.4.2.2 实验性能分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 飞行器语音指令识别仿真系统的实现
• 5.1 引言
• 5.2 系统总体结构设计
• 5.3 系统的功能设计与实现
• 5.3.1 语音指令信号处理子系统功能设计
• 5.3.1.1 语音指令信号的采集与存储
• 5.3.1.2 语音指令输入实现
• 5.3.1.3 端点检测分析设计与实现
• 5.3.1.4 特征提取功能的实现
• 5.3.2 训练子系统的功能设计
• 5.3.2.1 模板库的构成与训练方法设计
• 5.3.2.2 模板库的数据结构设计
• 5.3.3 识别子系统的功能设计
• 5.3.3.1 改进DTW 识别算法
• 5.4 飞行器语音指令识别仿真系统的功能演示介绍
• 5.5 系统性能测试结果分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 进一步研究的展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文