论文摘要
在语音信号的检测过程中,被测语音信号通常比较微弱,很容易被噪声干扰和淹没,导致提取纯净的语音信号的工作很难进行。语音增强技术是解决这个问题的关键技术之一,为了消除噪声的影响,提高采集的语音信号的质量,人们设计出基于多种语音增强方法的语音信号处理系统。本文阐述了各种语音增强方法比如谱减法,小波变换法,卡尔曼滤波法等,通过计算机仿真试验比较它们的优缺点。自适应噪声抵消法是当今运用最广泛的语音增强方法之一。它主要由参数可调的自适应滤波器和自适应算法两部分组成。本文着重介绍了自适应滤波算法的原理及其应用。并针对传统自适应最小均方误差算法(LMS算法)中步长因子固定而导致收敛速度和稳态误差矛盾的缺点,提出一种基于信噪比的变步长自适应噪声抵消LMS算法。通过和VS-LMS算法的比较得出,这种改进算法收敛速度快,稳态误差小,计算复杂度低,抗噪性能好。本文以矿难监测系统为研究背景,采用MATLAB的GUI工具搭建了一个直接的面对用户的基于上述改进的变步长LMS算法的语音增强系统,模拟了语音信号受冲击噪声干扰和高斯白噪声干扰的情况,对系统进行有效性验证,从计算机仿真结果可以看出语音增强系统具有较好的降噪效果。
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摘要Abstract第一章 绪论1.1 语音增强技术的应用背景1.2 语音增强技术的发展1.3 矿难监测系统的研究背景1.4 本文的研究内容第二章 语音增强的基础知识和系统模型2.1 语音基本特性2.2 噪声分析2.2.1 噪声的分类2.2.2 噪声的统计特征2.2.3 噪声与语音增强质量的测评2.3 语音增强方法比较2.3.1 频谱减法2.3.2 谐波增强法2.3.3 小波变换法2.3.4 卡尔曼滤波法2.4 常见几种语音增强的方法的仿真结果比较2.5 基于语音增强的声音信号处理系统模型2.6 本章小结第三章 基于自适应噪声抵消的语音增强算法3.1 自适应噪声抵消法3.2 自适应滤波器的基本原理3.3 几种典型自适应滤波算法法比较3.3.1 最陡下降法3.3.2 LMS算法3.3.3 RLS算法3.3.4 仿射投影算法3.4 变步长LMS算法3.4.1 VS-LMS算法3.4.2 基于SNR的变步长LMS算法3.5 两种变步长LMS算法的仿真结果及分析3.5.1 基于SNR的变步长LMS算法的最佳α,β3.5.2 VS-LMS算法的最佳α,β3.5.3 两种算法的比较3.6 本章小结第四章 语音增强系统设计与实现4.1 语音增强系统结构4.2 MATLAB软件介绍4.3 系统设计4.3.1 输入信号模块4.3.2 参考信号模块4.3.3 系统参数调节及输出模块4.4 系统实现4.5 语音增强效果评估4.5.1 语音增强效果的主观评价4.5.2 语音增强效果的客观评价4.6 本章小结第五章 总结与展望5.1 全文总结5.2 研究展望参考文献致谢攻读学位期间发表的学术论文
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标签:语音增强论文; 噪声论文; 自适应滤波论文; 算法论文; 变步长论文;