基于LMS自适应滤波的语音端点检测算法开题报告
2021-12-23 21:36:39
全文总字数:2087字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
语音端点检测技术在语音识别中占有十分重要的地位,它是指从一段包含语音的信号中找到语音的起始点和结束点位置。语音端点检测在语音识别,语音增强,语音编码中起着非常重要的作用。有效的语音端点检测不仅能减少系统的处理时间,提高系统的实时性,而且能是后续的语音信号处理的有效性,准确性大大提高。
语音端点检测的准确性对于整个语音识别系统具有很大的影响。在通常情况下,一段语音信号包含语音信息以及各种噪声,而语音识别所需要处理的应该是有效的语音信号。如果噪声过大,而语音端点检测准确性低,就会使整个系统的语音识别率下降。研究表明,即使在安静环境下语音识别中一半以上的错误都是因为语音端点检测的不准确造成的。所以对于一个语音识别系统来说,有效准确的语音端点检测不仅可以提高系统识别的准确率,并且提高系统的处理速度和实时性,从而减少噪声的干扰,使整个系统的识别性能大大提高。因此,在带噪背景下,语音端点检测的意义更加重要。
2. 研究的基本内容
语音端点检测在有噪环境下的准确有效端点检测是算法好坏的重要指标。本论文研究了当前一些常用的端点检测算法,通过仿真分析这些算法在不同噪声环境下端点检测效果。同时研究了LMS自适应算法的原理并通过仿真分析算法去噪性能的好坏。最后结合去噪处理分析去噪后的语音端点检测效果。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
本论文实施方案是对带噪语音信号先进行lms自适应滤波去噪,将去噪信号通过能熵比双门限端点检测,得到端点检测结果。
目前已经完成了对各常用端点检测算法的理论研究和matlab仿真,完成了对基本lms算法的理论研究和matlab仿真分析。接下来是研究进一步的lms算法和其他去噪算法并对比分析。
本论文是要找到一种可行的能够在强噪声环境下依然能准确检测出语音信号端点的算法。
4. 参考文献
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