基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术
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更新于2024-08-09
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"感知线性预测特征-head first design pattern非扫描版 原生版"
本文主要探讨了感知线性预测(PLP)特征在语音处理中的应用,以及其与线性预测编码(LPC)的关系。感知线性预测是一种常用的语音特征参数,它基于自回归模型对语音信号进行预测分析。PLP的独特之处在于,它考虑了人耳听觉机制,通过临界带分析、等响度预加重和强度响度转换等步骤模拟人耳对声音的感知。这种方法有助于在提取特征时减少噪声的影响,提供更准确的语音识别和处理。
PLP的计算流程通常包括以下几个步骤:
1. 输入信号首先经过等响度预加重,模拟人耳对不同频率声音敏感度的差异。
2. 接着,进行强度响度转换,将信号转化为与人耳感知相匹配的形式。
3. 再通过傅里叶逆变换,将信号从时域转换到频域。
4. 在频域内,使用全极点模型进行频谱分析,以获取频域内的关键信息。
5. 最后,通过频域临界带谱分析,进一步处理信号,提取出与人耳听觉感知相符的特征参数。
此外,资源中还提到了与PLP特征提取相关的技术——波束形成法在麦克风阵列语音增强技术中的应用。波束形成是一种信号处理技术,用于集中来自特定方向的声音信号,同时抑制其他方向的噪声。在麦克风阵列中,通过算法优化,波束形成能够提高目标语音的信噪比,尤其适用于嘈杂环境下的语音识别和通信。这种技术在实际应用中,如语音助手、会议系统和听力辅助设备等领域具有广泛的应用价值。
这篇论文是北京工业大学工学硕士学位论文,作者陈浩在导师鲍长春教授的指导下,深入研究了基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术。论文受到了多项科研项目的资助,包括北京市自然科学基金项目、北京市教育委员会科技发展计划重点项目和华为技术有限公司等。作者承诺论文的原创性和使用授权,表明了研究的严谨性和合规性。
感知线性预测特征是一种重要的语音处理技术,结合波束形成法,能有效提升语音信号的质量和识别率,尤其在噪声环境中。这一领域的研究对于提高通信和语音识别系统的性能具有重要意义。
2021-05-20 上传
2017-12-11 上传
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