现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响,背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音,其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量:此外传输系统本身也会产生各种噪声,因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声;按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性,很难归纳出一个统一的特征,因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除,因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发,在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题,已经作了大量的研究工作,取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论,我们先给出语音信号处理的基本理论,它是语音增强算法研究和实现的理论基础,在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象,提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系,得到滤波器最佳自适应参数的方法,并分析了在平稳和非平稳噪声环境下,L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上,利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具,完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词:语音增强,背景噪音,自适应滤波器,LMS,RLS,FPGA
上传时间: 2013-04-24
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语音识别是通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为文本或命令的技术。近年来语音识别技术由于其重要性和研究难度成为研究的热点。随着嵌入式的发展,嵌入式语音识别技术成为语音识别领域发展的新的重要方向。 在此背景下,本课题进行基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究。论文分别从理论分析、系统硬件平台的总体设计、系统软件的分析定制等方面,对语音识别在ARM上的应用做了研究。 1、在理论上,详细介绍了语音识别的发展历史与研究现状;具体阐述语音识别技术的基本原理和主要研究方法,并推导了语音识别技术中最常用到的两种算法DTW和HMM的数学模型,为进一步的语音识别研究打下基础。 2、在硬件平台方面,本文分析设计了语音识别系统的总体方案,主要包括以下三部分:语音识别系统的控制部分、语音的输入输出部分以及语音程序的存储部分;文中详细介绍了各部分的作用以及它们之间的连接方式,此外根据实际需要,选择确定了语音芯片等外围电路芯片的型号并扩展了外围电路。 3、在系统软件选择定制方面,不仅要求各部分自身功能完善,能够满足本课题的需求,而且要求各部分相互之间满足一定的兼容性,即定制的系统具有稳定性,可以有效的工作。考虑到以上的因素,本课题针对特定的语音识别系统的需求,对交叉编译环境、U-boot、内核、根文件系统等均进行了量身定制。最终选用Crosstool来制作专门编译Linux-2.6.22.6的交叉编译工具;选用比较稳定的支持tftp下载的u-boot-1.2.0作为引导程序;选用Linux-2.6.22.6作为嵌入式操作系统内核,并对其进行剪裁定制,特别是增加了UDA1341TS音频驱动和网卡驱动部分;选用了带有mdev功能的busybox-1.9.1来制作根文件系统。 在以上三方面的基础上,本课题对语音识别程序系统进行了实验研究。实验包括音频驱动、语音录制、语音训练、语音识别程序的编译以及语音识别等程序在ARM上的移植。 最后,本论文采用DTW模型,完成了语音模板的训练和语音识别的任务。经过实验测试,该系统有效完成了预期的语音识别任务。
上传时间: 2013-05-30
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随着语音技术应用的发展,语音信号数字处理的实时性要求越来越突出。这就要求在系统设计中,对系统的硬件环境要求更高。随着语音处理算法的日益复杂,用普通处理器对语音信号进行实时处理,已经不能满足需要。专用语音信号处理芯片能解决实时性的要求,同时对器件的资源要求也是最低的。 论文利用Altera公司的新一代可编程逻辑器件在数字信号处理领域的优势,对语音信号的常用参数—LPC(线性预测编码,Linear Predictive Coding)参数提取的FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array)实现进行了深入研究。论文首先对语音的离散数学模型和短时平稳特性进行了分析,深入讨论了语音线性预测技术。第二,对解线性预测方程组的自相关法和协方差斜格法进行了比较,提出了一种基于协方差斜格法的LPC参数提取系统的总体设计方案。第三,对Altera公司的Cyclon系列可编程器件的内部结构进行了研究,分析了在QuartusⅡ开发平台上进行FPGA设计的流程。第四,对系统的各个功能模块进行了设计,所有算法通过Verilog硬件描述语言实现,并对其工作过程进行了详细的分析。最后,在Altera FPGA目标芯片EP1C6Q240C8上,对LPC参数提取系统进行了仿真验证。 系统具有灵活的输入输出接口,能方便地同其它语音处理模块相连,构成一个完整的语音处理专用芯片,可以应用于语音编解码、语音识别等系统。
上传时间: 2013-04-24
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不怎么的常用,但朋友说还可以的一个语音传送带,可用来下语音,下电影等。
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上传时间: 2015-06-05
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通用语音资料,wav格式,包括1-10,以及其他常用单位(女声),适用于凌阳SPCE061单片机。
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上传时间: 2014-12-08
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语音处理中的美尔倒谱参数提取,matlab程序实现,该参数是语音处理中常用的到的参数,希望有帮助
上传时间: 2014-01-08
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一个给输入语音进行能量规整的程序,便于控制播放语音的音量,工具虽小,但却常用
上传时间: 2014-01-18
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matlab的语音信号处理工具箱(.m文件),包含常用及非常用功能,非常全面
上传时间: 2014-01-11
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常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题,采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成,
上传时间: 2014-07-08
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凌阳单片机对语音的处理和调用,包含常用的语音资源
上传时间: 2013-12-24
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