语音产生模型及其在去噪与编码中的应用研究

admin · 发表于 2022-9-5 22:06:17

题目：

雅宝题库答案：

****此区域为收费内容**** 需支付 1 知识币后可查看，1币=0.01元查看答案

雅宝题库解析：
语音产生模型已被用于指导语音编码、语音去噪、语音合成、医学分析、声学分析等领域的研究。实际发声状态下声道与声门不可避免地会发生相互作用，但为了处理方便，大多数语音模型都假设声道与声门无相互作用，这导致模型无法对信号进行准确地模拟，基于语音模型的编码算法无法取得好的重建质量，这成为影响具有通信质量的重建语音且具有较强抗丢包能力的语音编码方法的关键题目。因此，对语音产生机理进行分析，研究符合语音产生机理的语音模型具有重要的理论意义和实用价值。为此，本文开展了语音产生模型的研究，并应用于去噪处理和语音编码。（1）构建了基于扩展LF声门波的语音产生模型LF-LF。语音信号的产生机理研究和对语音信号分析都表明声门源与声道滤波器并不相互独立，但现有的语音模型都假设声门源与声道滤波器相互独立，这影响了语音分析和参数语音编码的性能。本文通过研究语音信号的产生机理及相关的声门波模型、时变声道滤波器模型，提出了扩展LF声门波—时变滤波器的语音产生模型LF-LF。它不仅能够较准确地模拟各种类型语音的声门波形，而且能够较好地反映声门开启-关闭过程对于声道滤波器的影响。实验结果表明，该模型具有较强的表达能力，可以重构真实语音信号中存在的二次激励现象。（2）提出了一种基于LF-LF模型的语音去噪算法。语音去噪算法大都利用了某种语音模型或者某种语音特性，其所利用的语音模型的准确程度在很大程度上影响最终的增强效果。本文是将LF-LF模型应用到语音去噪中，即将LF-LF模型作为扩展卡尔曼滤波的状态空间模型，与传统的脉冲激励模型和高斯白噪声激励模型相比，由于LF-LF模型更能反映真实的语音特征，因此可以获得更好的增强效果。通过将LF-LF模型与卡尔曼滤波器相结合，构造了基于LF-LF模型的扩展卡尔曼滤波器，并将其用于对含噪语音的增强滤波。实验结果表明，该算法增强后的语音可以获得更高的SNR值和PESQ值。（3）提出了一种基于LF-LF模型的帧间无依赖的语音编码算法。IP网络和无线网络环境对于语音编码算法的抗丢包抗误码能力提出了很高的要求，当网络出现波动时现有的中低码率语音编码算法难以提供高质量的语音通信，因此在不利用帧间相关性的前提下如何准确高效表达语音信号已成为需要解决的关键题目。本文基于LF-LF模型对每帧的初始状态进行参数编码，提出了一种基于LF-LF模型的帧间无依赖的语音编码算法。该算法消除了帧间依赖关系，具有很强的抗丢包能力，通过采用LF-LF模型，提高了初始状态子帧的编码效率，从而能够在中码率下获得具有通信质量的重建语音。此外，为了实现LF-LF模型参数的高效求解，先对声门源和声道模型进行初始化，根据声道滤波器的自然特性，推导出限定反射系数下的滤波器参数求解方程，提高了参数估算的准确性，为优化提供稳健的初始参量；再利用声门波与声道滤波器之间的相互约束关系，对LF声门波参数和声道滤波器参数进行优化。关键词：语音模型语音去噪语音编码声门波卡尔曼滤波

语音产生模型及其在去噪与编码中的应用研究

天涯海角也要找到Ni：语音产生模型及其在去噪与编码中的应用研究

QQ微信同步：1144766066。

服务

网站

战略合作