混沌背景下语音信号提取算法的研究 research on extraction algorithm for speech signals under chaotic background.pdfVIP

RD 电子技术研发Electronics 电一子一 技一 术～ 混沌背景下语音信号提取算法的研究 韩丽娟 (曲阜师范大学计算机科学学院) 摘要：有效语音信号的提取在说话人识别中起着重要的作用，是声纹识别的主要研究内容之一。由于语音信号 的非平稳性和不可预知因素的影响，决定用基于非线性时间序列的状态空间投影算法提取强噪声下的语音信号。该算 法对其他场合微弱信号的检测也行之有效。 关键词：噪声：微弱信号；非线性时间序列 ResearchonExtraction for underChaotic SpeechSignals Algorithm Han Eljuan Science Normal College，QIlFuUniversity) (Computer Abstract：Effectiveextractionof an roleinthe anditisoneofthemain speechsignalsplaysimportant speakerrecognition researchcontentsin of natureand factorsof is voiceprintrecognition．Becausenon-stationaryunpredictablespe∞hsignals，it decidedtoextract under noise state methodbasedonnonlineartimeseries．The speechsignalss臼ong byusing spaceprojection canalsobeusedinotherweak detection． algorithm signature words：noise；weak timeseries Key signal；nonlinear 0引言 (3)计算这l材‘”’1个向量的质心 有效语音信号的提取是进行正确有效的说话人识别 的前提和基础。而声音大多时候是带噪声的，故语音段和 巾s = 譬 (5) 非语音段的判定是语音系统处理的关键问题之一，极大地 上川 影响着系统的性能。本文提出将非线性时间序列通过相重 (4)计算协方差矩阵 构，在高维的相空间上利用局部投影算法将背景信号、特征 信号和噪声分解到不同的子空间上，利用子空间的重构， 凹’=∑【尺(％一s㈣)】。【尺僻(％一s伽’)】， (6) 分离出语音信号，通过此算法对污染的信号进行降噪，以 其中R为对角矩阵，选取R1l和R。。的值比较大，而其它 提取出有效的语音。 Ru=l： 1局部投影算法基本原理[1】 假设某动力系统可以由如下的非线性状态方程描述： 行修正，消除噪声部分； X}“=F(xk) (1) 当庥知时，可以通过对状态．1k=l，…Ⅳ，在某一状 s一=％一尺。1∑(斌％一J伽’)，矿净9