语音识别文献综述
《基于深度学习的蒙汉混合语语音识别系统研究与实现》范文
《基于深度学习的蒙汉混合语语音识别系统研究与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术已成为人工智能领域的重要研究方向之一。
蒙汉混合语语音识别系统作为多语言语音识别系统的重要组成部分，对于促进民族语言与汉语之间的交流、提高语言信息处理能力具有重要意义。
本文旨在研究并实现一个基于深度学习的蒙汉混合语语音识别系统，以提高语音识别的准确性和效率。
二、相关技术概述2.1 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从原始数据中自动提取特征并进行分类、识别等任务。
在语音识别领域，深度学习技术已被广泛应用于声学模型和语言模型中。
2.2 蒙汉混合语语音识别蒙汉混合语语音识别是指将蒙语和汉语混合的语音信号转换为文字信息的过程。
由于蒙汉两种语言在语音、词汇、语法等方面存在较大差异，因此蒙汉混合语语音识别的难度较大。
三、系统设计与实现3.1 系统架构本系统采用深度学习技术，包括声学模型和语言模型两部分。
声学模型负责将语音信号转换为声学特征，语言模型则根据声学特征和上下文信息输出文字信息。
系统架构包括数据预处理、特征提取、声学模型、语言模型和输出层等部分。
3.2 数据预处理数据预处理是语音识别系统的重要环节，包括语音信号的采集、滤波、分帧、加窗等处理过程。
本系统采用高效的音频处理技术，对蒙汉混合语语音信号进行预处理，以提高声学特征的提取效果。
3.3 特征提取特征提取是语音识别的关键步骤，本系统采用深度学习技术，通过神经网络自动提取语音信号中的声学特征。
提取的声学特征包括音素、音节、语调等，为后续的声学模型和语言模型提供输入。
3.4 声学模型声学模型是语音识别的核心部分，本系统采用基于循环神经网络（RNN）的深度学习模型，通过大量训练数据学习蒙汉混合语的声学特征和发音规律。
在训练过程中，通过反向传播算法优化模型参数，提高声学模型的识别准确率。
3.5 语言模型语言模型负责根据声学特征和上下文信息输出文字信息。
计算机科学与技术毕业论文文献综述
计算机科学与技术毕业论文文献综述引言：计算机科学与技术领域的发展迅猛，涵盖了诸多课题和领域。
本文旨在对计算机科学与技术相关的文献进行综述和分析，以全面了解该领域的研究进展和趋势。
一、人工智能领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学与技术中的重要分支，研究如何使计算机能够模拟、扩展和延伸人的智能。
在人工智能领域，深度学习（Deep Learning）技术备受关注。
相关文献中，LeCun等人于2015年提出了一种名为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的深度学习模型，该模型在图像识别、语音识别等方面取得了显著成果。
二、网络安全领域随着互联网的快速发展，网络安全成为计算机科学与技术中的重要课题。
网络安全文献中，FireEye公司发布的报告《网络威胁趋势与威胁情报》提供了当前网络安全威胁的分析和展望。
该报告指出，恶意软件（Malware）日趋复杂和隐蔽，攻击手段多样化，网络安全形势严峻，需要采取综合性的防御策略。
三、大数据领域随着互联网时代的到来，大数据成为计算机科学与技术中的热门研究方向。
大数据文献中，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，并具备高容错性。
相关文献中，White等人在2005年提出了Hadoop的关键思想和技术特点，该文献为大数据研究和应用提供了重要的方法和工具。
四、物联网领域物联网（Internet of Things，简称IoT）是将各种感知设备和物理对象通过互联网进行连接和通信的网络系统。
在物联网领域，相关文献中，Gubbi等人于2013年对物联网的架构和应用进行了综述，提出了物联网的四个主要层级，即感知层、传输层、处理层和应用层，并探讨了物联网的安全性、隐私保护等关键问题。
结论：综述了计算机科学与技术领域的重要研究方向和相关文献。
人工智能、网络安全、大数据和物联网是当前计算机科学与技术领域的热门研究课题。
什么是文献
在本领域内已有哪些相关工作，注 意学习先前研究所采用的方法手段.
探索作者如何分类、探索和解释事 实及其关系，提供对研究有益的思 路、方法或修改意见。
注意综述性文章 情境学习
从文献中要看出什么？
为进一步研究提供背景和基础，为 解释研究结果提供背景材料，
把握在研究中可能出现的差错，对 研ห้องสมุดไป่ตู้方案提出一些适当的修改意见， 以避免预想不到的困难。
什么是文献综述
阅读文献 创建一个统一主题 使用一个系统方式组织材料 以提纲为基础进行工作 建立起不同内容之间的桥梁
文献综述示例 信息技术 语音识别技术
文献综述主要包括的内容： 1、研究历史 2、研究现状 3、研究趋势 为自己的课题做陈述
一些需要注意的要点
特别注意期刊上的综述性文章 从参考文献向上追寻两级比较合适 对资料多的领域请细化检索的问题 对资料少的领域寻找相邻领域检索
只是对文献简单罗列，未做任何评述和分析，归纳。 没将文献与自己的研究建立联系。文献与自己的研究割裂。 要考虑文献的时效性和可靠性 。 写文献综述时，不能一味告诉别人，我读了什么，反对述而
不评，必须说明研究者对研究状况的见解，并使之成为自己 更广泛或深入研究的导引。
文献综述常见的问题
不做综述，根本没有研究文献，凭空乱写。“关于信息技术 与课程整合，在我国属于空白”。“可能/大概。。。。。”
文献与自己的研究课题不相关，或者相关性不大。通常是在 更大和更宽泛的领域做文献分析。比如研究WEBQUEST，作 者却花费了大量的篇幅和精力综述了大量的建构主义甚至更 宽泛的学习理论综述。
语音识别实验报告
语音识别实验报告一、实验背景随着科技的迅速发展，语音识别技术在众多领域得到了广泛应用，如智能家居、智能客服、语音助手等。
为了深入了解语音识别的原理和性能，我们进行了本次实验。
二、实验目的1、了解语音识别的基本原理和工作流程。
2、比较不同语音识别系统的性能和准确性。
3、探究影响语音识别准确率的因素。
三、实验设备和材料1、计算机：配备高性能处理器和足够内存，以支持语音识别软件的运行。
2、麦克风：用于采集语音信号，选择了具有较好音质和灵敏度的麦克风。
3、语音识别软件：使用了市面上常见的几款语音识别软件，如_____、＿____等。
四、实验原理语音识别的基本原理是将输入的语音信号转换为数字信号，然后通过一系列的算法和模型进行分析和处理，最终将其转换为文字输出。
这个过程涉及到声学模型、语言模型和搜索算法等多个方面。
声学模型用于对语音信号的声学特征进行建模，将语音信号转换为声学特征向量。
语言模型则用于对语言的语法和语义进行建模，预测可能的文字序列。
搜索算法则在声学模型和语言模型的基础上，寻找最优的文字输出结果。
五、实验步骤1、准备实验环境：安装和配置好语音识别软件，确保麦克风正常工作。
2、采集语音样本：选择了不同的说话人，包括男性、女性和不同年龄段的人，录制了多种类型的语音样本，如清晰的朗读、自然的对话、带有口音的讲话等。
3、进行语音识别测试：使用不同的语音识别软件对采集的语音样本进行识别，并记录识别结果。
4、分析识别结果：对识别结果进行仔细分析，计算准确率、召回率等指标，并对错误类型进行分类和统计。
六、实验结果与分析1、不同语音识别软件的性能比较软件 A 在清晰朗读的语音样本上表现较好，准确率达到了____%，但在自然对话和带有口音的语音样本上准确率有所下降。
软件 B 在各种类型的语音样本上表现较为均衡，准确率都在____%左右。
软件 C 在处理带有噪音的语音样本时表现出色，但对于语速较快的语音识别准确率较低。
gpt4.0写文献综述
gpt4.0写文献综述
GPT-4是OpenAI在2023年3月14日正式发布的新一代人工智能语言模型。
相比于上一代的GPT-3，GPT-4在很多方面都有着显著的提升。
以下是对GPT-4的文献综述。
一、GPT-4的主要特点
GPT-4是一个多模态模型，可以处理多种媒体数据，并将它们整合到统一的语义空间之中。
这使得GPT-4在处理复杂的问题时，可以更加全面地理解和分析问题，从而提供更加准确的答案。
此外，GPT-4还具有更好的零样本学习能力，即它能够在没有示例的情况下学习新任务。
这使得GPT-4在处理新任务时，可以更加快速地适应并掌握新技能。
二、GPT-4的应用场景
由于GPT-4具有强大的语言理解和分析能力，因此它可以应用于许多领域。
例如，它可以用于智能客服、智能助手、智能问答、机器翻译等方面。
同时，由于GPT-4可以处理多种媒体数据，因此它也可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
三、GPT-4的局限性和挑战
虽然GPT-4在很多方面都有着显著的提升，但是它也存在一些局限性和挑战。
例如，由于GPT-4需要大量的计算资源和存储空间，因此它的运行成本较高。
此外，由于GPT-4的语言理解和
分析能力是基于大规模语料库的训练得到的，因此它可能会受到语料库的质量和偏见的影响。
四、总结
总的来说，GPT-4在很多方面都有着显著的提升，并且具有广泛的应用前景。
但是，我们也需要认识到它的局限性和挑战，并采取相应的措施来解决这些问题。
未来，我们可以期待更多的研究工作来进一步优化GPT-4的性能，并探索其在更多领域的应用。
基于人工神经网络的语音识别技术研究进展
基于人工神经网络的语音识别技术研究进展在过去的几十年中，语音识别技术一直受到了学术界和商业领域的广泛关注。
随着人工智能技术的迅猛发展，基于人工神经网络的语音识别技术逐渐成为了主流。
本文将探讨基于人工神经网络的语音识别技术的研究进展。
第一部分：人工神经网络的发展历程人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）最初的雏形可以追溯到1943年，当时神经生理学家Warren S. McCulloch 和数学家Walter Pitts发表了一篇题为“A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”的论文，提出了一个模拟神经元输入输出的简单模型。
随后，学者们又陆续提出了很多列为ANN之母的模型，如感知机、反向传播神经网络等，这些模型逐渐演化为现代神经网络。
在语音识别领域，基于神经网络的语音识别技术首次被广泛应用是在20世纪90年代初期。
当时，由AT&T Bell Laboratories开发的 Sphinx语音识别系统采用了反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）作为其核心技术，使得识别率得到了大幅提升。
第二部分：基于神经网络的语音识别技术现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语音识别技术也得到了显著提升。
目前，主流的语音识别模型包括深度前馈神经网络（Deep Feedforward Neural Network，简称DFNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）以及它们的各种变体。
DFNN是最简单的神经网络模型，常用于声学建模环节。
在声学建模中，DFNN通常用于将语音信号映射到声学特征上。
CNN 一般用于在声学特征上再进行特征提取，以及进行语音端点检测等应用。
语音识别 实验报告
语音识别实验报告语音识别实验报告一、引言语音识别是一项基于人工智能的技术，旨在将人类的声音转化为可识别的文字信息。
它在日常生活中有着广泛的应用，例如语音助手、智能家居和电话客服等。
本实验旨在探究语音识别的原理和应用，并评估其准确性和可靠性。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了一组包含不同口音、语速和语调的语音样本。
这些样本覆盖了各种语言和方言，并涵盖了不同的背景噪音。
我们通过现场录音和网络资源收集到了大量的语音数据。
2. 数据预处理为了提高语音识别的准确性，我们对收集到的语音数据进行了预处理。
首先，我们对语音进行了降噪处理，去除了背景噪音的干扰。
然后，我们对语音进行了分段和对齐，以便与相应的文字进行匹配。
3. 特征提取在语音识别中，特征提取是非常重要的一步。
我们使用了Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征提取的方法。
MFCC可以提取语音信号的频谱特征，并且对人类听觉系统更加符合。
4. 模型训练我们采用了深度学习的方法进行语音识别模型的训练。
具体来说，我们使用了长短时记忆网络（LSTM）作为主要的模型结构。
LSTM具有较好的时序建模能力，适用于处理语音信号这种时序数据。
5. 模型评估为了评估我们的语音识别模型的准确性和可靠性，我们使用了一组测试数据集进行了模型评估。
测试数据集包含了不同的语音样本，并且与相应的文字进行了标注。
我们通过计算识别准确率和错误率来评估模型的性能。
三、实验结果经过多次实验和调优，我们的语音识别模型在测试数据集上取得了较好的结果。
识别准确率达到了90%以上，错误率控制在10%以内。
这表明我们的模型在不同语音样本上具有较好的泛化能力，并且能够有效地将语音转化为文字。
四、讨论与分析尽管我们的语音识别模型取得了较好的结果，但仍存在一些挑战和改进空间。
首先，对于口音较重或语速较快的语音样本，模型的准确性会有所下降。
其次，对于噪音较大的语音样本，模型的鲁棒性也有待提高。
此外，模型的训练时间较长，需要更多的计算资源。
基于深度神经网络的语音识别模型研究共3篇
基于深度神经网络的语音识别模型研究共3篇基于深度神经网络的语音识别模型研究1随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经成为了人机交互的一个重要领域。
语音识别技术对于改善人们的生活和工作具有重要的作用。
传统的语音识别技术主要是基于模板匹配和高斯混合模型的方法。
但是这些方法具有很多的局限性，如处理长文本准确度低、噪声干扰较敏感、实时性不高等问题。
近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）作为一种新的模型结构被引入到了语音识别中。
基于深度神经网络的语音识别技术，常常被称为“端到端的语音识别”，相比传统技术，它具有许多优势。
首先，DNN 可以自适应学习特征来表示语音信号。
其次，DNN具有实时性，可以很好地处理长语音文本。
最后，DNN具有良好的噪声屏蔽能力，能够在较差的语音环境中准确识别语音。
基于深度神经网络的语音识别模型在近年来的研究中取得了很大的进展。
首先，目前的模型采用了长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（ResNet）等结构，在语音识别性能上得到了不错的提升。
此外，针对深度神经网络模型存在的参数多、训练时间长、内存消耗大等问题，学者们提出了很多优化方法，比如剪枝、量化、跳跃连接等。
深度神经网络语音识别的实现过程可大致分为如下几个步骤：首先将语音信号转化为语音特征向量，然后将其送入深度神经网络中进行训练，完成后使用深度神经网络进行验证和应用。
语音识别中最重要的一步就是特征提取，而时频展示法（Spectrogram）是最常用的特征表述法。
Spectrogram 将语音信号在时域方向上进行分割，并将每份信号转换为对应的频谱图。
许多学者通过对 Spectrogram 进行分析和优化，不断提高其性能。
深度神经网络语音识别的训练过程可分为监督学习和无监督学习。
监督学习使用有标注的语音样本作为训练数据，利用这些数据来训练深度神经网络，使其能够自动识别未标注的样本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
噪音环境下的语音识别 1.引言 随着社会的不断进步和科技的飞速发展，计算机对人们的帮助越来越大，成 为了人们不可缺少的好助手，但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行 通信，这限制了人与计算机之间的交流，更限制了消费人群。为了能让多数人甚 至是残疾人都能使用计算机，让计算机能听懂人的语言，理解人们的意图，人们 开始了对语音识别的研究． 语音识别是语音学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科，它和认知学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科都有密切关系。
2.语音识别的发展历史和研究现状 2.1国外语音识别的发展状况 国外的语音识别是从1952年贝尔实验室的Davis等人研制的特定说话人孤立数字识别系统开始的。 20世纪60年代，日本的很多研究者开发了相关的特殊硬件来进行语音识别RCA实验室的Martin等人为解决语音信号时间尺度不统一的问题，开发了一系 列的时问归正方法，明显地改善了识别性能。与此同时，苏联的Vmtsyuk提出了采用动态规划方法解决两个语音的时闻对准问题，这是动态时间弯折算法DTW(dymmic time warping)的基础，也是其连续词识别算法的初级版． 20世纪70年代，人工智能技术走入语音识别的研究中来．人们对语音识别 的研究也取得了突破性进展．线性预测编码技术也被扩展应用到语音识别中，DTw也基本成熟。 20世纪80年代，语音识别研究的一个重要进展，就是识别算法从模式匹配 技术转向基于统计模型的技术，更多地追求从整体统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔可夫模型(hidden Markov model，删)技术就是其中一个典型技术。删的研究使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能。 20世纪90年代，人工神经网络(artificial neural network，ANN)也被应用到 语音识别的研究中，并使相应的研究工作在模型的细化、参数的提取和优化以及 系统的自适应技术等方面取得了一些关键性的进展，此时，语音识别技术进一步 成熟，并走向实用。许多发达国家，如美国、日本、韩国，已经IBM、Microsoft、 Apple、AT&T、Nrr等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。 当今，基于HMM和ANN相结合的方法得到了广泛的重视。而一些模式识 别、机器学习方面的新技术也被应用到语音识别过程中，如支持向量机(support vector machine，SVM)技术、进化算法(evolutionary computation)技术等。
2.2国内语音识别的发展状况 20世纪50年代我国就有人尝试用电子管电路进行元音识别，到70年代才 由中科院声学所开始进行计算机语音识别的研究．80年代开始，很多学者和单 位参与到语音识别的研究中来，也开展了从最初的特定人、小词汇量孤立词识别， 到非特定人、大词汇量连续语音识别的研究工作．80年代末，以汉语全音节识 别作为主攻方向的研究已经取得了相当大的进展，一些汉语语音输入系统已经向实用化迈进。90年代j四达技术开发中心和哈尔滨工业大学合作推出了具有自然语言理解能力的新产品．在国家“863”计划的支持下，清华大学和中科院自动化所等单位在汉语听写机原理样机的研制方面开展了卓有成效的研究．经过60多年的发展，语音识别技术已经得到了很大发展，对于语音识别的研究也达到了相当高的水平，并在实验室环境下能达到很好的识别效果。但是，在实际应用中，噪声以及各种因素的影响，使语音识别系统的性能大幅度下降，很难达到让人满意的效果。因此，对噪声环境下的语音识别的研究有着异常重要 的理论价值和现实意义．
2.3语音识别的分类 语音识别存在不同的分类方法： (1)按词汇量大小分。每个语音识别系统都有一个词汇表，系统能识别词汇表中所包含的词条。通常按词汇量可分为小词汇量、中词汇量和大词汇量，一般小词汇量包括10～100个词；中词汇量大约包括100～500个词条；大词汇量则至少包含500个以上的词条。 (2)按发音方式分。语音识别可以分为孤立词识别、连续词识别、连续语音 识别以及关键词检出等。孤立词识别，是机器只识别一个个孤立的音节、词或者 短语等；连续语音识别，是机器识别连续自然的书面朗读形式的语音；在连续词 识别中，发音方式介于孤立词和连续语音之间，它表面上看起来象连续语音发音， 但能明显感受到音与音之间的停顿；关键词检出，通常用于说话人以类似自由交 谈方式的发音，在这种发音方式下，只需要进行其中的关键词识别． (3)按说话人分．可分为特定说话人和非特定说话人两种。前者只能识别固定某个人的声音，而后者是机器能识别出任意人的发音。 (4)从语音识别的方法分． 有模式匹配法、随机模型法和概率语法分析法。模式匹配法是将测试语音与参考模板的参数一一进行比较和匹配，判决的依据是失真测度最小准则；随机模型法是一种使用隐马尔可夫模型来对似然函数进行估计和判决，从而得到相应的识别结果的方法；概率语法分析法适用于大范围的连续语音识别，它可以利用连续语音中的语法约束知识来对似然函数进行估计和判决． 2.4噪声对语音识别的影响 随着科技的发展，人们对语音识别的研究越来越深入，在理论上达到了很成 熟的阶段，也开始步入实用化阶段。以mM的ViaVoice为代表，其对连续语的识别率可以达到95％以上．但是所有识别系统对噪声都是极为敏感的，在噪声环境下，识别性能会大幅度下降州．例如，在一个典型的孤立词识别系统中，用纯净语音训练，识别效果会达到100％，但在以100公里每小时的速度行驶的小车上，其识别率将下降70％左右；一个用纯净语音训练的识别系统，误识率不到l％，但是在自助餐厅里，其误识率竟然上升近50％：一个与说话者无关的语音识别系统，在实验室环境下其误识率不到l％，但是如果用来识别一个通过长距离电话线并且信噪比为15dB的语音，其错误率将高达44％。在噪声环境下，识别系统的识别率大幅度下降，是现在语音识别产品无法广泛走入实用的主要障碍。 在噪声环境下语音识别系统的识别率大幅度下降的根本原因就是录入环境和识别环境的不匹配。在实验室环境下，训练环境相对安静，基本上是对纯净语 音迸行训练，模板库的特征矢量。是通过提取纯净语音的特征参数得到的。但是 在实际应用中，噪声是不可避免的，同一语音在噪声的影响下特征参数发生了变 化，从而影响了识别语音和模板库中的语音的相似度，导致识别系统的识别率大 幅度下降。 为解决噪声环境下，识别语音的特征参数和模叛库中的特征不匹配的问题我们必须想办法消除噪声对语音特征参数的影响，根据语音识别过程可知，有以下三种方法： (1)假定语音模板和背景噪声无关，即无论是清晰语音还是带噪语音，都用同一套模板来识别．在这种情况下，重点在识别阶段，从带噪语音中提取出抗噪的特征参数或者采取抗噪声的失真测度． (2)在语音的识别阶段，语音识别系统加一个前端处理，从带噪语音中提取出纯净语音，然后再提取语音的特征参数．这种方法被称为语音增强。 (3)在语音识别阶段，根据识别现场的环境噪声对语音模板进行变换，使之接近根据现场带噪语音训练而成的语音模板．这种方法称为语音模板的噪声补偿．无论使用哪种方法消除噪声，我们首先要了解噪声。根据噪声对语音频谱的干扰方式不同可以把噪声分为加性噪声和乘性噪声两类． (1)如性噪声 噪声和语音信号是相互独立的，而所采集到的信号是真实的语音信号和噪声的和，这种噪声就是所谓的加性噪声。语音信号在实际环境中受到的背景噪声、办公室里的打印机的工作声、计算机中的磁盘驱动器和风扇等设备的声音以及周围说话人的声音等都是加性噪声． (2)乘性噪声 乘性噪声也叫卷积噪声，是指噪声和语音在频谱是相乘的关系，在时域上则是卷积关系的噪声。乘性噪声可以转换为加性噪声．由于实际环境中的背景噪声多数是加性噪声，因此致使系统识别率的大幅度下降的“元凶”就是加性噪音。我们在后面讲到的去噪，也是指去除加性噪声。 2.5语音增强方法 由于噪声的种类很多,特性并不完全相同,因此针对各类噪声必须采取不同的语音增强方法。一直以来,人们都在加性噪声的模型上进行研究,提出了各种语音增强算法,总的来说可分为三类:第一类是时域方法,例如基于参数和模型的方法[ 3～4 ] 、子空间的方法[ 5～6 ]等;第二类是频域方法,例如减谱法[ 7～9 ] 、自适应滤波法[ 11 ] ,以及基于马尔可夫模型滤波方法[ 12 ]等;第三类是其它方法,例如小波变换法、听觉掩蔽法等。
2.6 时域方法 1. 基于参数和模型的方法。 基于参数和模型的方法通常有两大类[ 10 ] :分析合成法和利用滤波器进行滤波处理的方法。前者是把声道模型看作一个全极点滤波器,采用线性预测分析得到滤波器的参数。通过从带噪语音中准确估计模型的参数来合成干净的语音,这种方法关键在于如何从带噪语音中准确地估计语音模型的参数(包括激励参数和声道参数) 。后者则是考虑到激励参数难以准确估计,采用只利用声道参数构造滤波器进行滤波处理。而在低信噪比下,很难对模型参数进行准确估计,并且此类方法往往因需要迭代而增加算法的复杂度。在实际应用中有时也会把两者合并在一起相互补充。具体来说主要有以下几种方法。 (1)最大后验概率估计法 最大后验概率估计法是把语音看作一个全极点的模型,首先依据最大后验概率准则估计LPC线性预测参数,然后根据LPC参数的功率谱来构造一个非因果的维纳滤波器对带噪语音信号进行滤波,通过多次迭代直到满足预先设定的阈值为止。此种算法适用于高斯白噪声。它在一定程度上能消除噪声,提高信噪比。但是由于维纳滤波器只能在平稳条件下才能保证最小均方误差意义下的最优估计,而语音和背景噪音的非平稳性,会导致最优估计的误差。而且采用维纳滤波也没有完全利用语音的生成模型,增强后的语音带有不悦耳的声音。 (2)卡尔曼滤波法[ 1, 3 ] 卡尔曼滤波在一定程度上可以弥补维纳滤波引起的误差。因为它是基于语音生成模型的,且在非平稳条件下也可以保证最小均方误差意义下的最优,适用于非平稳噪声干扰下的语音增强。卡尔曼滤波通过引入卡尔曼信息,将要解决的滤波与预测的混合问题转化为纯滤波和纯预测两个独立的问题来考虑进行语音增强。卡尔曼滤波的优点是噪声在平稳和非平稳情况 下都能使用,能在不同程度上消除噪声,提高信噪比,其缺点是计算量大,需要假设LPC生成模型的激励源为白噪声源并且只在清音段才成立,主观试听发现该方法对语音造成了一定的损伤。 (3)梳状滤波器法[ 1 ] 语音信号浊音段有明显周期性的特点,可采用梳状滤波器来提取语音分量,抑制噪声。梳状滤波器的输出信号是输入信号的延时加权和的平均值,当延时与信号的基音周期一致时,这个平均过程使周期性分量加强,而非周期分量或周期不同于信号的其他周期分量被抑制或消除。这种方法的关键是要准确估计出语音信号的基音周期。在基音变化的过渡段和强噪声背景干扰下无法精确估计时,方法的