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《應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論於語音訊號處理雜訊抑制之研究與設(shè)計》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、科學與工程技術(shù)期刊第五卷第三期民國九十八年43JournalofScienceandEngineeringTechnology,Vol.5,No.3,pp.43-50(2009)應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論於語音訊號處理雜訊抑制之研究與設(shè)計胡永柟吳仲琪董志強大葉大學電機工程學系51591彰化縣大村鄉(xiāng)學府路168號摘要本論文研究是利用灰色理論（greytheory）中的灰預測（greyprediction）方法來進行語音分析，並提出利用Levinson-Durbin方法取出極點建立語音模型，這種方法可以讓語音分析的方法加入創(chuàng)新的思維。本文之
2、設(shè)計在模擬的過程中共分為兩大部分：（1）使用麥克風所取得的語音檔案，應(yīng)用自動回歸方程式擷取出其極點（poles）資料並存於資料庫。（2）考慮具有白雜訊（whitenoise）之環(huán)境中透過自動回歸（autoregression,AR）模型濾波器及灰預測之方法使其語音更加清晰。本論文所模擬之結(jié)果最重要的是可以有效抑制雜訊及製作模型來增加語音處理的速度。期望能落實理論於實務(wù)設(shè)計中，以另一種方法提供給語音辯識領(lǐng)域可以有其它選擇。關(guān)鍵詞：灰色理論，灰預測，AR模型，語音處理AMethodandDesignforSpeechSignalP
3、rocessingtoSuppressNoisebyUsingGreySystemTheoryYUNG-NANHU,CHUNG-CHIWUandCHIH-CHIANGTUNGDepartmentofElectricalEngineering,Da-YehUniversityNo.168,UniversityRd.,Dacun,Changhua,Taiwan51591,R.O.C.ABSTRACTInthisresearchthepredictioncomponentofgreytheoryisappliedtoanalyzes
4、peech.Forthepurposeofinnovation,theLevinson-Durbinmethodisadoptedforextractingpolestoconstructaspeechmodel.Thetwomostcriticalfactorsareasfollows:(1)MATLABsoftwareisusedtoextractthepoledata,whichisestablishedbyusingamicrophonetocompilespeechfilesandconcurrentlyconstr
5、uctadata-baseforstorage.(2)Toascertainthequantityofthespeechdata,anautoregression(AR)filtermodelisconsideredintheAWGN(additivewhiteGaussiannoise,AWGN)environments.Inthisexperiment,notonlyisamethodforsuppressingspeechnoiseproposed,butalsoaspeechmodelestablishedforinc
6、reasingthespeedofspeechprocessing.Weexpecttheresultsofthisresearchtoprovideanotherchoiceinpromotingperformanceinspeechrecognition.KeyWords:greytheory,greyprediction,ARmodel,speechprocessing44科學與工程技術(shù)期刊第五卷第三期民國九十八年一、前言近年來，應(yīng)用語音辨識（speechrecognize）語音訊號分析日益廣泛，而且其技術(shù)日新月異，對於
7、各類刑事案件之偵查的過程都有相當程度的運用，在過去類比時代中，其發(fā)揮相當大的助益。然而隨著數(shù)位化時代的來臨與數(shù)位家庭的需求，人們對家電產(chǎn)品的品質(zhì)要求已不僅滿足於功能齊備及完善的人機介面，而是更重視產(chǎn)品與人們之間的溝通方式。由於語音是日常生活中最常用到的溝通媒介，因此若能讓人們與家電產(chǎn)品藉由語音進行溝通，勢必將帶給人們?nèi)粘Ｉ罘绞礁嘣c多樣化。因此，發(fā)展出一套良好的語音辨識系統(tǒng)之人機介面一直是世界上許多重要研究機構(gòu)努力的方向之一[1,2,9]。而且隨著電腦功能的增加、語音擷取與顯示設(shè)備的普遍與便利及語音處理觀念的普及的影響，
8、可預期語音處理會在我們的生活中扮演越來越重要的角色，利用語音圖1.語音系統(tǒng)架構(gòu)圖辨識及降低雜訊的概念就因此而生。所以語音大多朝著多聲道之語音處理，為了做好語音分樣之過程首先是使用Goldwave的錄製而成之後，經(jīng)由錄製析之快速處理將以前獨立化分析之技術(shù)，提升到使用模型分好的語
