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基于音频跟视觉特点的语音端点检测

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毕业论文范文题目：基于音频跟视觉特点的语音端点检测，论文范文关键词：基于音频跟视觉特点的语音端点检测
基于音频跟视觉特点的语音端点检测毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着语音辨认技巧越来越广泛的利用，语音辨认技巧也受到越来越多的器重。语音辨认技巧在50年来获得了很大进展，辨认的正确率得到了很大的进步，使得语音辨认技巧在教导、电子商务、电话语音拨号、各种语音门户、语音玩具等范畴的利用越来越广泛，并逐步覆盖各个利用范畴。语音端点检测技巧是利用数字处理技巧检测出语音信号中的各种段落的起始点跟终点地位，其目标就是在复杂的带噪声环境下的声音信号中辨别出语音信号跟非语音信号，它是语音辨认中最关键的技巧之一，其机能的优劣将直接影响到语音辨认体系的正确率。传统的基于音频的语音辨认技巧是单一地关注声音信号的研究，这种只将音频信号作为研究对象的的最大毛病就是体系（本文此处忽略..）的噪声鲁棒性差，特别是在强噪声环境下，这些语音体系的辨认率会明显地降落，使得语音辨认的利用受到很大的限度。同时，人类的语音过程不仅仅是声音信号的产生，它还伴跟着与之相干的发声器官的视觉体现，其中又以唇形的变更最为重要。因为语音信号的这种特别性，语音的音频信号跟视觉信号之间必定存在内在的接洽，语音信号的声学特点跟视觉特点存在很好互补性跟冗余性。因此将跟语音信号相伴的语音视觉信息引入到语音端点检测将有助于语音辨认率的进步，这也恰是本文最大的奉献。第一章是绪论部分，介绍了语音端点检测的概念、基于音频的传统语音端点检测的弊病以及引入语音视觉特点的意思。第二章阐述了基于听觉特点的语音端（略..）点检测的过程以及语音端点检测的常用技巧，并给出了一种时频跟频域方差的语音端点检测算法，它能检测出语音端点的4种状况：无语音状况、过渡状况、语音状况跟结束状况，并给出了这4种状况之间的转换关联。第三章介绍了引入语音视觉特点起因，并对人脸检测的算法作了一个概要性的描述，给出了当初常用的多少种方法：特点组分析法、ASM法以及线性子空间法。考虑了2个对视觉信息有影响的重要的因素：光芒跟人的头部的活动，并给出了相应的解决办法。给出了嘴唇定位跟提取的过程：ROI定位、PCA、LDA提取，通过这些方法咱们能从图像中检测到人脸，并定位到咱们最须要的嘴唇信息。最后介绍了一种将前面的特点法跟线性子空间（此处忽略..）法结合在一起的分段人脸特点检测算法——分跟法，并给出了具体的描述。第四章提出了基于视觉特点的3种语音端点检测技巧：基于图像的比较方法(将图片中的嘴唇部分提取出来跟无语音状况下的嘴唇图像进行比较，假如该图像跟无语音状况的图像之间的不同像素点数在一个门限值以上，则认为这2幅图片不一样，即阐明该图像是处于语音状况)、基于FAP的方法(检测出嘴唇的FAP点，断定这些点与MPEG-4中定义的FAPSilence点是否雷同，若雷同，则表示长短语音状况，否则表示为语音状况跟FAP点间隔的断定进行断定是否处于语音状况)以及基于唇动函数的方法(给出一个内外嘴唇函数，通过这个函数描述，断定嘴唇是否处于活动状况，（此处忽略..）若是则为语音状况，否则为无语音状况)，并给出了这些方法的具体实现。第五提出了基于音频跟视频融合的端点检测技巧，探讨了基于音频跟视频在不同噪声状况下各种技巧的实用情况：当语音信号很强时，则以音频辨认为主，帮助视觉检测；当噪声很强时，以视觉辨认为主，帮助音频检测；当2者相差未多少时，同时结合2者进行辨认；具体探讨了各种可能呈现的状况下的语音端点检测。做了以上分组实验，给出了具体的实验成果，实验表明基于音频跟视频的结合语音端点检测技巧有助于语音辨认率的进步。第六章是全文的总结，给出了基于音频跟视频的语音端点检测技巧存在跟问题跟今后研究方向的探讨。

以上为本篇毕业论文范文基于音频跟视觉特点的语音端点检测的介绍部分。

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