【摘 要】
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人声语音信号的语音活动性检测的应用越来越广泛,由于设备所处场景复杂多变,在某些特殊场景下,背景噪声会非常大,此时非常需要一种能在多变的噪声环境下,在低信噪比下都能有较高识别准确率的检测电路。基于此,本文设计并实现了面向低信噪比非特定噪声场景下的高精度语音活动性检测电路。本文首先在面向低信噪比语音活动性检测基本算法框架的基础上,提出并新增了语谱图特征增强模块,进一步改善了语音质量,提高了识别准确率。
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人声语音信号的语音活动性检测的应用越来越广泛,由于设备所处场景复杂多变,在某些特殊场景下,背景噪声会非常大,此时非常需要一种能在多变的噪声环境下,在低信噪比下都能有较高识别准确率的检测电路。基于此,本文设计并实现了面向低信噪比非特定噪声场景下的高精度语音活动性检测电路。本文首先在面向低信噪比语音活动性检测基本算法框架的基础上,提出并新增了语谱图特征增强模块,进一步改善了语音质量,提高了识别准确率。然后在参数优化、架构优化和单元优化三个层面对电路设计进行了优化,尤其针对电路设计中计算量占比最大的FFT模块,提出了基2和基22相结合的512点傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）算法架构,并利用级联流水线多路径延迟交叉结构实现了FFT模块电路,减少了计算量,大大降低了整体功耗。本文基于Matlab进行算法模型实现与验证,使用TIMIT、HLDD和Noise X-92数据库进行测试,基于TSMC 22nm CMOS ULP工艺进行了实现,通过VCS仿真验证,通过DC综合和PTPX的功耗分析。在0d B、-5d B和-10d B的非特定噪声环境下,分别有94.56%、92.47%和85.23%的准确率,总功耗为5.967μw,总面积为1.55mm2。相比于同类设计,能在0d B、-5d B和-10d B的低信噪比非特定噪声类型场景有较高识别精度,同时功耗也较低。
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