基于改进双门限法的语音端点检测研究

语音信号的端点检测是语音识别过程中的重要环节,端点检测结果精确与否直接关系着语音识别的准确度。使用车载语音作为测试数据,利用传统双门限法进行端点检测,发现传统双门限方法在静音条件下和带噪条件下获得语音端点检测信息存在较大误差。针对上述问题,提出了一种改进的双门限法进行语音端点检测,针对语音信号以及短时平均能量和过零率进行处理,并通过Matlab进行仿真,实验结果说明提出的改进方法与传统方法相比,在静音和带噪条件下,都更接近测试数据中真正的语音端点。     

基于贝叶斯最小错误率的一种语音端点检测算法

提出一种基于贝叶斯最小错误率的语音端点检测算法．说明短时平均幅度和短时平均过零率两种语音特征的选取方法,根据最小错误率的贝叶斯决策分别确定了合适的门限值,并将该方法在作者建立的语音数据库中进行了语音起点和终点测试．实验结果证明,与仅用幅度或能量特征的方法相比,本文方法能够提高语音端点检测的准确性．     

一种基于Matlab的语音信号端点检测方法

首先简介语音信号端点检测涉及到的几个基本概念,然后采用短时平均幅度与短时平均过零率相结合的双门限算法来对语音信号进行端点检测。重点阐述双门限算法的设计思想与实现过程,经Matlab编程实验证明,该方法准确、有效。     

一种基于FPGA实现的改进语音端点检测算法

介绍了一种基于FPGA硬件实现的语音端点检测算法,该算法以短时平均能量和短时平均过零率为基础,具有硬件实现简单、资源占用量低、检测效果良好等特点;给出了算法的流程与硬件实现模块,以及采用FPGA综合和仿真的结果.     

一种改进的基于短时能量的端点检测算法

为了提高语音识别的实时性和识别率,采用动态窗长短时能量进行语音信号的端点检测方法．比对传统短时能量短时平均过零率端点检测方法,通过实验得到的端点检测波形图像及数据证明,动态窗长短时能量方法可以减少不必要的语音帧的处理,提高识别的速度和识别率．     

语音端点检测方法的分析与实现

本文在研究短时能量和短时过零率两种语音端点检测基本算法的基础上,编程实现了双门限的端点检测;并进一步根据小波变换的原理,利用小波变换和信号频域统计特性来精确地进行端点检测;最后,在研究了倒谱的相关理论基础上,实现了将语音数据进行倒谱变换,通过计算倒谱距离,在具有一定背景噪声环境下进行端点检测的实验.     

基于DTW 和EMD的孤立词语音识别研究

针对语音识别过程中环境噪声干扰大的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与动态时间规整 (DTW)相结合的孤立词识别算法。该方法利用EMD 算法,首先将提取的性能不好的语音信号分解成若干个基本模函数(IMF),去掉原始信号中的干扰和噪声。然后,基于DTW 算法,采用短时过零率和短时能量对语音信号进行端点检测,提取语音特征参数后与参考模板进行匹配。将参考模板与待测模板之间的最短路径作为识别结果。仿真结果表明,该算法能够提高语音的识别效率和识别的正确率。     

基于双门限算法的语音端点检测和声韵母分离研究

端点检测和声韵母分离是汉语语音信号处理的一个重要预处理步骤.针对单门限算法在检测过程中出现的漏检问题,提出了一种基于双门限算法的汉语语音信号端点检测和单音节声韵母检测方法,通过短时能量与过零率相结合,弥补单门限算法的不足,并对检测方法进行仿真,验证了该方法的准确性和有效性.     

基于谱熵的语音端点检测算法改进研究

语音端点检测是语音处理中重要的领域之一。常规谱熵语音端点检测算法是通过检测语音的功率谱的平坦程度,从而达到语音端点检测的目的。但是该方法在平稳噪声环境下较好,在无噪声和非平稳噪声环境下效果较差。作者在分析了无噪声环境下常规谱熵端点检测算法效果差的原因的基础上,结合了语音的短时能量算法,对常规谱熵算法进行了改进,形成了一个新的特征参数——谱熵能量积。仿真结果显示,该方法相对于常规谱熵算法,在无噪声的环境下检测精度有了很大的提高,在非平稳噪声环境下也有了一定的提高,鲁棒性得到增强。     

模式匹配和过零率检测的音频差错掩盖

针对用传统波形替代方法恢复音频波形变化趋势不准确的问题,将模式匹配和短时过零率检测结合应用于音频的差错掩盖研究中。在对丢帧后的音频信号数据进行模式匹配的掩盖基础上,将从模式匹配模块输出的音频信号数据和参考信息一同送入短时过零率检测模块,进一步对丢失数据进行掩盖,最终将从短时过零率模块输出的参考帧作为丢失帧的替代,从而得到音频信号的重构。与传统方法相比,在音频信号的重构效果上,获得了更好的恢复音频。实验证明,该算法对音频差错的掩盖更加精确,信噪比值平均提高了0.3～0.5 dB,主观语音质量评估值平均提高了0.3。