强噪声环境下改进的语音端点检测算法

为了提高强噪声环境下语音端点检测的正确率,克服传统的短时能量和短时过零率双门限语音端点检测算法在低信噪比（SNR）条件下检测性能急剧下降这一缺陷,提出了一种改进的语音端点检测算法。该方法对强噪声环境下的语音信号,首先进行小波阈值去噪,提高信噪比,再采用双门限法进行端点检测。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,在强噪声环境下仍能准确地进行语音端点检测,从而该算法的有效性得到验证。     

短时TEO能量在带噪语音端点检测中的应用

语音端点检测是语音识别系统的一个重要组成部分,特别是在噪声环境下,其准确性直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别性能。提出了一种在噪声环境下基于短时TEO能量的语音信号端点检测方法,采用了双门限-三态转换判决机制以保证算法在噪声环境下的端点检测准确性和对信号绝对幅度变化的稳健性。实验结果表明,与传统的短时能量法和谱熵法相比,该算法在低信噪比情况下具有更好的端点检测能力,显示了算法的优越性。     

一种语音端点检测电路的设计

在基于短时能量和短时过零率的双门限语音端点检测算法基础上,改进其有效语音的判断条件,采用MATLAB工具分析了改进算法的有效性。提出了基于改进算法的语音端点检测电路的设计,该设计减少了实现语音端点检测电路对硬件资源的需求。ModelSim仿真验证表明,改进后的算法有较好的实时性,在采集完一帧语音数据后第4拍给出语音有效信号。最后给出该语音检测电路的FPGA验证平台。     

复杂噪声中基于MFCC距离的语音端点检测算法

为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出一种基于梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离,结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正,并更新其阈值,建立自适应噪声模型,实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明,与基于双门限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比,在计算效率相同的条件下,该算法的检测准确率更高。     

基于自相关函数的语音端点检测方法

在语音信号的识别、去噪等过程中通常只需对有声段进行处理,并且对语音段和噪声段可能需要采取不同的处理方法。相关函数描述的是随机信号在不同时刻取值的关联程度,由于噪声的随机性,噪声的相关函数和语音的相关函数有很大的不同,利用此不同点可以进行语音的端点检测。基于此提出了自相关函数的语音端点检测方法,并对比了经典的双门限法--基于短时平均能量和短时平均过零率的双门限判决法。实验表明该方法具有较高的准确性,并且在较低信噪比下能取得比短时平均能量和短时平均过零率的判决法更好的效果。     

基于压缩感知和MFCC的语音端点检测算法

在连续语音识别系统中,针对强噪声环境下传统双门限语音检测方法出现的误检问题,提出了一种结合压缩感知理论和MFCC倒谱系数的端点检测算法。该算法采用Hadamard随机观测矩阵和改进的OMP重构算法对语音信号进行压缩感知与重构,利用语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性,提取重构信号的MFCC倒谱系数来检测语音信号的端点。仿真结果表明,提出的改进算法具有较强的鲁棒性,能满足在强噪声环境下对连续语音信号进行有效端点检测的要求。     

语音识别ASIC中端点检测算法研究与实现

提出基于短时能量和过零率的简化语音信号双门限端点检测算法,搭建Matlab的算法仿真平台,实验结果表明,基于短时能量和过零率的双门限端点检测算法在保证检测率的前提下,运算复杂度和运算量均优于倒谱、分形、加权门限端点检测方法。采用Verilog语言完成了该模块的设计和仿真,并成功应用于孤立词语音识别系统中。该语音识别系统采用定点数设计方式,语音信号的采样频率为8kHz,每次采样的数据为8bits,晶片内部稳定工作频率为20MHz。实验结果表明,在200个词源的条件下,平均可以达到90%以上的识别效果。     

改进的能量谱熵端点检测算法

为了提高传统谱熵算法在信噪比较低环境下的端点检测效果,将短时能量特征与谱熵特征相结合,提出一种改进的能量谱熵特征,将模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则结合对改进的能量谱熵特征门限进行估计,最后采用双门限算法进行端点检测.仿真实验结果表明,在信噪比为-5 dB的白噪声环境下,改进的能量谱熵算法的端点检测正确率为76.9％,远高于短时能量算法和谱熵算法,在低信噪比环境下具有更优的端点检测效果与稳健性.     

车载环境下语音端点检测的研究

语音端点检测直接决定了语音识别的精度和速度。车载环境是一个非常复杂的环境,信噪比(SNR)有可能出现很低的情况,对于传统的时域端点检测方法来说,在这种环境下的端点检测效果很差,而双门限在高信噪比条件下,端点检测的效果非常好,识别率很高,这就使得提高车载环境下语音SNR非常关键。文章提出采用改进的小波去噪和改进的双门限方法进行端点检测。实验结果表明,综合改进小波去噪和改进双门限的方法虽然有一定量的信号失真,但失真在可接受范围之内,并且在不增大运算量的情况下端点检测的效果比传统的双门限效果要好,表明了本文算法的有效性。     

有限状态矢量量化在语音端点检测中的应用

语音端点检测在语音处理中占有非常重要的地位,传统的检测方法是基于短时能量和过量率的双门限比较法,但是在信噪比较低的情况下,利用短时能量和过量率很难得到准确的检测结果。另外,在双门限比较法中,判别门限的取值对整个端点的检测影响很大,而这个门限值往往是靠经验所得,具有不稳定性。因此,针对传统方法的不足,根据语音帧间相关性,提出了一种改进算法。让语音信号通过双门限比较,完成端点检测的一级粗判,在语音起止点的模糊帧段,取一定范围的信号矢量,让这些矢量经过处理后再通过有限状态矢量量化器(FSVQ),得到量化矢量,再对量化矢量进行二级细判,从而得到准确的语音起止点。将改进算法应用于汉语连续数字语音识别,平均识别时间由原来的0.871s缩短为0.719s,平均识别率由原来的81.47%上升至89.13%,实验结果表明了该算法的有效性。     

基于子带能熵比的语音端点检测算法

准确地识别语音端点是语音识别过程中的一个重要步骤。在低信噪比环境下,为更好地增强语音和噪声的区分度,提高语音端点检测系统的准确率,在分析了常规子带谱熵端点检测算法的基础上结合子带能量,提出了一种基于子带能熵比的语音端点检测算法。该算法将子带能量和子带谱熵的比值作为端点检测的重要参数,以此设定阈值进行语音端点的检测。实验表明,该算法快速高效,具有较高的鲁棒性,在较低的信噪比环境下能准确地进行语音端点检测。     

一种简单的噪声鲁棒性语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统非常重要的组成部分,一种理想的语音端点检测方法,在噪声环境中要具有较强的鲁棒性.为了提高检测方法在噪声环境中的鲁棒性,在短时能量的基础上,结合谱平度和幅度谱的主频率特征,分别进行判决,再采用投票决策机制确定端点检测结果,提出了一种比较理想的语音端点检测方法.实验结果表明,与传统的短时能量法和短时TEO能量法相比,该算法在各种加性噪声下具有良好的鲁棒性,在较低信噪比下仍能准确地区分有用信号和噪声,验证了该算法的有效性.     

一种改进的语音端点检测方法

为了提高低信噪比下语音端点检测的性能,提出了一种改进形式的谱减法与改进的功率谱熵法相结合的语音端点检测算法。该算法首先利用改进的谱减法有效地降低背景噪声,然后再用短时平均幅度加权的方法改进功率谱熵,从而判定去噪后语音的端点位置。仿真结果表明,该方法具有良好的检测能力,在低信噪比环境下能比较准确地检测到语音的端点。     

特定人语音识别算法的VC++实现

针对现有的非特定人语音识别系统存在词汇数据库庞大、训练过程复杂的问题,采用VC++实现了一种特定人语音识别算法。该算法采用先预加重后端点检测的方法来消除低频噪声的影响;选择短时能量和短时过零率2个指标作为语音信号端点检测的依据;加入了可容忍静音时间的判断来保证检测到的语音数据的完整性;采用改进的动态时间规整算法进行模式匹配,在不影响计算结果的前提下减少了运算量。测试结果表明,该算法能够对短词和短句进行实时、准确识别,并具有较快的识别速度。     

一种时频结合的抗噪性端点检测算法

端点检测是语音识别中的一项关键技术,检测的准确性对语音识别的性能有很大的影响.本文提出一种时频结合的基于子带谱熵和短时能量的端点检测方法,和常用的双门限法、谱熵法相比在低信噪比下检测的准确率有很大提高.该方法具有抗噪性、实时性等特点,适用于实际的语音识别应用.     

基于临界频带及能量熵的语音端点检测

语音端点检测的准确性直接关系着语音识别、合成、增强等语音领域的准确性,为了提高语音端点检测的有效性,提出了一种基于临界频带及能量熵的语音端点检测算法。算法充分利用人耳听觉特性的频率分布,将含噪语音信号进行临界频带划分,并结合各频带内信号的能量熵值在语音段和噪声段的不同分布,实现不同背景噪声下语音端点检测。实验结果表明,提出的语音端点检测算法与传统的短时能量法相比,检测正确率平均高1.6个百分点。所提方法在不同噪声的低信噪比(SNR)环境下均能实现语音端点检测。