高脉冲噪声坏境中双门限法语音端点检测研究

语音端点检测是对有效语音段的识别关键技术,准确的端点检测使语音信号的后续处理计算量减少,有效地节约资源。现在多数语音端点检测技术例如能频值、谱熵、小波能量熵变换等都能准确检测出有效的语音段。文中介绍了一种双门限端点检测法,即利用短时平均过零率和短时平均能量法进行双门限检测,再设置一个最短时间门限,有效地在高脉冲噪声环境中准确识别汉语发音。通过与其他方法对比实验,文中双门限技术在短时高脉冲噪声环境下能有效提高语音识别率。仿真结果表明,端点检测正确率达93%。     

基于变帧长自适应门限的端点检测方法

传统的双门限端点检测算法的门限一般通过经验值来确定。在实际应用中,这种凭经验得到的判决门限往往不能很好地适应环境变化,尤其是在噪声环境下,经验判决门限不能适应背景噪声的变化。将1种自适应门限、窗长动态变化相结合的双门限端点检测算法用于语音端点检测,实验结果表明该方法在常见的弱噪声环境下效果较好,具有一定的鲁棒性。     

语音端点检测中能零比方法的改进

传统的基于语音信号短时能量与短时过零率之比的单参数双门限端点检测方法对高信噪比的语音信号能实现较好的检测,而在低信噪比的情况下检测正确率却很低。本文在研究了语音信号的非线性分析方法后,提出了一种改进的端点检测方法。首先,对分帧加窗后的每一帧带噪语音信号进行经验模态分解求其短时Teager能量;然后,求每一帧的短时过零率,平滑处理之后进行归一化;最后,求出短时Teager能量与归一化短时过零率之比用于端点检测。经过仿真实验证明,本文提出的改进方法能够在低信噪比的带噪环境下实现比传统能零比方法更好的端点检测效果。     

基于谱减法和均匀子带频带方差法的端点检测研究

传统的端点检测算法是基于短时能量和短时过零率的双门限检测法,该算法对于含噪语音信号检测效果不佳.因此,将谱减法与均匀子带频带方差算法相结合,结合算法分两个过程,首先用谱减法对带噪语音信号进行降噪,然后用均匀子带频带方差法进行端点检测.实验结果表明,结合算法对于含噪较多的语音信号检测效果良好.     

基于双门限两级判决的语音端点检测方法

端点检测是语音信号处理过程中的重要步骤,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果。因此对于端点检测方法,特别是在噪声环境下的端点检测研究,一直是语音信号处理中的热点。文中针对声纹识别系统所作的端点检测前端处理,对比了利用短时能量和短时平均过零率进行端点检测的方法,运用Matlab实现了双门限法端点检测的编程和仿真。仿真结果表明,端点检测准确时识别率为93%。     

基于Mel-TEO的带噪语音端点检测算法

针对短时TEO能量算法抗噪性差的缺点,提出了一种强噪声下的端点检测新算法.该算法在短时TEO能量端点检测的基础上,增加Mel倒谱距离判断环节,采用先粗判后精判的互补性两级判决机制.首先利用强抗噪性Mel倒谱距离进行端点粗判,然后再利用体现语音信号时域特征与语音共振峰特性的短时TEO能量进行端点精判.实验表明,在信噪比相对较低的环境下,该改进算法与传统的双门限法和短时TEO能量相比,在没有增加运算复杂度的同时提高了检测系统的准确度.     

基于短时能量的语音端点检测算法研究

研究了噪声环境下，利用短时能量为特征进行语音端点检测的问题。在采用短时全带能量为特征的基础上，提出的算法将短时高频能量作为辅助特征，同时使用了最优边沿检测滤波以及双门限-三态转换判决机制，从而保证了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，与传统的能量闻值法以及G．729中使用的VAD算法相比，提出的算法在噪声环境下具有更好的性能，是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。     

汉语数字耳语音识别研究

耳语音识别可应用于国家安全的某些特殊需要。运用双门限法对语音样本进行端点检测,通过实验分别找出短时能量、短时过零率的高低门限4个参数的最佳取值。深入分析研究参数的抗噪问题,在MFCC参数中引入短时能量、一阶差分、二阶差分等参数,增强MFCC的抗噪性。研究表明,在隐马尔可夫模型中,MFCC和LPCC联合运用讨论识别效果要远优于独立参数。     

基于EMD和改进双门限法的语音端点检测

语音端点检测的准确与否直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别能力,在基于短时能量和过零率的端点检测算法中,能量计算方法不尽合理而且在低信噪比下检测效果大大降低。对此提出了一种基于经验模式分解和改进双门限法的语音端点检测算法,仿真结果表明在低信噪比情况下本文算法有更好的端点检测能力,显示了算法的优越性。     

基于短时能量比的语音端点检测算法的研究

研究了噪声环境下,利用短时高低频能量比进行语音端点检测的问题。在高信噪比的情况下利用传统的双门限判决算法,在低信噪比的情况下采用短时高低频能量比并辅以过零率为特征参数的算法,保证了在高、低信噪比环境下的端点检测的准确性。试验结果表明,与传统的能量阈值法相比,提出的算法具有更好的性能,是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。     

一种改进的语音端点检测方法研究

为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了改进的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,加入第三道门限——近似熵,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越．能够比较准确的检测语音信号。     

基于ICA增强和谱熵的语音端点检测方法

端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果。提出了基于ICA(独立分量分析)增强和谱熵的语音端点检测方法。仿真实验表明此方法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比下的端点检测。     

An Algorithm of Voice Activity Detection Based on EMD and Wavelet Entropy Ratio

A new method was proposed to identify speech-segment endpoints based on the empirical mode decomposition (EMD) and a new wavelet entropy ratio with improving the accuracy of voice activity detection. With the EMD, the noise signals can be decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs). Then the proposed wavelet energy entropy ratio can be used to extract the desired feature for each IMFs component. In view of the question that the method of voice endpoint detection based on the original wavelet entropy ratio cannot adapt to the low signal-to-noise ratio (SNR) condition, an appropriate positive constant was introduced to the basic wavelet energy entropy ratio with effectively improved discriminability between the speech and noise. After comparing the traditional wavelet energy entropy ratio with the proposed wavelet energy entropy ratio, the experiment results show that the proposed method is simple and fast. The speech endpoints can be accurately detected in low SNR environments.     

基于子带能量累积变化的语音端点检测

噪声环境下的语音端点检测在稳健语音识别中占有十分重要的地位。根据噪音和语音子带能量的累积分布变化,提出一种新的语音信号端点检测算法。通过计算各帧的子带能量变化程度,并以此设定门限进行语音端点的检测。实验表明,与一些传统的端点检测算法比较,该算法在速度和抗噪声能力上都有所增强,适合低信噪比下的语音端点检测。     

基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测

语音处理中,在噪声环境尤其是在非平稳噪音环境下进行端点检测是很困难的。在低信噪比的情况下,传统用于端点检测的特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测的效果严重退化。为此,笔者从语音信号的时域或频域出发,提出了一种把短时自相关函数最大值和短时过门限率相结合的方法。实验表明,该方法弥补了自相关函数最大值方法和过零率的不足,提高了语音端点检测的性能。     

一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法

环境噪声是语音识别和说话人识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术之一,性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。文章提出一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法基础上,该算法进一步综合利用短时过零率和短时能量作为最终判决的门限。实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

基于DCT增强和改进谱熵的语音端点检测方法

端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到后面的学习及识别效果．提出了基于DCT（离散余弦变换）增强和改进谱熵的语音端点检测方法．首先，通过DCT（离散余弦变换）进行语音增强，然后再通过改进谱熵法判决去噪后语音的端点位置．仿真结果表明：此方法快速有效，具有较强的抗噪能力，特别适合低信噪比下的端点检测．     

低信噪比下多参数融合的自适应语音端点检测

传统语音端点检测方法利用语音和噪声在某单一参数特征上的差异进行信号中语音起止点的切分,但不同参数在低信噪比不同噪声环境下表现不稳定,鲁棒性差。因此,本文提出了基于均匀子带谱方差,能熵比,梅尔倒谱距离,似然比四种参数相融合的语音端点检测方法。该方法能自适应地改变各参数阈值,并通过实时监测噪声段能熵比的值确定所采用的投票判决机制,从而进行语音端点判定。实验结果表明,该方法在低信噪比下较常用的端点检测方法有更高的检测正确率及鲁棒性,对语音信号后续处理工作有一定的借鉴意义。