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。     

基于多带谱相减的语音端点检测算法

为了提高噪声环境下语音端点检测的鲁棒性，介绍了一种基于多带谱相减的语音端点检测算法．仿真结果表明，与传统的基于短时能量，过零率语音端点检测算法相比，在低信噪比环境下，该算法仍可以有效的检测出起止端点．     

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。     

基于传统能零比和自相关函数主副峰结合的端点检测法

端点检测是语音信号处理中的一个非常重要的步骤,其准确度直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的端点检测方法可以在高信噪比环境下准确地检测语音端点,但在低信噪比情况下,传统的端点检测特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测效果的下降。为此,本文提出了一种对语音进行改进的多窗谱减法降噪和中值滤波减少低信噪比环境下无话段的起伏后,在结合对数能量、过零率和自相关函数主副峰比值的端点检测方法,实验表明,该方法比传统的端点检测方法具有更好的精度和鲁棒性,在低信噪比环境下取得了良好的端点检测效果。     

机载环境下的语音端点检测

由于传统的语音端点检测方法仅以信号的短时能量、过零率等简单的单一特征作为判决特征参数,这些方法在实际应用中,很多都无法满足系统的需要。针对机载环境下的带噪语音进行研究,在传统方法的基础上作了两点改进:把短时能量和过零率结合为一个特征即短时能零积,并把其和短时自相关函数结合起来作为端点检测的特征参数。对于短时自相关的门限,不是利用传统的主副峰比值,而是利用达到副峰的时间间隔作为判决门限。通过对不同信噪比的机载环境下的带噪语音进行试验仿真,发现这种方法比单一的特征参数更有优越性,效果更明显。     

基于Teager能量算子的语音端点检测算法研究

语音识别中端点检测是很重要的环节,检测的好坏直接影响到后面的语音识别的效果。传统使用的短时能量与短时过零率方法在信噪比较低时,不能有效地检测语音端点,检测准确率较低。利用Teager能量算子的非线性特性,能在抑制背景噪声的同时对平稳和不平稳信号有不同程度的衰减。因此,文中提出一种基于Teager能量算子的端点检测方法,并进行改进检测算法。经过实验证明,改进的算法与短时能量检测的结果相比,该算法在信噪比较低的情况下,能够比较准确地检测出语音的起始端点,同时语音端点检测准确率比较高,验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

SOM-LSTM递归神经网络语音端点检测系统

语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,传统的语音端点检测算法往往是基于短时能量以及过零率等实现,在低信噪比的环境下,检测算法的准确度较低。因此,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络和长短时记忆(LSTM)递归神经网络相结合的端点检测算法。该算法通过检测语音信号在每个时间节点上的特征属性利用SOM神经网络进行聚类,并根据每个时间节点的语音状态对聚类结果进行调整,构造能够判别语音状态和噪声状态的样本作为LSTM递归神经网络的输入,利用LSTM递归神经网络实现端点检测的目的。     

基于自相关函数最大值的语音端点检测方法

基于短时能量和隐马尔夫模型端点检测方法都有一定的局限性,笔者通过研究浊音的周期性及其自相关函数通过低通滤波器后的特性,提出了基于自相关函数最大值的语音端点检测算法,实验结果表明,即使在较低信噪比情况下采用该算法仍能较准确地检测出语音信号的端点位置。     

基于倒谱特征的带噪语音端点检测

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差.在高信噪比情况下,正确地确定语音的端点并不困难.然而,大多数实际的语音识别系统需工作在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法在噪声环境下不能有效地工作.本文利用倒谱特征来检测语音端点,提出了带噪语音端点检测的两个算法,第一个算法利用倒谱距离代替短时能量作为判决的门限,第二个算法改进了基于隐马尔柯夫模型(HMM)的语音检测以适应噪声的变化,实验结果表明本方法可得到高正确率的带噪语音端点检测.     

基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法

针对传统能量熵的短时能量与子带谱熵容易受噪声环境影响,低信噪比下端点检测性能下降的问题,提出一种基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法.首先对语音进行噪声估计并以此计算语音存在概率;然后利用估计的噪声能量修正短时能量,用语音存在概率作为加权系数优化子带谱熵,并将两者结合生成改进的能量熵;最后给出基于噪声估计的动态门限以及实时的端点检测策略.实验结果表明,在信噪比5 dB、0 dB的多种噪声环境中,基于噪声估计的改进能量熵端点检测算法相比传统能量熵算法与改进子带能谱比算法,检测正确率平均提升7％.     

改进的基于多特征的语音端点检测方法

噪声环境是语音识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术,其性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。提出一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法上综合利用短时过零率和短时能量多特征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。     

一种低信噪比环境下的语音端点检测方法研究

传统的端点检测算法常以短时平均能量、短时平均过零率等特征作为判决参数,但是这些方法在实际应用中,特别是强背景噪声环境下,准确率下降.为此,在利用帧间的倒谱系数距离作为判决方法的基础上,提出改进方法.首先用加权功率谱减法降噪,然后直接计算各帧的倒谱系数相对于原点的距离,再根据预设的判决门限进行判决,降低了因对应系敷异号而导致计算帧间倒谱系数距离时产生误判的可能.实验表明,该算法能在低信噪比环境下有效地检测出语音信号的起始住置.     

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。     

一种基于谱熵的语音端点检测方法

在低信噪比环境下,为了提高语音端点检测的效果,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法。基于子带谱熵法,引入正参数对基本的谱熵法进行算法改进,得到改进后的子带谱熵法,通过增加预判环节选择合适的正参数,加大语音信号与噪声信号的区分度,进一步改善在低信噪比环境下算法的效果,得到新的语音端点检测算法。仿真实验表明,新的算法不仅快速高效,具有较强鲁棒性,而且适合在低信噪比环境中较准确的检测出语音端点。     

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%。     

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.