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在语音信号处理中,端点检测是十分重要的一项内容。端点检测,可以在有噪声的背景中确定语音信号的起始点和终止点,为后续处理做必要的准备。而由于背景噪声的存在,光从波形上判断始终点会有一定困难。本文针对端点检测,介绍短时能量法与过零率法两种方法,并对这两种方法进行讨论。 相似文献
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在孤立字识别中,精确地判别语言信号的起始点和终止点是相当重要的。确定出语音信号范围的方案可以用来减少大量非实时系统的计算和提高识别精确度。本文在利用语音的某些特征参数——短时平均幅度或能量和短时平均过零率的基础上,提出了利用上述特征参数进行语音端点检测的IBM/PC机实现程序。 相似文献
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一种应用于语音识别的端点检测改进方法 总被引:1,自引:1,他引:0
语音端点检测是语音识别过程中的重要的一个环节,为了提高在强背景噪声条件下语音端点检测的性能,提出了一种将维纳滤波和改进的多子带熵相结合的方法.不仅有效地减少了背景噪声,而且大大提高了语音端点检测的准确性和稳健性.仿真实验表明,该方法计算简单,可靠信高,在较低的信噪比下仍能比较准确的检测到语音信号的端点. 相似文献
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MFCC是语音识别中常用的特征参数,根据MFCC分量对语音端点的敏感性,提出利用平常舍去的识别特征参数分量MFCC0作为语音端点检测的参量.接着根据MFCC0的特性设计了一种新的端点检测方法,该方法简单且无需增加额外的计算量.实验结果表明,基于该方法的语音识别系统不仅可以通过端点检测大大压缩数据量,而且提高了系统的识别率. 相似文献
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无论是信号处理领域中的语音识别技术,OA和AI中的自然语言理解技术,还是通信中的语音插空技术都离不开准确的语音端点分析。本文提出了一种快速、高效的端点分析系统方案及其相关的实用技术。该系统在IBM—AT上运行结果表明,对汉语中全部的四百多个基本音节均能给出正确的判别结果。窗口式操作方便、简单,自动数据处理和门限调整及其丰富的图形显示功能使本系统具有很强的实用性。 相似文献
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基于DSP Builder的语音端点检测的实现 总被引:3,自引:2,他引:1
介绍了一种基于能量变迁的语音端点检测方法以及如何用DSP Builder实现该方法的硬件电路设计.设计时采用了查表、多时钟频率设计和有限状态机的方法提高运算速度,简化硬件结构.通过仿真和FPGA验证结果表明,该方法可以有效的检测出语音信号的起点和终点,动态分帧的结构可以满足嵌入式系统的实时性要求. 相似文献
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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。 相似文献
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一种语音段起止端点检测新方法 总被引:21,自引:0,他引:21
本文在讨论传统语音段起止端点检测方法及其不足的基础上 ,提出了一种新的端点检测方法 ,称为频带方差检测法。实验证明 ,该方法有效提高了语音段起止端点检测的精确度和可靠性。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(22)
众所周知,在语音的系统的识别中,如何降低端点检测得出错率,一直是人们研究和考察的重点,然而重要的步骤就是进行端点的检测。因此对端点检测也成为了语音信号处理的一个一个关键的部分。本文就是根据声音端点检测的方法还有步骤,进行探讨还有研究,在本篇论文中可能会涉及到实验的相关的环节,本篇论文用实验的客观结果,来证明,这种端点检测法的出错率就会大范围的的降低,催检测的准确率也是一个大的提升,检测结果也会越来越精确。这样也更方便我们能准确的检测出语音信号的端点。 相似文献
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基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算,而没有对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法,并采用一种改进的DTW算法,在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效的降低了识别时间和存储数据量,提高了系统性能。 相似文献
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基于负熵的语音端点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在熵的基础上,引入数学上的负熵,并提出一种基于负熵特征的语音端点检测算法.算法利用平稳噪声的长时平稳特性,并通过合理假设,从噪声幅度谱中提取隐藏的高斯随机信息,在此信息基础上应用近似负熵算法构造负熵特征.与熵特征不同处在于,对平稳噪声负熵特征值趋近于零,并且与噪声信号幅度无关,基于这两种特性可以利用噪声的先验统计信息预先设定阈值,构造鲁棒性能较高的语音端点检测算法.实验表明,即使在噪声信号类型、幅度、信噪比改变或者无法正确的获取噪声后验信息的情况下,新算法依然能够保持较高的噪声检测正确率. 相似文献
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端点检测中的一种新的对数能量特征 总被引:4,自引:1,他引:3
分析了端点检测中常用的短时线性能量和短时对数能量的优缺点,提出了一种新的对数能量特征,综合利用了前两者的优点而克服了它们的不足之处。同短时线性能量特征相比,不会造成幅度较小的辅音和静音的混淆,同时也不出现短时对数能量特征中的噪声段的特征值过大的问题,较好地反映了语音信号中不同部分(语音、噪声和静音)的区别,具有良好的区分性能。与基于模糊聚类的门限估计算法的结合使用后,使系统的识别率有了明显的提高。 相似文献
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