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。     

语音信号端点检测的程序实现

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。     

基于短时自相关及过零率的语音端点检测算法

传统的基于短时能量端点检测算法,在高信噪比环境下可以比较准确地检测出语音端点,但在低信噪比环境下检测效果不理想。文中提出了基于短时自相关最大值与短时过零率之积的改进算法。利用短时自相关最大值可以有效地区分出语音段和噪音段,利用短时过零率可有效地检测出清音信号,将两参数相结合可有效地检测出低信噪比语音信号的端点。实验证明,在低信噪比环境下该改进算法相比短时能量算法减小了检测误差,可以有效地检测出语音端点。     

端点检测两种方法的讨论

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。     

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。     

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。     

孤立词语音识别中端点检测加速器的设计与实现

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征作为判决特征参数.这些方法在实际应用中,尤其当信号信噪比比较低时,无法满足系统的需要.文中利用零能积差作为判决采样信号帧是否为语音信号的依据,并通过了硬件来实现.结果表明,该模块较传统方法在保证高识别率的同时,提高了模块的速率,减小了面积,具有一定的实用价值.     

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.     

分布式干涉型光纤振动传感器实验研究

为实现无电磁干扰的小区周界安全检测,开发出了一种新型的分布式干涉型光纤振动传感器,基于MZ光纤干涉型传感光路,采用干涉法检测光缆振动,构成小区光纤周界检测传感器,当传感光纤受到外界入侵扰动时,接收到的干涉条纹会产生明显的变化,从而给出周界安全预警。并分别以频率14.6678Hz和20.2012Hz的三角波作为调制信号进行了实验研究,结果显示,干涉型扰动探测系统非常灵敏,只要光缆有轻微的触动,波形就会有明显的改变,很容易区分有无外界的扰动发生,对安全防范意义重大。     

基于3×3耦合器的环型Sagnac干涉仪管道监测系统实验研究

利用基于3×3耦合器的Sagnac光纤干涉仪分布式 光纤振动传感器,构建管道安全监测系统,实现对长距离输油气 管道沿线进行实时安全监测,判断管道沿线是否有威胁管道安全的行为发生并进 行定位。监测系统采用环型结构 Sagnac光纤干涉仪,利用3×3耦合器对光信号相位有调制作用的特点,无需进行特定的相位 调制和解调,优化了光路,提 高了信号处理精度。给出了光波的相位调制和理想状态下外扰动行为的定位表达式,阐述了 系统的工作和定位原理。根据 光路设计和定位理论建立了Sagnac环型结构实时监测实验系统,开发了监测系统实验软 件,利用选定的扰动信号源, 通过外扰动行为产生的不同频率扰动信号对光信号产生调制,并对所接收的干涉光信号进行 分析和定位的实验研究,实验结果表明,对100～500Hz的外扰动信 号,定位计算结果最大相对误差为1.23%。本文构建的管道监测系 统 不仅能迅速地监测到高频的外扰动信号,还能有效地监测到低频的外扰动信号,为管道沿 线进行实时安全监测和对扰动位置的实时定位提供有效的技术保障。     

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。     

旅游安全事故周界安防入侵监测系统光纤Φ-OTDR传感器性能研究

为了全面评估旅游安全事故周界安防入侵监测系统的光纤Φ-OTDR传感器性能,本文采用了蝶形单模光纤和侵入板制作了光纤Φ-OTDR传感器,并将该传感器埋在细沙中,利用光纤Φ-OTDR(相位时域反射仪)搭建了基于分布式光纤Φ-OTDR传感器的旅游安全事故周界安防入侵监测系统,并对入侵信息(侵入者位置、重量及高度信息)进行了监测和评估。研究发现,采用所设计的光纤侵入板作为传感器,入侵监测系统能对侵入位置进行准确监测,定位精度小于10 m;重量监测下限达到15 kg;对越高的侵入者监测准确度越高,其准确度可达到99.6%。结果表明:基于光纤Φ-OTDR传感器的入侵监测系统能对长距离、大范围的入侵者进行准确监测,该入侵监测系统可广泛用于旅游景点危险禁区安全事故的安防实时监控。     

基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射计（-OTDR）分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机（SVM）的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二叉树结构建立基于SVM算法的分类器,对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征,通过分类器I在对有无扰动信号进行判别的基础上,进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验对所提出的方法进行验证,对600组实验数据进行扰动判别和模式识别,正确的扰动判别率在96%以上,漏报率和误报率在4%以下;正确的模式识别率均在94%以上。     

一种漏缆入侵探测系统的接收机设计与实现

基于漏泄电缆的周界入侵探测系统因具有良好的安全隐蔽、随形安装、全方位警戒和全天候工作等特点,吸引了安防领域研究者和市场的注意力。文中提出了一种新型零中频正交解调接收机设计方法,该方法将高频信号搬移到基带进行处理,避免常规设计中采用超高速AD器件的高昂成本,同时改善了漏缆入侵探测系统的性能。ADS仿真表明:80120 MHz工作频段内接收机具有2.8 dB的噪声系数及69 dB的链路增益。测试结果表明,同一工作频段内接收机具有3.2 dB的噪声系数及67 dB的链路增益,实测和仿真结果吻合良好。系统试验表明采用该接收机的周界入侵探测系统,其定位精度优于10 m、误报率和漏报率优于5%。