改进的基于长时谱能量差异和基音比例的语音检测方法

语音检测是语音信号处理的前端,利用长时谱能量差异特征的语音检测无法区分突发噪声和语音,掺杂着突发噪声的语音信号会对语音处理系统带来不良影响。提出了一种基于长时谱能量差异特征和基音比例特征相结合的语音检测方法,该方法的优点是,在利用长时谱能量差异特征基础上引入基音比例特征,从而有效减少了将信号中突发噪声误判为语音的错误。实验显示,该算法能够在多种信噪比环境下取得很好的检测结果。     

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。     

一种高精度改进型SHR基音检测算法

利用正弦语音模型中浊音存在的谐波与子谐波,在SHR(subharninctoharmonicratio)算法的基础上,提出了一种改进型高精度基音检测算法ISHR(improvingsubharninctoharmonicratio)。根据幅度调制和频率调制在语音分析中的特性、频域中幅度值和自相关频率比值,该方法采用基于正弦模型的均方误差对语音进行检测,提取出准确基音。仿真结果表明此种算法在基音提取中具有高精度及高可靠性。     

基于线性预测残差倒谱的多语音基音频率检测

本文提出了一种基于线性预测残差倒谱的多语音基音频率检测算法,该算法首先对混合语音信号进行线性预测分析,进而计算预测信号与原混合信号的残差,并对残差信号做倒谱变换,得到混合语音信号的线性预测残差倒谱;然后在该信号的残差倒谱中,结合图像处理的技术,利用语音信号基音倒频匹配法检测出多语音信号的基音频率;最后在基音标定的过程中,本文算法利用语音信号的连续特性,依据信号基音频率前后差距变化最小原则标记出各基音所属话者。实验结果表明,本文提出的算法在弱回声及无回声的情况下能快速有效地从单声道混合语音信号中检测出多语音基音信息。     

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。     

基于河南方言的低信噪比下基音检测算法研究

基音检测是河南方言语音信号处理中的一个重要环节,针对低信噪比环境下的河南方言语音基音检测准确率低的问题,提出了一种语音信号增强和基音检测相结合的算法.通过多窗谱估计的改进谱减法对语音信号进行降噪处理,对增强后的语音信号用中心削波法消除偏离基音轨迹的野点,再通过自相关法实现基音检测.仿真结果表明,对于低信噪比环境下河南方言语音信号的基音估值检测结果准确,估算出的基音频率和实际基音频率能很好的重合.     

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。     

基于改进语谱图的深度学习说话人识别

为了提高说话人识别系统的性能,提出基于改进语谱图的深度学习说话人识别算法。语谱图当中包含了语音的内容、情绪、语种以及说话人身份等多种信息,在以往的说话人识别算法中,往往没有考虑到说话人身份特性,采用直接提取语音中的语谱图作为网络输入,而说话人识别系统中需要提取语谱图中表征身份的信息,因此需要在原始语谱图的基础上进行改进。在语谱图中,基音频率以及共振峰等信息最能表现说话人的身份特征,从而提出根据语音信号中每一帧的基音频率进行自适应梳状滤波,得到改进后的语谱图,再通过卷积神经网络提取说话人特征,从而达到提升识别准确率的效果。网络模型采用MobileNetv2神经网络,该网络模型具有模型参数少、收敛速度快、识别速度快等优点,有利于实际应用。在对照实验结果中,该方法相对于原始语谱图的准确率分别提高了2.3%、5.2%、3%。     

汉语语音正弦模型特征分析和听觉辨识

为了研究汉语语音的声学特征,将语音信号的正弦模型应用于语音的特征提取和分析,通过对语音的模型参数应用峰值匹配算法,得到了基于正弦模型的语谱图.该语谱图能直观地反映出语音信号中基音频率及共振峰的细节及其变化规律,为语音信号的分析提供了可视化的工具.在此基础上,对汉语单韵母音节的前两个共振峰进行了分析,在控制使用少数几个主...     

一种改进的自相关基音检测算法

提出了一种改进的ACF基音检测算法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,在基音检测过程的前端和末端加入了有效的预处理和后处理技术。实验结果表明,该算法比传统的自相关算法具有更高的准确性,在低信噪比下,基音周期提取和清浊判决具有令人满意的效果。     

一种基于检测元音的孤立词端点检测算法

提出了基于检测元音的端点检测算法。首先检测到语音中的元音的端点。然后利用元音的端点作为参考端点检测出语音真实的端点。将新方法应用在T146数据包在NoiseX-92的5种噪声下的端点检测和识别实验。并和基于能量的端点检测算法比较。2种不同的实验表明，提出的基于检测元音的孤立词端点检测算法可以在不同信噪比下提高端点检测的准确率，并在低信噪比的环境下能明显提高语音识别系统的识别率。     

基于Gaussian-Gamma 模型的语音激活检测

语音端点检测是语音信号预处理过程中的一个重要环节,而在实际的噪声环境下,一些传统的端点检测方法已经不适用,为了提高在强背景噪声条件下语音端点检测的性能,提出了一种在DCT变换域下,基于Gaussian-Gamma模型的语音端点检测算法,设定其纯净语音信号的统计分布函数为Gamma分布,其相应参数使用了最大似然估计以及预测估计的方法.该算法具有较高的准确性和稳健性.仿真实验表明,该方法鲁棒性较好,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.     

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。     

一种应用于语音识别的端点检测改进方法

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.     

一种带噪语音信号端点检测方法研究

端点检测是语音识别中的一个重要环节.当信噪比较低时,传统的端点检测方法不能有效的工作,影响了系统的识别率.为此,本文提出了一种更有效的端点检测算法--基于LPC美尔倒谱特征的端点检测方法,它是基于LPC距离方法的一种改进.实验证明,该算法在低信噪比的情况下,能够准确的检测出语音信号.通过对三种不同的端点检测算法的比较,证明了基于LPC美尔倒谱特征算法的检测正确率较高.     

一种改进的信号灵活分割算法及语音信号清-浊音的自动分割

文中主要对王永忠等提出的灵活分割算法存在的问题做了相应的改进,并做了比较分析,然后将改进后的分割算法应用于语音信号的清-浊音自动分割中.经过大量的理论模型与实际语音信号验证该改进后的算法确实解决了二进分割算法及王永忠方法存在的问题,达到了对信号自适应有效分割.仍然采用Wesfreid等提出的清-浊音识别准则,将新的分割方法应用到实际语音信号的清-浊音自动分割中,不仅同样产生较好划分结果,而且在时间上没有过多的冗余分割.     

基于MEFF倒谱距离与对数能量融合的语音端点检测方法

为提高低信噪比环境下语音端点检测算法性能不高的问题,提出将MFCC倒谱距离与对数能量结合进行端点检测.首先,对语音计算对数能量,然后计算改进的倒谱距离,将MFCC倒谱距离与对数能量融合,获得了一种新的语音参数,该参数能有效地提高低信噪比情况下语音与噪声的区别,对参数进行顺利滤波用于语音端点检测,采用自动更新的双阈值进行语音端判别.仿真实验表明,该算法具有较好的适用不同噪声,在低信噪比下依然能获得比较理想的端点检测效果.     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

基于局部余弦变换的低比特变速率语音编码算法研究

提出将局部余弦变换(LCT)算法应用于语音编码中,系统设计了一个平均比特率近1.6kbit/s的低比特变速率语音编码器。在变比特率编码器设计中采用SVM算法进行VAD检测。激活语音帧的语音模式采用GSM半速率编码中的划分方法,但将其中的强浊音模式和中浊音模式合并为一个中强浊音模式。对各类语音模式和无声帧(背景噪声)的局部余弦变换系数采用分维矢量量化算法进行量化,码书设计采用LGB算法。编码中的码书搜索采用树形快速搜索算法。通过主观非正式听力测试表明设计的变比特率编码器编码的重建语音MOS约为3.15,与比特率为2.4kbit/s美国联邦声码器标准MELP的重建语音相当,具有较强的顽健性,适合于对存在各种环境噪声的语音进行编码。