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基于双门限两级判决的语音端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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基于改进型双门限语音端点检测算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果.传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率很高.基于提高此方法识别率的目的,采用调整阈值个数,平滑滤波,引入语音结束最小长度的方法对其进行改进,通过了Matlab仿真实验,得出了较好的语音端点检测准确率. 相似文献
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基于信号递归度分析的语音端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低信噪比、非平稳噪声环境下的语音端点检测,提出了一种基于语音/噪声的信源系统动力学特性差异,通过分析信号递归度变化,设定双门限判定语音端点的方法。和传统的能量法、倒谱距离测度法比较,准确率较高。为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。 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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高脉冲噪声坏境中双门限法语音端点检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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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。 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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针对实时语音采集系统应用到工业行业中所面对的增加有效记录时间和提高噪声环境下的录音回放效果问题,研究了端点检测方法和语音增强方法。端点检测方法基于有限状态机模型,引入通信中AMR-WB标准的激活检测算法作为语音帧或噪声帧判据,端点检测可达到良好的实时性和准确性,并对于低幅度信号增加了过零率判据可进一步降低检测算法对语音的漏报率。语音增强方法以参数可配置的低频带阻滤波结合维纳滤波来增强语音采集系统对多种环境噪声的消除能力。实际使用表明该端点检测方法和语音增强方法对于提高工业领域应用中实时语音采集系统的记录长度和回放效果具有很强的实用性。 相似文献
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工厂自动控制系统的说话人识别模块实现 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一个工厂自动控制系统中说话人识别模块的实现方法。采用实时语音端点检测算法作为语音端点检测算法,MFCC和ΔMFCC作为特征矢量,矢量量化和动态时间规整作为模式识别算法,以及系统软硬件的实现。 相似文献
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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. 相似文献
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基于EMD拟合特征的耳语音端点检测 总被引:4,自引:0,他引:4
耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难。耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)中的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),首次提出了一种基于EMD拟合特征的耳语音端点检测新方法。利用EMD得到的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)能量,以其归一化拟合参数为耳语音端点检测的特征,可以准确地划分出耳语音端点。实验表明,该方法在耳语音端点检测中取得了很好的效果,在1200个信噪比为2~10dB的测试样本中,检测准确率为98.25%。 相似文献
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基于子带能量累积变化的语音端点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献