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在基于短时能量和短时过零率的双门限语音端点检测算法基础上,改进其有效语音的判断条件,采用MATLAB工具分析了改进算法的有效性。提出了基于改进算法的语音端点检测电路的设计,该设计减少了实现语音端点检测电路对硬件资源的需求。ModelSim仿真验证表明,改进后的算法有较好的实时性,在采集完一帧语音数据后第4拍给出语音有效信号。最后给出该语音检测电路的FPGA验证平台。 相似文献
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一种基于能量聚类分析的句子语音端点检测法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对语音复读系统等背景噪声相对较小且稳定的实际应用环境,提出一种改进的基于时域分析的句子语音端点检测算法.因为在此类应用环境中,对句子语音端点检测的干扰因素较少,且一般需要实现快速的句子语音端点检测.因此,简化了所要使用的语音特征参数,不再使用时域分析中常用的过零率,仅使用语音信号能量特征值辅以聚类分析完成语音端点检测.实验表明,本算法简化了端点检测的过程,可以便捷有效地检测出句子中的语音端点. 相似文献
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语音端点检测是语音识别系统的一个重要组成部分,特别是在噪声环境下,其准确性直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别性能。提出了一种在噪声环境下基于短时TEO能量的语音信号端点检测方法,采用了双门限-三态转换判决机制以保证算法在噪声环境下的端点检测准确性和对信号绝对幅度变化的稳健性。实验结果表明,与传统的短时能量法和谱熵法相比,该算法在低信噪比情况下具有更好的端点检测能力,显示了算法的优越性。 相似文献
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一种语音信号端点检测方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在语音识别系统中,端点检测的误差会降低系统的识别率,进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。本文提出了一种基于模型的Teager能量端点检测方法。实验证明,该算法比传统的能量过零率端点检测算法具有更高的识别率,能够更准确的检测出语音信号的端点。 相似文献
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林雪梅 《计算机工程与科学》2011,33(1):94-96
本文在分析基于短时能量的语音端点检测算法局限的基础上,引入短时信噪比SNR估计方法,并设计自适应的判决门限,提出一种自适应语音端点检测算法.通过对平稳高斯白噪声环境下信噪比从-10dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验表明,所提方法能更为准确地检测到语音的端点. 相似文献
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为了提高语音端点检测效果,将小波分析和神经网络相融合,提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法(WA-PCA-RBF)。利用小波分析提取语音信号的特征向量,采用主成分分析法选择语音信号特征,消除冗余特征,将选择特征向量作为RBF神经网络输入,通过遗传算法优化RBF神经网络参数建立语音端检测模型。结果表明,相对于传统语音端点检测算法,WA-PCA-RBF提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,可满足实际系统需求。 相似文献