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几种无语音检测噪音估计方法的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
噪音谱的估计是谱相减方法中关键的一环。传统的噪声谱的估计是通过对输入语音作语音检测,区分出纯噪声段,根据噪声段的频谱估计出噪声谱。该方法的准确性局限于语音检测算法的性能,在信噪比较低时,性能下降很快。近年来人们提出了多种不用语音检测的噪声估计方法,这些方法不区分语音和非语音段,在每一帧都进行噪声谱的更新。评估了几种无语音检测的噪音估计方法,比较了它们用于谱相减时在语音识别中的性能,提出了一种新的基于能量聚类的无语音检测噪音估计方法,通过实验验证了它的优良性能。 相似文献
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为了解决短波通信中语音检测的问题,针对短波语音信噪比低,噪声复杂的特点,对幅度谱熵算法进行了修正,选取功率谱熵作为VAD特征,加入谱熵平滑和hangover设计,研究了基于功率谱熵的语音端点检测算法。实验证明,算法对几种典型的短波语音均有比较理想的性能。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(1)
谱减法是目前减少噪声干扰、提高语音质量的一种有效方法。为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出一种基于TEO(Teager Energy Operator)能量的改进谱减法。该方法利用TEO能量对带噪语音进行语音活动检测,区别出噪声段和语音段,对噪声段和语音段分别进行谱减处理,既保证了语音质量,又尽可能地消除了噪声干扰。在F16战斗机噪声环境中对算法性能进行测试,结果表明,该方法提高了输出信噪比,抑制了音乐噪声,具有良好的语音增强效果。 相似文献
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语音信号端点检测的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测是语音识别中的一项关键技术,端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响,特别是对端点检测比较敏感的语音识别算法。本文通过实验证明采用LPCMFCC的带噪声端点检测改进方法在白噪声低信噪比下性能明显优于基于能量和常规倒谱距离的检测方法。它消除了噪声的影响,具有很好的鲁棒性,且具有较强的实际应用价值。 相似文献
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针对现有基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音激活检测(VAD)算法对噪声的跟踪性能不佳的问题,提出采用Baum-Welch算法对具有不同特性的噪声进行训练,并生成相应噪声模型,建立噪声库的方法。在语音激活检测时,根据待测语音背景噪声的不同,动态地匹配噪声库中的噪声模型;同时,为了适应语音信号的实时处理,降低了语音参数提取的复杂度,并对判决阈值提出改进,以保证语音信号帧间的相关性。在不同噪声环境下对改进算法进行性能测试并与自适应多速率编码(AMR)标准、国际电信联盟电信标准分局(ITU-T)的G.729B标准比较,测试结果表明,改进算法在实时语音信号处理中能够有效提高检测的准确率及噪声跟踪能力。 相似文献
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一种新的基于信息熵的带噪语音端点检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
在自动语音识别和变速率语音编码技术中,语音端点检测是前端处理的一个重要环节.而在实际的噪声环境下,一些传统的端点检测方法已不适用.该文提出了一种新的基于信息熵的语音端点检测方法,该方法通过对语音信号的短时功率谱进行谱分析,由此构造熵函数作为端点检测的特征参数.实验结果表明,该方法在噪声环境下性能优于传统的基于能量的端点检测方法.而且相对于基于频谱谱熵的算法,在低信噪比(SNR〈0dB)情况下,该文方法有更好的鲁棒性,可使平均检测精确度进一步提高约5%. 相似文献
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基于频谱方差的抗噪声语音端点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在语音识别系统中,对识别的准确性有很重要的作用.对于纯净语音信号,传统的端点检测算法能够很好地检测语音部分的起止点.由于在有噪声干扰的情况下,算法的检测准确度往往会急剧下降.为了改善噪声环境下的端点检测效果,从语音信号和噪声信号频域分布特性的差异出发,用频谱方差数值来区分语音和噪声,提出了基于频谱方差的端点检测算法,并进行了无噪声和噪声环境下的仿真,证明了这种算法在强噪声干扰的情况下也能够取得很好的效果.同时将新算法和传统的基于LPCC的端点检测算法进行了对比试验,实验结果表明,在噪声环境下,新算法的检测精度有明显提高. 相似文献
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基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测 总被引:4,自引:0,他引:4
在有噪声干扰的情况下,传统的语音端点检测方法的检测准确度明显下降。为了在强背景噪声环境下有效区分出语音信号和非语音信号,针对倒谱距离端点检测方法进行了研究,提出了一种基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测方法。本方法引入倒谱距离乘数和门限增量系数,针对不同信噪比采用不同的倒谱距离乘数,并采用自适应判决门限的方法进行语音端点检测。MATLAB仿真实验结果显示,在不同背景噪声和不同信噪比下,本方法对于语音端点检测具有较高的检测正确率,其端点检测效果明显优于传统端点检测方法,适用于强背景噪声下的端点检测。 相似文献
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语音信号处理中减谱法是一种传统的降噪方法,但减谱法利用固定的无音片段作为噪声样本容易产生误差。谱熵法是一种有效的端点检测方法,但在低信噪比环境下,检测效果将大大降低,并且门限估计也采用初始的固定无音片段。为此,提出了一种降噪和端点检测同步的方法。实验结果表明,該方法可以得到较高正确率的端点检测结果。 相似文献
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语音识别系统中语音活动性检测方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前语音活动性检测技术中传统方法普适性差和在低信噪比下检测性能陡降的问题,研究了在低信噪比强噪声(平稳和非平稳)环境下的语音时频增强相和基于改进谱熵能量的活动性检测相结合的语音识别系统的研究。首先估计背景噪声能量,分别对语音信号进行频域和时域的增强处理;然后利用一种鲁棒性更好的特征参数来判断语音端点。验证结果,表明,该方法在平稳和非平稳两类噪声环境下均具有较好的检测性能,其应用范围更广泛。 相似文献
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基于语音帧检测和子带谱跟踪的噪声估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统基于最小统计和递归平均的噪声估计算法存在较长时间延迟的问题,提出一种快速跟踪的噪声估计算法,将语音活性检测应用于子带谱跟踪来估计非稳定噪声的功率谱。仿真结果表明,该算法保证了噪声估计的精确性,当噪声为非稳定时,相比其他算法其跟踪速度更快。 相似文献
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由于车内噪声的存在,使语音的检测率降低得非常明显,这给智能汽车的语音控制带来了困难。提出了一种基于HHT谱矩阵的检测方法。该方法通过分析HHT的特点,以及噪声、语音信号的幅度分布特点,以帧为单位对输入信号HHT的时、频、幅矩阵进行处理,构建幅值-时间曲线,通过对前端噪声段的估计,自动设定阈值对整个信号的语音段进行检测。实验结果表明,该方法在车内噪声较强的情况下仍能有效检测语音段。 相似文献
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李声飞 《单片机与嵌入式系统应用》2018,(1):6-10
为了解决航空机载环境下飞行员通话强噪声问题,提出了一种基于FPGA+DSP架构的数字话音处理系统.系统由模拟部分和数字部分组成,模拟部分完成话音信号的匹配、滤波、放大和AD/DA转换;数字部分设计了一种音频处理算法,对话音信号进行活动检测、噪声抑制和话音增强等处理.试验结果表明,该系统能够有效抑制通话噪声、增强话音信号,提高了飞行员通话的可懂度和舒适度. 相似文献
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为了解决低信噪比环境下传统的语音端点检测算法性能较差且不能自适应环境噪声,提出了一种基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法。将对数能量与改进的Mel能量进行融合,获得了一种新的时频参数(TF),该参数能有效地区分语音段和噪声段。使用该参数在噪声段对阈值进行更新,采用门限检测法判定出语音端点。仿真实验表明,该算法具有较好的鲁棒性,且能够准确地检测出语音端点。当信噪比(SNR)为0 dB时,端点检测错误率仅为15%左右。 相似文献