一种改进的基于倒谱距离端点检测方法研究

在讨论传统倒谱距离语音端点检测方法不足的基础上,提出了一种改进方法.通过对语音信号三个端点检测的特征参数短时能量、短时平均过零率和倒谱距离逐一分析研究,提出了一种结合三者特征的语音参数,将其应用于端点检测中.实验结果表明,该方法相对于基本倒谱距离检测方法,在低信噪比时检测性能有较明显提高.     

一种噪声环境下的实时语音端点检测算法

语音识别中的端点检测要求对噪声有很强的鲁棒性。该文提出一种方法,综合采用了语音信号中的4个相互之间独立性强的特征-短时能量、倒谱距离、能量谱方差和能量-熵特征,有效地改进传统的基于单一语音特征方法的缺陷,在动态变化的噪声环境中,大大提高了端点检测对噪声的鲁棒性;为了克服分类回归树(CART)决策法的过度复杂性,引入一种新的5状态自动机进行快速决策,以保证算法的实时性能,并且能够提高端点检测的可靠性。通过各种实际噪声环境的测试,实验表明这一算法可以显著提高在低信噪比、噪声动态变化的各种环境下的端点检测性能。     

复杂噪声中基于MFCC距离的语音端点检测算法

为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出一种基于梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离,结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正,并更新其阈值,建立自适应噪声模型,实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明,与基于双门限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比,在计算效率相同的条件下,该算法的检测准确率更高。     

噪声环境下语音信号端点检测算法的研究与改进

端点检测是语音识别申的一项关键技术，端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响。论文对基于短时能量和短时过零率及基于LPC倒谱特征的端点检测算法进行了研究，给出改进的基于LPC美尔倒谱特征的端点检测算法，并通过实验证明其在低信噪比下具有较好的检测性能。随着语音识别技术的发展，这种算法在实际应用中的高效率、实时、准确性会逐渐显现出。     

短时TEO能量在带噪语音端点检测中的应用

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。     

一种自适应语音端点检测算法

针对基于短时能量和短时过零率的语音端点检测算法不能自适应环境,在低信噪比时性能较差问题,提出了一种新算法。该算法利用最小短时能量评估环境噪声,优化参数提取算法,提高了参数本身的抗噪能力和自适应能力,再通过参数融合有效平衡了音节之间的差异,放大了语音与噪声之间的差异,最后通过一个动态检测门限,实现了不同信噪比下的端点检测。     

基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测

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。     

基于多特征融合与动态阈值的语音端点检测方法

在低信噪比及非平稳的噪声环境下,传统基于特征的语音端点检测方法检测正确率低、稳定性差。为此,提出一种新的语音端点检测方法。通过对含噪语音进行谱减法降噪,提取谱减后的语音信号与前导无话帧的M FCC倒谱距离特征,计算均匀子带频带方差特征,并对阈值进行动态更新,利用双参数双门限法对带噪语音进行端点判定。实验结果表明,与基于DWT-MFCC倒谱距离、基于谱减法和均匀子带频带方差的端点检测方法相比,该方法具有较高的检测正确率及较低的漏检率与误检率。     

基于对数能量倒谱特征的端点检测算法

端点检测技术是语音识别的关键技术之一,为了克服传统倒谱距离语音端点检测算法在低信噪比下检测效果的不理想,将对数能量（LE）特征和倒谱（C）特征相结合,提出了一种新的对数能量倒谱特征（LEC）,采用模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则（BIC）方法估计特征门限,得出了正确的语音端点判断,在三种典型噪声下,对信噪比从－5 dB到15 dB的带噪声语音进行仿真,结果表明LEC法的检测错误率仅为20.25%,明显低于倒谱法和对数能量法,能有效地确定语音的端点并改善语音识别效果。     

强噪声环境下改进的语音端点检测算法

为了提高强噪声环境下语音端点检测的正确率,克服传统的短时能量和短时过零率双门限语音端点检测算法在低信噪比（SNR）条件下检测性能急剧下降这一缺陷,提出了一种改进的语音端点检测算法。该方法对强噪声环境下的语音信号,首先进行小波阈值去噪,提高信噪比,再采用双门限法进行端点检测。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,在强噪声环境下仍能准确地进行语音端点检测,从而该算法的有效性得到验证。     

基于临界频带及能量熵的语音端点检测

语音端点检测的准确性直接关系着语音识别、合成、增强等语音领域的准确性,为了提高语音端点检测的有效性,提出了一种基于临界频带及能量熵的语音端点检测算法。算法充分利用人耳听觉特性的频率分布,将含噪语音信号进行临界频带划分,并结合各频带内信号的能量熵值在语音段和噪声段的不同分布,实现不同背景噪声下语音端点检测。实验结果表明,提出的语音端点检测算法与传统的短时能量法相比,检测正确率平均高1.6个百分点。所提方法在不同噪声的低信噪比(SNR)环境下均能实现语音端点检测。     

基于子带能熵比的语音端点检测算法

准确地识别语音端点是语音识别过程中的一个重要步骤。在低信噪比环境下,为更好地增强语音和噪声的区分度,提高语音端点检测系统的准确率,在分析了常规子带谱熵端点检测算法的基础上结合子带能量,提出了一种基于子带能熵比的语音端点检测算法。该算法将子带能量和子带谱熵的比值作为端点检测的重要参数,以此设定阈值进行语音端点的检测。实验表明,该算法快速高效,具有较高的鲁棒性,在较低的信噪比环境下能准确地进行语音端点检测。     

An adaptive speech endpoint detection method in low SNR environments

Endpoint detection of speech has been shown prosperous for speech recognition and speech enhancement. But the traditional endpoint detection methods lose efficiency in either low signal-to-noise ratio (SNR) environments or nonstationary noise environments. To improve the accuracy of speech endpoint detection in low SNR environments, an endpoint detection method based on an adaptive algorithm for thresholds adjustment is put forward in this paper. The spectral subtraction of multitaper spectrum estimation is performed to enhance the speech. During the process of detection, the cepstral distance of Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) is utilized and the thresholds are adaptively adjusted to different environments. Simulation experiments indicate that in different noise environments with different SNRs, our algorithm has a better endpoint detection accuracy compared with other detection algorithms. Besides that, the algorithm also exhibits strong robustness in low SNR environments.     

语音端点检测研究

论文对噪声环境下的语音端点检测方法进行了系统地研究。由于传统的短时能量和短时过零率双门限算法在低信噪比条件下不能检测出语音信号的端点,对此,本文提出了一种改进的谱熵-双门限算法,文中给出了改进算法的实现框图,并用MATLAB进行了算法仿真,仿真结果表明该算法具有一定的鲁棒性,在较低信噪比下仍能准确地区分有用信号和噪声,从而验证了该算法的有效性和高效性。     

一种改进的语音端点检测方法

为了提高低信噪比下语音端点检测的性能,提出了一种改进形式的谱减法与改进的功率谱熵法相结合的语音端点检测算法。该算法首先利用改进的谱减法有效地降低背景噪声,然后再用短时平均幅度加权的方法改进功率谱熵,从而判定去噪后语音的端点位置。仿真结果表明,该方法具有良好的检测能力,在低信噪比环境下能比较准确地检测到语音的端点。