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。     

一种基于自适应谱熵的端点检测改进方法

在低信噪比的环境下,为增强与噪声的区分度,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法.通过改进语音端点检测的特征参数,更好地区分语音信号与噪声信号,提高在低信噪比环境下的端点检测正确率.基于子带谱熵,引入正值常量对基本谱熵参数进行算法改进,得到改良的负谱熵特征,并结合自适应子带选择方法,得到一种新颖的特征参数--自适应子带常量负谱熵.特征在低信噪比的情况下有较强的抗噪能力,并能够准确地检测出语音端点.实验结果表明,不仅快速有效,具有较强的鲁棒性,而且适合低信噪比的语音端点检测.     

低信噪比环境下子带能熵比端点检测算法

语音端点检测是将采集到的语音信号从复杂的噪声背景中提取出来，确定每段语音的开始和结束，是后续处理的基础。对于语音端点检测在低信噪比的复杂噪声环境下准确率低的问题，提出了一种多窗谱估计减噪和子带能熵比法结合的语音端点检测算法。该算法通过改进多窗谱谱减法对语音信号进行减噪，在分析了常规谱熵端点检测算法的基础上结合对数能量，以改进的子带能熵比作为阈值进行端点检测。实验表明，该算法在不同环境的低信噪环境下，准确率高，具有较高的鲁棒性。     

基于加权门限谱熵的改进端点检测方法

为了进行有效的语音信号处理,降低语音信号的冗余度,通常采用端点检测技术来提取语音信号中的有效部分。而传统谱熵端点检测算法由于判定门限为固定值,其在低信噪比条件下检测性能急剧下降,提出了一种基于动态加权门限的检测方法,对每个判定的噪音帧的谱熵与无声段噪音谱熵进行加权平均,得到新的噪音谱熵作为更新后的门限值;在判定过程中引入谱减法提高信噪比,进一步降低噪声干扰。仿真实验结果证明,相对于传统谱熵端点检测方法,该方法在低信噪比的条件下仍然能够更为准确地检测到语音的端点。     

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。     

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。     

一种改进的基于谱熵的语音端点检测技术

论文提出了基于时频谱减增强和谱熵的语音端点检测算法。算法对带噪语音在频域利用谱减法去除宽带加性噪声,在时域去除由谱减带来的残差噪声从而对语音进行了增强。对增强后的语音利用谱熵特征进行端点检测。实验结果表明,此算法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比的语音端点检测。     

基于自适应子带功率谱熵的语音端点检测算法

在语音处理中,鲁棒性端点检测是语音处理最重要的领域之一,首先提出了一种子带功率谱熵(SPSE)的特征参数,然后,该参数结合Wuetal提出的自适应子带方法(ABS);发现了一种新颖的鲁棒特征参数-自适应子带谱熵(ASPSE),它能成功地在不同的背景噪声下检测语音端点。实验结果表明,在不同的噪声环境和信噪比下,ASPSE参数非常有效,而且该算法优于其它算法。     

一种时频结合的抗噪性端点检测算法

端点检测是语音识别中的一项关键技术,检测的准确性对语音识别的性能有很大的影响.本文提出一种时频结合的基于子带谱熵和短时能量的端点检测方法,和常用的双门限法、谱熵法相比在低信噪比下检测的准确率有很大提高.该方法具有抗噪性、实时性等特点,适用于实际的语音识别应用.     

基于谱熵的耳语音增强研究

建立了一个小型耳语音库,并分析了耳语音的特点。在此基础上引入基于子带功率谱熵的改进谱减法对耳语音进行增强处理。该方法通过分析耳语音信号的子带功率谱熵,检测出耳语音的噪音段和语音段,然后对噪音段和语音段分别进行改进谱减处理,以达到良好的去噪效果。实验证明:此方法能有效分离出耳语音的噪声段和语音段,与传统谱减法相比,信噪比有了较大的提高。     

基于频谱方差和谱减法的语音端点检测新算法

针对低信噪比情况下频谱方差法对语音信号进行端点检测时准确率降低的问题,提出了一种结合频谱方差和谱减法的语音端点检测新算法。算法采用改进的谱减法对语音信号进行动态降噪处理,并依据得到的降噪后信号的频谱方差设置双门限值进行端点检测。仿真实验表明,该方法具有抗噪性好、自适应性强等优点,在低信噪比情况下检测的准确率与普通的频谱方差法相比有很大的提高。     

一个基于谱熵的语音端点检测改进方法

本文提出了基于谱熵和谱减法相结合的带噪语音端点检测改进算法以及端点检测的判决准则.仿真实验表明,在语音信号受到强噪声的干扰后(5db≤SNR≤15db)所提方法可检测到准确的语音端点.     

基于自适应噪声估计的语音增强技术

针对语音系统受外界强噪声干扰而导致识别精度降低以及通信质量受损的问题,提出一种基于自适应噪声估计的语音增强方法。通过端点检测将语音信号分为语音段与非语音段,对这两种情况的噪声幅度谱分别进行自适应估计,并对谱减法中不具有通用性的假设进行研究从而改进原理公式。实验结果表明,相对于传统谱减法,该方法能更好地抑制音乐噪声,并保持较高清晰度和可懂度,提高了强噪声环境下的语音识别精度和通信质量。     

基于谱减法的改进语音增强方法

语音增强技术是解决噪声污染的一项强有力的预处理技术.谱减法通过处理后的语音中会留下所谓的"音乐噪声",针对这个问题,提出了一种多带谱相减与感觉加权相结合的语音增强方法.对带噪语音进行多带谱相减,并根据人的听觉掩蔽特性,对多带谱相减后的信号进行感觉加权,从而进一步降低背景噪声.在语音失真和噪声抑制之间取得良好的折中,减少语音的听觉失真,有效地抑制"音乐噪声",提高语音的清晰度.     

基于小波包的语音谱熵端点检测方法研究

端点检测是语音识别过程中的一个重要的环节,因此改善端点检测的效果一直是语音识别领域的一个重要课题。为了提高在背景噪声下语音信号端点检测的准确率,提出了一种基于小波包的谱熵端点检测方法。该方法对语音信号进行小波包变换,将每帧信号分解成多个子带,在此基础上计算每帧信号的子带能量,通过子带能量所占比例求出每帧信号的谱熵,最后确定新的门限值。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确地检测语音信号。     

基于改进谱减方法的语音增强研究

由于噪声的影响导致语音信号的质量降低,因此需要对语音信号进行语音增强。语音增强是语音信号处理的前沿领域,其主要目标足从带噪语音中提取纯净的原始语音信号。介绍了实现语音增强方法的原理,利用实验仿真了传统谱减法和改进谱减方法,改进法通过对带噪信号进行参数调整,然后进行频域谱减,实验结果表明改进方法对语音增强效果明显好于传统方法。此外,对传统谱减法和改进谱减法的信噪比分别进行了计算,结果表明改进谱减方法的信噪比相对传统谱减方法有很大提高。