一种低信噪比环境下的语音端点检测算法

端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一，为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性，提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法。该算法首先通过抑制非平稳噪声再采用调制域谱减消除残余噪声来提升信噪比，减少语音失真。然后再提取每帧信号的功率归一化倒谱系数，计算每帧信号与背景噪声的功率归一化倒谱距离。最后将该倒谱距离作为检测参数，采用双门限判决方法进行端点检测。实验结果表明，该端点检测算法对语音帧和噪声帧具有较好的区分性。此外，在低信噪比环境下，所提出的算法对于不同类型的噪声都具有较好的稳健性。     

基于双微阵列与卷积神经网络的语音识别方法

为解决噪声环境下语音识别率降低以及传统波束形成算法难以处理空间噪声的问题,基于双微阵列结构提出了一种改进的最小方差无畸变响应（MVDR）波束形成方法。首先,采用对角加载提高双微阵列增益,并利用递归矩阵求逆降低计算复杂度;然后,通过后置调制域谱减法对语音作进一步处理,解决了一般谱减法容易产生音乐噪声的问题,有效减小了语音畸变,获得了良好的噪声抑制效果;最后,采用卷积神经网络（CNN）进行语音模型的训练,提取语音深层次的特征,有效地解决了语音信号多样性问题。实验结果表明,提出的方法在经CNN训练的语音识别系统模型中取得了较好的识别效果,在信噪比为10 dB的F16噪声环境下的语音识别率达到了92.3%,具有良好的稳健性。