一种基于改进谱熵的语音端点检测方法

针对常规谱熵端点检测法在非平稳噪声环境下检测效果差的缺陷,提出了一种基于子带谱熵幅度积参数的语音端点检测方法。该方法利用非平稳信号处理技术将语音信号的时域分析和频域分析相结合,在常规谱熵的基础上计算出子带谱熵,再结合时域中的短时平均幅度进行端点检测。仿真结果表明,与常规谱熵端点检测算法和短时平均幅度算法相比,该方法在各种噪声环境下的检测效果都比较好,鲁棒性增强,其有效性得到验证。     

噪音情况下语音端点检测方法的研究

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。     

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。     

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.     

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。     

一种新的基于信息熵的带噪语音端点检测方法

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%.     

改进的语音端点检测技术

为了提高低信噪比下语音端点检测的性能,提出了一种改进的基于谱减法和自适应子带谱熵的语音端点检测方法。该方法先利用谱减法对带噪语音消除加性噪声,及时更新背景噪声估计,再对增强后的语音信号利用改进的自适应子带谱熵进行端点检测。实验结果表明,该方法具有良好的检测性能,相对传统方法提高了端点检测的准确率,在低信噪比环境下仍能比较准确地检测到语音的端点。     

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。     

基于高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测

在分析语音信号与噪声在高低频带的能量谱表现特征基础上,提出一种低信噪比条件下采用高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测方法.首先根据样本计算语音信号和背景噪声在高低两个不同频带的对数能量谱比值,依据最大似然估计得到两类信号对数能量谱比的统计分布,并基于贝叶斯决策准则推导最佳判决阈值.信号输入时,逐帧计算高低频带对数能量谱比并与判决阈值进行比较来进行语音和背景噪声的分类判决,从而实现语音信号的端点检测.实验结果表明,与传统的双门限检测法和谱熵检测法相比,提出的方法在较低信噪比条件下能更加准确地检测语音端点,明显提高了端点检测的准确率和速度.     

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。