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希尔伯特-黄变换是一种全数据驱动的自适应非平稳信号时频分析方法,但是在强噪声环境下语音信号的希尔伯特能量谱曲线波动较大,对语音端点检测造成很大的影响,该文提出了一种基于希尔伯特-黄变换和顺序统计滤波的检测方法。该方法将含噪语音信号进行经验模态分解,通过对固有模态函数进行自适应权重选取获得信号的希尔伯特能量谱,利用顺序统计滤波器对每帧的能量谱进行平滑处理作为语音/非语音的鉴别特征。实验结果表明,该方法适用于复杂噪声环境的端点检测,在低信噪比情况下仍然能够有效地检测出语音信号,降低信号误检率。 相似文献
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一种基于迟滞编码的自动语音端点检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,端点检测的准确性将直接影响整十语音识别系统的性能。已往的自动端点检测方绝大多数都是利用帧平均能量EN,帧平均跨零数ZN,帧平均跨零积A和帧平均零比B等参敦来确定语音段的始点和终点。这些方法的缺点是难以设置对各次实验都合适的固定阈值,这给实际应用带来了很多不便。本文提出了一种基于迟滞编码的自动端点检测方法——在对语音信号进行迟滞编码的基础上,利用各杖的码字和来判斯语音段的起点和终点。该方法充分利用了噪声和信号的统计特性,克服了已往端点检测方法的不足。实验结果表明.该方法具有良好的性能。 相似文献
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高脉冲噪声坏境中双门限法语音端点检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
语音端点检测是对有效语音段的识别关键技术,准确的端点检测使语音信号的后续处理计算量减少,有效地节约资源。现在多数语音端点检测技术例如能频值、谱熵、小波能量熵变换等都能准确检测出有效的语音段。文中介绍了一种双门限端点检测法,即利用短时平均过零率和短时平均能量法进行双门限检测,再设置一个最短时间门限,有效地在高脉冲噪声环境中准确识别汉语发音。通过与其他方法对比实验,文中双门限技术在短时高脉冲噪声环境下能有效提高语音识别率。仿真结果表明,端点检测正确率达93%。 相似文献
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传统语音端点检测方法利用语音和噪声在某单一参数特征上的差异进行信号中语音起止点的切分,但不同参数在低信噪比不同噪声环境下表现不稳定,鲁棒性差。因此,本文提出了基于均匀子带谱方差,能熵比,梅尔倒谱距离,似然比四种参数相融合的语音端点检测方法。该方法能自适应地改变各参数阈值,并通过实时监测噪声段能熵比的值确定所采用的投票判决机制,从而进行语音端点判定。实验结果表明,该方法在低信噪比下较常用的端点检测方法有更高的检测正确率及鲁棒性,对语音信号后续处理工作有一定的借鉴意义。 相似文献
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基于信号递归度分析的语音端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低信噪比、非平稳噪声环境下的语音端点检测,提出了一种基于语音/噪声的信源系统动力学特性差异,通过分析信号递归度变化,设定双门限判定语音端点的方法。和传统的能量法、倒谱距离测度法比较,准确率较高。为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。 相似文献
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为了有效抑制非平稳背景噪音对语音处理系统的严重干扰,提出了一种基于长短时能量均值的活动语音检测算法。该算法基于两个合理的假设,一个是基于语音隐含成分集的稀疏分解,不但能尽可能地深留含噪语音中的语音信息,还能在一定程度上消除非语音类噪音的干扰;另一个是对上述稀疏分解的语音进行重构,该重构信号中语音段的时域能量高于非语音段的时域能量。在上述两个假设的基础上,采用重构信号的时域能量作为音频特征,以当前帧为中心,并将与其相邻的特定数量帧的短时能量均值作为当前帧的得分值;以当前帧及其之前特定数量帧的长时能量均值怍为判决阈值,进而提出了以当前帧的短时能量均值和长时能量均值大小作为判断条件的活动语音检测算法。买验结果显示,该算法能有效地区分低信噪比(平稳噪音和忙平稳噪音)条件下的语音和非语音片段,并且其性能优于基于单Gaussian分布的似然比算法. 相似文献
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复杂噪声环境下的语音端点检测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一套完整的复杂噪声环境下非实时语音信号端点检测系统。首先进行基于样本幅度的预分类处理,然后使用门限过零率算法处理整体幅度很小的样本;整体幅度较大的样本使用引入了自适应噪声估计策略和段落包络幅度特征的改进算法。实际测试表明,在复杂噪声环境下此系统正确率达90.7%,可满足实际系统需求。 相似文献
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基于子带能量累积变化的语音端点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
噪声环境下的语音端点检测在稳健语音识别中占有十分重要的地位。根据噪音和语音子带能量的累积分布变化,提出一种新的语音信号端点检测算法。通过计算各帧的子带能量变化程度,并以此设定门限进行语音端点的检测。实验表明,与一些传统的端点检测算法比较,该算法在速度和抗噪声能力上都有所增强,适合低信噪比下的语音端点检测。 相似文献
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基于负熵的语音端点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在熵的基础上,引入数学上的负熵,并提出一种基于负熵特征的语音端点检测算法.算法利用平稳噪声的长时平稳特性,并通过合理假设,从噪声幅度谱中提取隐藏的高斯随机信息,在此信息基础上应用近似负熵算法构造负熵特征.与熵特征不同处在于,对平稳噪声负熵特征值趋近于零,并且与噪声信号幅度无关,基于这两种特性可以利用噪声的先验统计信息预先设定阈值,构造鲁棒性能较高的语音端点检测算法.实验表明,即使在噪声信号类型、幅度、信噪比改变或者无法正确的获取噪声后验信息的情况下,新算法依然能够保持较高的噪声检测正确率. 相似文献
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基于子带二次谱熵的语音端点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高在强噪声环境下语音端点检测的准确度,提出基于子带二次谱熵的端点检测算法.该算法把子带二次谱熵作为端点检测新的特征参数,首先计算每帧语音信号的二次谱,再多子带分析,计算二次谱熵;引入顺序统计滤波对二次谱熵平滑处理;将有限状态机判别方法与子带二次谱熵相合,形成新的语音/噪声判别算法,有效地解决单门限法易出现的两类误判.实验表明:与传统的两种方法相比,提出的端点检测算法具有准确性高、抗噪性强等优点. 相似文献
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噪声功率谱估计是语音增强算法中的关键技术之一.针对在非平稳噪声环境下噪声功率谱估计不够准确的问题,采用了基于后验语音存在概率的噪声功率谱估计算法,并对其中的语音存在概率估计算法进行了改进.利用语音信号的短时平稳性,在时域和频域上利用相邻帧和相邻频点的相关性估计当前帧的语音存在概率.仿真结果表明,该算法与原始算法及改进的最小值控制递归平均噪声估计(IMCRA)算法相比,能够有效提升非稳态噪声环境下噪声功率谱估计准确度和语音增强效果. 相似文献
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短波通信以其天波传播特性,在通信领域具有其他通信手段无法替代的地位。为解决短波通信中信噪比较低,噪声信号严重影响语音处理效果的问题,提出了一种基于短时倒谱速变率的平滑端点检测方法,通过检测噪声信号的倒谱特征,初步确定语音信号端点,然后加入平滑优化处理以及Holdon设计,降低由于倒谱突变造成的误判。实测信号仿真实验证明,该方法在不过多加重系统负担的前提下,取得了良好的效果。 相似文献
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在强背景噪声的情况下,针对传统倒谱距离法端点检测难以判断语音段起止点的问题,提出了一种基于多窗谱估计的谱减法与改进的倒谱距离语音端点检测新方法.首先对每一帧带噪信号进行多窗谱估计得到平滑功率谱,提取前导无话段平均功率谱,再利用谱减法对带噪语音信号进行减噪处理,对语音的减噪是为了更好地进行下一步的端点检测,然后对传统的倒谱距离门限阈值进行改进,得到一种改进的自适应阈值,并结合倒谱距离法进行端点检测.通过仿真实验结果表明,与传统倒谱距离端点检测算法相比,本文方法提高了低信噪比语音端点检测的精度,具有良好的鲁棒性能. 相似文献
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非平稳噪声环境下的噪声估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对噪音和语音频谱的分析,针对航空背景噪声的特性,提出一种用于语音增强的新的噪声估计算法。通常的噪声估计一般利用语音端点检测方法,取噪声段的谱平均值作为待估计的噪声谱,但该方法在信噪比较低时性能下降严重。笔者提出的基于频率段能量比的噪音谱估计方法,不依赖于语音端点检测而直接由语音帧来估计噪音谱,通过计算一帧语音中各频率段中能量比,以判断该帧是否含有语音来修正噪声谱估计的计算因子。算法提高了谱减法的适用范围,还在一般谱相减方法的基础上提出了改进的谱相减算法。 相似文献