基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法

针对传统能量熵的短时能量与子带谱熵容易受噪声环境影响,低信噪比下端点检测性能下降的问题,提出一种基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法.首先对语音进行噪声估计并以此计算语音存在概率;然后利用估计的噪声能量修正短时能量,用语音存在概率作为加权系数优化子带谱熵,并将两者结合生成改进的能量熵;最后给出基于噪声估计的动态门限以及实时的端点检测策略.实验结果表明,在信噪比5 dB、0 dB的多种噪声环境中,基于噪声估计的改进能量熵端点检测算法相比传统能量熵算法与改进子带能谱比算法,检测正确率平均提升7％.     

基于LPCC和能量熵的端点检测

为提高语音端点检测系统在低信噪比下检测的准确性,提出了一种基于倒谱特征和谱熵的端点检测算法.首先,根据分析得到待测语音帧的倒谱特征量,然后计算该特征量分别在通过训练得到的语音和噪声的高斯混合模型下的似然概率,通过两者概率的比较作出有声无声初判决;联合能量熵端点检测结果得到最终判决,最后通过Hangover机制最大限度的保护了语音.实验结果表明,此方法改善了能量熵端点检测法在babble噪声下的劣势,且在不同噪声环境下均优于G.729 Annex B的性能.     

基于倒谱特征的带噪语音端点检测

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差.在高信噪比情况下,正确地确定语音的端点并不困难.然而,大多数实际的语音识别系统需工作在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法在噪声环境下不能有效地工作.本文利用倒谱特征来检测语音端点,提出了带噪语音端点检测的两个算法,第一个算法利用倒谱距离代替短时能量作为判决的门限,第二个算法改进了基于隐马尔柯夫模型(HMM)的语音检测以适应噪声的变化,实验结果表明本方法可得到高正确率的带噪语音端点检测.     

基于子带二次谱熵的语音端点检测

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.     

基于EMD与功率谱熵的语音端点检测

为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法。对带噪语音信号进行经验模态分解获得一系列语音本征模函数,选取功率谱熵作为语音端点检测的特征,并计算特定阶本征模函数的功率谱熵实现语音的端点检测。通过EMD分解可以有效地消除白噪声的影响,仿真结果表明,在低噪比情况下结合经验模态分解和功率谱熵的方法能够有效实现语音端点检测。     

高脉冲噪声坏境中双门限法语音端点检测研究

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%。     

改进的基于多特征的语音端点检测方法

噪声环境是语音识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术,其性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。提出一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法上综合利用短时过零率和短时能量多特征作为最终判决的门限。实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

基于倒谱特征的语音端点检测算法研究

本文在讨论基于倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了两种改进方案.通过对三种典型噪声环境下信噪比(SNR)从-5dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提两种改进方案能更为准确地检测到语音的端点.     

一种基于谱熵的语音端点检测方法

在低信噪比环境下,为了提高语音端点检测的效果,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法。基于子带谱熵法,引入正参数对基本的谱熵法进行算法改进,得到改进后的子带谱熵法,通过增加预判环节选择合适的正参数,加大语音信号与噪声信号的区分度,进一步改善在低信噪比环境下算法的效果,得到新的语音端点检测算法。仿真实验表明,新的算法不仅快速高效,具有较强鲁棒性,而且适合在低信噪比环境中较准确的检测出语音端点。     

基于负熵的语音端点检测算法

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.