一种精确检测语音端点的方法

端点检测是语音识别中的一项关键技术,端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响,特别是对端点检测比较敏感的语音识别算法。本文引用窗长动态变化的端点检测技术,并将传统的双门限端点检测算法和窗长动态改变的端点检测技术结合起来用于语音端点检测。大量实验表明这种技术可以比较精确的检测语音端点,特别是地检测语音的起始端点中有很大的优势。使用改进后的语音端点检测技术,可以有效地提高语音识别率。     

一种语音端点检测方法的探究

研究了一种以过零率ZCR和能量E为特征的语音端点检测方法。在进行大量实验的基础上，经过分析，对该方法提出了几点改进。     

一种改进的检测语音端点的方法

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。针对短时过零率对噪声的存在非常敏感,本文引入一种判决门限,修正了传统过零率的计算。同时引入窗长动态改变的端点检测方法,并将两者有机的融合到传统的双门限端点检测算法中。试验表明这种算法可以比较精确的检测出语音端点,适合于对端点检测比较敏感的语音识别算法。使用改进后的语音端点检测方法,可以有效地提高语音识别率。     

语音信号端点检测方法综述及展望*

端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步,它的准确性直接影响语音信号处理的速度和结果,因此端点检测方法的研究,特别是在噪声环境下端点检测的研究,一直是语音信号处理中的热点。从基于时域参数、频域参数、时频参数、模型匹配等方法的角度,较全面地回顾了端点检测方法的发展历程,对各种方法的优缺点进行了比较分析,并给出了这些方法的改进意见,对端点检测未来的研究方向进行了展望。     

一种自适应语音端点检测算法

针对基于短时能量和短时过零率的语音端点检测算法不能自适应环境,在低信噪比时性能较差问题,提出了一种新算法。该算法利用最小短时能量评估环境噪声,优化参数提取算法,提高了参数本身的抗噪能力和自适应能力,再通过参数融合有效平衡了音节之间的差异,放大了语音与噪声之间的差异,最后通过一个动态检测门限,实现了不同信噪比下的端点检测。     

一种语音端点检测的方法及改进

端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果,因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。本文研究了传统的短时能量和过零率相结合的语音端点检测算法,修正了传统过零率的计算。同时采用窗长动态改变的方法对其进行了改进。实验表明改进后的端点检测方法能够比较准确地检测语音的端点。     

带噪汉语语音识别的端点检测方法

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。该文利用改进的隐马尔柯夫模型(HMM)进行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。     

一种基于模糊神经网络的语音端点检测方法

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种基于小波分析和模糊神经网络的语音端点检测方法。利用小波变换得到语音信号的特征量,以这些特征量为模糊神经网络的输入进行运算,判断出该信号的类别。介绍了信号特征量的提取以及模糊神经网络的模型、学习算法等。实验表明,与传统的检测方法相比,所提出的方法有较好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。     

一种语音信号端点检测的改进方法

在研究传统的语音端点检测方法的基础上,为提高语言识别率和准确性,提出了一种新的利用对短时能零和过零率的进行差分的方法来求取语音的起始点,达到了语音端点检测的目的。利用语音段和无声段的边界差异性,运用差分的方法找到语音段的起点和末点,避免了对语音段本身的判定过程,增强了抗噪性能也降低了计算复杂度。通过仿真实验结果可以证明,上述方法优于传统语音端点检测方法。     

一种噪声环境的语音端点检测方法

端点检测是语音识别系统的一个重要组成,尤其是在噪声环境中,其准确性对语音识别系统性能有直接影响。提出了一种基于小波子带倒谱系数（SBC）的语音信号端点检测方法,利用小波变换对频带进行尺度划分,采用小波子带倒谱能量检测语音端点。通过与MFCC的仿真对比以及大量实验分析,小波子带倒谱特征在语音端点检测中具有更好的识别性能。     

基于语音增强的双门限语音端点检测算法

语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其准确性对语音信号处理有直接影响.传统的双门限语音端点检测技术,在纯净语音或高信噪比的情况下,语音端点判断准确,但低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率较高.为了提高低信噪比条件下语音端点检测的识别率,在传统双门限语音端点检测的基础上融合了语音增强,通过Matlab仿真实验,取得了较高的语音端点检测准确率.     

语音识别ASIC中端点检测算法研究与实现

提出基于短时能量和过零率的简化语音信号双门限端点检测算法,搭建Matlab的算法仿真平台,实验结果表明,基于短时能量和过零率的双门限端点检测算法在保证检测率的前提下,运算复杂度和运算量均优于倒谱、分形、加权门限端点检测方法。采用Verilog语言完成了该模块的设计和仿真,并成功应用于孤立词语音识别系统中。该语音识别系统采用定点数设计方式,语音信号的采样频率为8kHz,每次采样的数据为8bits,晶片内部稳定工作频率为20MHz。实验结果表明,在200个词源的条件下,平均可以达到90%以上的识别效果。     

复杂噪声中基于MFCC距离的语音端点检测算法

为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出一种基于梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离,结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正,并更新其阈值,建立自适应噪声模型,实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明,与基于双门限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比,在计算效率相同的条件下,该算法的检测准确率更高。     

用于自动字幕生成系统的语音端点检测算法

字幕信息有助于观众对音视频内容进行理解,在音视频文件中起着不可或缺的作用.针对自动字幕生成系统的要求,提出了一种灵活、高效的语音端点检测算法,可以在复杂背景噪声的情况下,从连续的音频信号中提取语音端点.将短时能量、短时过零率、短时信息熵这3种基本音频参数进行结合,形成新的音频特征参数:短时能零熵(EZE-feature),在结合了音频信号时域特征和频域特征优点的同时,规避了它们各自的不足.在此基础上,还提出了一种环境自适应的语音端点判定算法,在端点检测过程中对背景噪声进行实时分析,并根据背景噪声的变化对短时能零熵参数进行调整.该语音端点检测算法已被成功应用于自动字幕生成系统中.     

语音端点检测研究

论文对噪声环境下的语音端点检测方法进行了系统地研究。由于传统的短时能量和短时过零率双门限算法在低信噪比条件下不能检测出语音信号的端点,对此,本文提出了一种改进的谱熵-双门限算法,文中给出了改进算法的实现框图,并用MATLAB进行了算法仿真,仿真结果表明该算法具有一定的鲁棒性,在较低信噪比下仍能准确地区分有用信号和噪声,从而验证了该算法的有效性和高效性。     

改进共振峰提取的语音端点检测

语音端点检测是语音信号预处理的重要一步,其准确度对语音合成和语音识别系统的性能起着决定性的作用.根据共振峰谐波能量特征,提出一种采用图像处理技术处理语谱图的语音端点检测算法.首先去除了语谱图中的周期性干扰,然后进行滤噪与分割,最后利用高斯一阶差分滤波器提取共振峰和获取语音端点.实验结果表明,在不同信噪比的白噪声和多种突发性噪声环境下,与其他算法相比,该算法效果更好.     

一种改进的基于频能比的端点检测算法

端点检测的不准确是造成语音识别错误的一个重要原因,根据元音和噪音信号频能比的差异,以及辅音信号的过零率特点,论文提出了一种改进的基于频能比的端点检测算法———MEPD-FER,实验表明该算法可以在有噪音存在的情况下快速准确地确定出语音信号的端点。     

基于指数门限的语音端点检测方法

提出了一种基于指数门限（ET）的端点检测方法.ET法为短时能量的概密函数（PDF）建立起统一的语音和噪声模型,根据当前语音数据的信噪比估计出最优的检测门限,并给出了最优检测门限的指数型公式.在“八六三”大词汇量连续语音数据库上的实验结果表明,ET法具有较好的检测性能,在噪声环境中表现出较好的稳健性,信噪比为0 dB时,检测正确率可达89.5%.在信噪比为0～15dB时,检测正确率要明显高于基本能量法、对数能量聚类法（LEC）以及χ2法等语音检测（VAD）方法.     

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。