一种改进的小波能量熵语音端点检测算法

语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,在低信噪比下,端点检测的准确度和鲁棒性较低。为此,提出一种小波能量熵与基音周期相结合的混合端点检测算法。该算法通过分析语音信号的小波能量和小波能量熵,构造不同语者的小波能量熵端点检测参数,针对不同语者的发音特性运用小波能量熵和基音周期检测语音端点。实验结果表明,在不同噪声背景下,当信噪比为5 dB时,该算法的端点检测平均准确率达到84.375%,相对于小波能量和小波能量熵算法均有明显提高。     

基于语音拖音段的端点检测算法研究

为了进行有效的语音信号处理,并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。本文在传统语音端点检测方法的基础上,提出了一种基于基音周期对语音段末尾进行判别的方法,针对汉语发音都是以浊音结尾的特点,同时利用基音周期对浊音段信号比较敏感这一特性,能够有效地避开汉语语音信号尾部拖音段中所包含的无效信息,既提高了端点检测的准确性,又减少了后续语音识别系统样本训练时间。实验结果证明,该方法对于汉语中孤立词末尾的拖音段,可以得到较好的端点检测效果。     

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...     

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。     

语音端点检测方法探讨

本文首先根据小波变换的原理,利用小波变换和信号频域统计特性来精确地进行端点检测;然后,在研究倒谱的相关理论基础上,实现了将语音数据进行倒谱变换,通过计算倒谱距离,在具有一定背景噪声环境下进行端点检测的实验。     

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。     

基于奇异性的语音端点检测方法

噪声信号对于语音信号是相对奇异的.小波变换是分析信号奇异性的有利工具.在利用小波对含噪语音进行分析研究的基础上,提出了一种新的端点检测方法.该算法利用了基于信号奇异性的统计特征和高低频能量比特征.实验结果表明,在低信噪比的情况下,该算法依然能有效地进行语音分割.     

基于能量和浊音特性的语音端点检测

论文提出一种适用于实际噪声环境的语音端点检测算法,并将其用于语音识别系统中。首先通过跟踪平稳噪声能量,检测能量变化非平稳的信号;然后在这段信号中根据浊音特性搜索并跟踪谐波,确定浊音的位置;最后结合能量和浊音信息检测语音的精确起止点。实验证明,该算法能在多种环境噪声中保持稳定可靠的性能。     

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。     

几种无语音检测噪音估计方法的比较研究

噪音谱的估计是谱相减方法中关键的一环。传统的噪声谱的估计是通过对输入语音作语音检测，区分出纯噪声段，根据噪声段的频谱估计出噪声谱。该方法的准确性局限于语音检测算法的性能，在信噪比较低时，性能下降很快。近年来人们提出了多种不用语音检测的噪声估计方法，这些方法不区分语音和非语音段，在每一帧都进行噪声谱的更新。评估了几种无语音检测的噪音估计方法，比较了它们用于谱相减时在语音识别中的性能，提出了一种新的基于能量聚类的无语音检测噪音估计方法，通过实验验证了它的优良性能。     

基于帧间相关性的语音活动检测方法

为了提高统计模型似然比测试的语音活动检测(VAD)的检测性能,利用前后语音帧间存在的统计相关特性,提出一种改进VAD算法。通过前帧语音频谱分量对先验信噪比进行递归估计,然后利用前一帧的语音检测状态来设计判决阈值,建立了双阈值隐马尔可夫模型语音活动判决规则。实验表明,此帧间相关性VAD算法的检测指标值优于Sohn算法。     

一种基于小波的改进型带噪话音激活检测算法

提出了一种基于小波的改进型话音激活检测方法.在介绍小波变换、增强型变速率语音编码(EVRC)算法中的语音增强模块原理的基础上,着重讲述了利用小波对语音信号进行分解重构,利用语音增强模块中的判别方法对语音端点进行检测,依据判决更新对检测结果进行修正.通过对不同信噪比下的语音信号进行端点检测,给出了仿真结果及语音帧检测率,证明了该算法的有效性和可靠性.     

基于小波降噪的改进型OSF话音激活检测算法

提出了一种基于小波降噪的改进型顺序统计滤波器(OSF)语音端点检测算法。在介绍了浊音分离、小波降噪和基于顺序统计滤波器(OSF)端点检测算法的原理基础上,给出了改进型算法的流程图和实验的仿真图。从结果可以看出,算法对信噪比大于0dB的语音信号,检测性能较为稳健。     

似然比测试语音激活检测算法研究

基于似然比测试的语音激活检测算法基于假设检验原理,引入了对噪声的降噪处理,具有良好的噪声鲁棒性,算法高效且易于实现。各种改进算法针对语音模型、判决规则等核心问题进行了系统研究,检测性能得到了进一步提高。对此类算法进行了系统的论证,结合实验,分析比较了它们的性能差异和各自的优缺点,并指出了进一步的研究方向。     

基于G.729的自适应实时语音活动检测方法研究

提出了一种运用短时能量和短时过零率两个参数进行静音检测的模型,针对不同情况下的语音数据动态调整模型,实现了不同噪声环境下对语音片段的有效检测。该算法实现简单,可实时的对活动语音进行检测不引入延迟。实验结果表明所采用的方法能够比较准确地检测出语音片断,对于噪声环境和音量低的语音都有很好的自适应性。     

基于声传感器阵列的机器人语音定向技术研究

将声源定向技术应用于机器人平台,使其对语音信号具有感知定向能力。对语音定向技术的3个阶段进行仿真,首先进行语音端点检测,然后解算2只声传感器间的时间延迟,最后结合声传感器阵列的空间几何结构分析定向误差。仿真结果表明:算法简单有效,能有效减少系统计算量,具备一定抗噪声和混响能力,满足系统定向精度的要求,对工程实现有一定指导意义。     

基于谱减法的基音检测算法

基音周期是语音信号的一个重要参数,它在多个领域有着广泛的应用。提出了一种基于谱减法的基音检测算法：先用谱减法对带噪语音去噪,然后再求语音LPC预测残差的自相关函数及自相关函数的倒谱。仿真结果表明,利用这种改进算法做基音周期检测,检测效果会比传统倒谱检测方法有明显改善。     

基于谱熵的耳语音增强研究

建立了一个小型耳语音库,并分析了耳语音的特点。在此基础上引入基于子带功率谱熵的改进谱减法对耳语音进行增强处理。该方法通过分析耳语音信号的子带功率谱熵,检测出耳语音的噪音段和语音段,然后对噪音段和语音段分别进行改进谱减处理,以达到良好的去噪效果。实验证明:此方法能有效分离出耳语音的噪声段和语音段,与传统谱减法相比,信噪比有了较大的提高。