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基于短时能量的语音端点检测算法研究 总被引:14,自引:1,他引:13
研究了噪声环境下,利用短时能量为特征进行语音端点检测的问题。在采用短时全带能量为特征的基础上,提出的算法将短时高频能量作为辅助特征,同时使用了最优边沿检测滤波以及双门限-三态转换判决机制,从而保证了算法在噪声环境下的端点检测准确性和对信号绝对幅度变化的稳健性。实验结果表明,与传统的能量闻值法以及G.729中使用的VAD算法相比,提出的算法在噪声环境下具有更好的性能,是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。 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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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. 相似文献
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基于双门限两级判决的语音端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测是语音信号处理过程中的重要步骤,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果。因此对于端点检测方法,特别是在噪声环境下的端点检测研究,一直是语音信号处理中的热点。文中针对声纹识别系统所作的端点检测前端处理,对比了利用短时能量和短时平均过零率进行端点检测的方法,运用Matlab实现了双门限法端点检测的编程和仿真。仿真结果表明,端点检测准确时识别率为93%。 相似文献
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语音端点检测中能零比方法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的基于语音信号短时能量与短时过零率之比的单参数双门限端点检测方法对高信噪比的语音信号能实现较好的检测,而在低信噪比的情况下检测正确率却很低。本文在研究了语音信号的非线性分析方法后,提出了一种改进的端点检测方法。首先,对分帧加窗后的每一帧带噪语音信号进行经验模态分解求其短时Teager能量;然后,求每一帧的短时过零率,平滑处理之后进行归一化;最后,求出短时Teager能量与归一化短时过零率之比用于端点检测。经过仿真实验证明,本文提出的改进方法能够在低信噪比的带噪环境下实现比传统能零比方法更好的端点检测效果。 相似文献
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端点检测是语音识别系统中十分关键的一个步骤,它对整个语音系统识别的准确性有着至关重要的作用。针对目前端点检测算法在强背景噪声下存在的不足,通过引入HHT,提出了一种基于希尔伯特-黄变换的端点检测方法。该方法首先采用EMD分解出有限个IMF,然后对IMF进行Hilbert变换,将得到的IMF能量谱作为特征参数来进行语音信号的端点检测,仿真实验证明了该算法在强背景噪声下的有效性与稳健性。 相似文献
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