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《电子技术与软件工程》2015,(1)
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。 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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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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针对实时语音采集系统应用到工业行业中所面对的增加有效记录时间和提高噪声环境下的录音回放效果问题,研究了端点检测方法和语音增强方法。端点检测方法基于有限状态机模型,引入通信中AMR-WB标准的激活检测算法作为语音帧或噪声帧判据,端点检测可达到良好的实时性和准确性,并对于低幅度信号增加了过零率判据可进一步降低检测算法对语音的漏报率。语音增强方法以参数可配置的低频带阻滤波结合维纳滤波来增强语音采集系统对多种环境噪声的消除能力。实际使用表明该端点检测方法和语音增强方法对于提高工业领域应用中实时语音采集系统的记录长度和回放效果具有很强的实用性。 相似文献
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【】语音端点检测是目前语音信号相关处理前端一个重要的环节,良好的检测效果可大大提高后续语音处理的效率。本文以模拟装甲车内部环境噪声对带噪语音进行端点检测,旨在通过设计良好的端点检测算法来提高后续语音增强的效果。从实战角度出发,语音端点检测的需求为较高的准确性和实时性以及鲁棒性。本文结合语音信号特性,采取以谱减法作为预处理的基础上通过能熵比对带噪语音进行端点检测,通过实验仿真的方式证明其可行性。 相似文献
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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%. 相似文献
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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。 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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Accurate endpoint detection is a necessary capability for speech recognition.A new energy measure method based on the empirical mode decomposition(EMD)algorithm and Tcager energy operator(TEO)is proposed to locate endpoint intervals of a speech signal embedded in noise.With the EMD,the noise signals can be decomposed into different numbers of sub-signals called intrinsic mode functions(IMFs),which is a zero-mean AM-FM component.Then TEO can be used to extract the desired feature of the modulation energy for IMF components.In order to show the effectiveness of the proposed method,examples are presented to show that the new measure is more effective than traditional measures.The present experimental results show that the measure can be used to improve the performance of endpoint detection algorithms and the accuracy of this algorithm is quite satisfactory and acceptable. 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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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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