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。     

带噪语音端点检测方法研究

影响语音识别性能的一个关键因素是端点检测的准确性。实际应用中信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的检测算法不能有效工作,影响系统的识别率。提出了一种基于时频方差和的语音端点检测算法。实验证明该算法能够在低信噪比的情况下,准确地检测出语音信号。通过对三种不同的端点检测算法的比较,发现基于时频方差和的端点检测算法的端点检测的准确率较高。     

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。     

一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法

影响语音识别性能的一个关键因素是端点检测的准确性。实际应用中的信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的检测算法不能有效地工作,影响系统的识别率。该文针对基于倒谱特征的带噪端点检测算法提出了3点改进：(1)将语音信号经滤波后分成高低频两子带,分别进行分析;(2)用LPC美尔倒谱特征LPCCMCC代替常规倒谱特征作为特征参数;(3)改进噪声估计,使其具有自适应性。实验结果表明本方法在低信噪比下有较好的检测性能。     

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。     

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.     

基于优选信息熵的语音端点检测方法

为提高噪声环境中语音端点检测的准确率,提出一种基于信息熵的检测方法.将分帧语音信号按照不同阶数重新量化,选择其中波动范围大的信息熵作为该信号的优选信息熵,通过多次仿真实验确定较优门限,设计状态机对多段带噪语音进行端点检测.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能,在同等环境中的检测误判率较低.     

一种改进的基于谱熵的语音端点检测技术

论文提出了基于时频谱减增强和谱熵的语音端点检测算法。算法对带噪语音在频域利用谱减法去除宽带加性噪声,在时域去除由谱减带来的残差噪声从而对语音进行了增强。对增强后的语音利用谱熵特征进行端点检测。实验结果表明,此算法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比的语音端点检测。     

一种噪声环境下连续语音识别的快速端点检测算法

根据汉语语音的特点,该算法利用幅度及功率谱对语音端点进行检测,有效地消除了背景噪声及DC分量的干扰。算法采用实际语音采样进行分析,试验结果表明此算法不仅能有效地标识出语音的起始及终止点,并且还具有相当高的运算效率。     

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。     

一种简单的噪声鲁棒性语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统非常重要的组成部分,一种理想的语音端点检测方法,在噪声环境中要具有较强的鲁棒性.为了提高检测方法在噪声环境中的鲁棒性,在短时能量的基础上,结合谱平度和幅度谱的主频率特征,分别进行判决,再采用投票决策机制确定端点检测结果,提出了一种比较理想的语音端点检测方法.实验结果表明,与传统的短时能量法和短时TEO能量法相比,该算法在各种加性噪声下具有良好的鲁棒性,在较低信噪比下仍能准确地区分有用信号和噪声,验证了该算法的有效性.     

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。