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端点检测是语音信号处理的一个关键环节。为提高语音在低性噪比以及非平稳噪声环境下的端点检测性能,在长时信号变化特征(LTSV)的基础上提出一种新的D-LTSV语音端点检测方法。采用Bartlett-Welch方法估计语音谱,分析语音谱在长时域上的熵,利用倒谱的动态特性分析方法提取连续帧熵值的动态变化特征。实验结果表明,D-LTSV综合考虑了语音的非平稳性和帧间非平稳性的动态变化情况,具有比LTSV更好的分辨能力,特别是在低性噪比和非平稳噪声的环境下,D-LTSV的分辨能力提升了50.77%,能够准确地进行端点检测,具有更强的鲁棒性。 相似文献
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语音端点检测是语音识别系统的一个重要组成部分,特别是在噪声环境下,其准确性直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别性能。提出了一种在噪声环境下基于短时TEO能量的语音信号端点检测方法,采用了双门限-三态转换判决机制以保证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,与传统的短时能量法和谱熵法相比,该算法在低信噪比情况下具有更好的端点检测能力,显示了算法的优越性。 相似文献
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《计算机科学与探索》2019,(9):1534-1542
语音端点检测是语音信号处理的基础,为了提高在低信噪比及非平稳噪声下语音端点检测的准确性,提出了一种基于长时信号功率谱变化的语音特征,利用阈值判决法验证了这一特征在语音端点检测中的应用前景。该方法首先统计信号在长时段下功率谱的变化量;然后进行阈值判决,在初始化后可依据每次的判决结果自适应更新阈值;最后通过投票决策机制来判定当前是否为语音帧。仿真结果表明,与两种经典的基于长时特征(长时段信号变化率和长时段信号谱平坦度)的语音端点检测方法相比,所提方法在不同噪声环境及信噪比下,均具有更高的检测准确率,尤其在非平稳噪声条件下的检测效果提升明显,例如在机枪噪声环境下,平均检测准确率提高超过10%。 相似文献
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语音信号端点检测的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。本文通过实验证明采用LPCMFCC的带噪声端点检测改进方法在白噪声低信噪比下性能明显优于基于能量和常规倒谱距离的检测方法。它消除了噪声的影响,具有很好的鲁棒性,且具有较强的实际应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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一种新的基于信息熵的带噪语音端点检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
在自动语音识别和变速率语音编码技术中,语音端点检测是前端处理的一个重要环节.而在实际的噪声环境下,一些传统的端点检测方法已不适用.该文提出了一种新的基于信息熵的语音端点检测方法,该方法通过对语音信号的短时功率谱进行谱分析,由此构造熵函数作为端点检测的特征参数.实验结果表明,该方法在噪声环境下性能优于传统的基于能量的端点检测方法.而且相对于基于频谱谱熵的算法,在低信噪比(SNR〈0dB)情况下,该文方法有更好的鲁棒性,可使平均检测精确度进一步提高约5%. 相似文献
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提出了一种抗噪声的端点检测新方法。针对谱熵特征对清音的检测性能以及抗噪声性能较差的缺点,结合对清音检测性能较好的短时过零率特征,以及抗噪声性能良好的美尔倒谱距离特征,实现了基于多种特征相结合的抗噪声的语音端点检测。仿真实验表明,该方法能显著提高端点检测在高噪声环境下的检测性能。 相似文献
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基于对数能量倒谱特征的端点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测技术是语音识别的关键技术之一,为了克服传统倒谱距离语音端点检测算法在低信噪比下检测效果的不理想,将对数能量(LE)特征和倒谱(C)特征相结合,提出了一种新的对数能量倒谱特征(LEC),采用模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则(BIC)方法估计特征门限,得出了正确的语音端点判断,在三种典型噪声下,对信噪比从-5 dB到15 dB的带噪声语音进行仿真,结果表明LEC法的检测错误率仅为20.25%,明显低于倒谱法和对数能量法,能有效地确定语音的端点并改善语音识别效果。 相似文献
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基于独立分量分析特征提取的带噪信号端点检测 总被引:2,自引:0,他引:2
运用独立分量分析(ICA)提取信号高阶统计特征的方法,提出一种新的利用信号自身统计特性的信噪区分方法,由于ICA变换可以增大语音和噪声的统计性差别,故在ICA域内可以有效区分语音和噪声。在此基础上提出了ICA能量(ICAE)和滤波ICAE(FICAE)特征来进行端点检测。实验表明,结合FICAE与ICAE的端点检测方法在不同信噪比时具有一定的稳定性,在很低信噪比下也能有效检测出语音的端点,显示了良好的抗噪性能,为强背景噪声下弱信号的端点检测提供了新的途径。 相似文献
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为了提高语音端点检测率,提出一种改进动量粒子群优化神经网络的语音端点检测算法(WA-IMPSO-BP)。利用小波分析提取语音信号的特征量,将特征向量作为BP神经网络输入进行学习,并采用粒子群算法优化BP神经网络参数,建立语音端检测模型,在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,WA-IMPSO-BP提高了语音端点检测率,有效降低了虚检率和漏检率,表示WA-IMPSO-BP是一种检测率高,抗噪性能强的语音检测算法。 相似文献
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Endpoint detection of speech has been shown prosperous for speech recognition and speech enhancement. But the traditional endpoint detection methods lose efficiency in either low signal-to-noise ratio (SNR) environments or nonstationary noise environments. To improve the accuracy of speech endpoint detection in low SNR environments, an endpoint detection method based on an adaptive algorithm for thresholds adjustment is put forward in this paper. The spectral subtraction of multitaper spectrum estimation is performed to enhance the speech. During the process of detection, the cepstral distance of Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) is utilized and the thresholds are adaptively adjusted to different environments. Simulation experiments indicate that in different noise environments with different SNRs, our algorithm has a better endpoint detection accuracy compared with other detection algorithms. Besides that, the algorithm also exhibits strong robustness in low SNR environments. 相似文献
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王景芳 《计算机工程与应用》2011,47(20):147-150
提出了一种适应复杂环境下的高效的实时语音端点检测算法,给出了每帧声信号在滤波中的噪声功率谱的推算方法。先将每帧语音的频谱进行迭代维纳滤波,再将它划分成若干个子带并计算出每个子带的频谱熵,然后把相继若干帧的子带频谱熵经过一组中值滤波器获得每帧的频谱熵,根据频谱熵的值对输入的语音进行分类。实验结果表明,该算法能够有效地区分语音和噪声,可以显著地提高语音识别系统的性能,在不同的噪声环境条件下具有鲁棒性。该算法计算代价小,简单易实现,适合实时语音识别系统的应用。 相似文献