一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法

环境噪声是语音识别和说话人识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术之一,性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。文章提出一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法基础上,该算法进一步综合利用短时过零率和短时能量作为最终判决的门限。实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

基于倒谱特征的带噪语音端点检测

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.     

基于LPC美尔倒谱特征的带噪语音端点检测

复杂的噪声环境是语音识别系统在实际应用中性能下降的原因之一,识别预处理中的带噪端点检测作为关键技术,其性能的优劣某种程度上决定了识别率的高低。笔者提出了基于LPC美尔倒谱特征的带噪端点检测方法,对语音信号分高低频段分别提取IPC美尔倒谱特征分析,根据Mel倒谱距离判决,采用自适应噪声估计,实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

一种基于倒谱特征的语音端点检测改进算法

提出了一种应用语音倒谱特征参量的端点检测改进算法,对信噪比(SNR)从-10～20dB的带噪语音信号进行仿真实验,结果表明,所提方法能较为准确地检测到语音端点。     

一种基于倒谱均值减的语音端点检测改进方法

端点检测是语音识别理论研究中的关键技术之一,为了提高语音端点检测方法的抗噪性和准确性,引入倒谱均值减(Cepstral Mean Subtraction,CMS)设计一种新的语音端点检测方法.在传统倒谱均值减算法的基础上,采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)提取最佳特征子集,利用二次分类...     

基于倒谱特征的语音端点检测算法研究

本文在讨论基于倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了两种改进方案.通过对三种典型噪声环境下信噪比(SNR)从-5dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提两种改进方案能更为准确地检测到语音的端点.     

基于MFCC0的语音端点检测方法

MFCC是语音识别中常用的特征参数，根据MFCC分量对语音端点的敏感性，提出利用平常舍去的识别特征参数分量MFCC0作为语音端点检测的参量．接着根据MFCC0的特性设计了一种新的端点检测方法，该方法简单且无需增加额外的计算量．实验结果表明，基于该方法的语音识别系统不仅可以通过端点检测大大压缩数据量，而且提高了系统的识别率．     

基于Mel-TEO的带噪语音端点检测算法

针对短时TEO能量算法抗噪性差的缺点,提出了一种强噪声下的端点检测新算法.该算法在短时TEO能量端点检测的基础上,增加Mel倒谱距离判断环节,采用先粗判后精判的互补性两级判决机制.首先利用强抗噪性Mel倒谱距离进行端点粗判,然后再利用体现语音信号时域特征与语音共振峰特性的短时TEO能量进行端点精判.实验表明,在信噪比相对较低的环境下,该改进算法与传统的双门限法和短时TEO能量相比,在没有增加运算复杂度的同时提高了检测系统的准确度.     

基于MEFF倒谱距离与对数能量融合的语音端点检测方法

为提高低信噪比环境下语音端点检测算法性能不高的问题,提出将MFCC倒谱距离与对数能量结合进行端点检测.首先,对语音计算对数能量,然后计算改进的倒谱距离,将MFCC倒谱距离与对数能量融合,获得了一种新的语音参数,该参数能有效地提高低信噪比情况下语音与噪声的区别,对参数进行顺利滤波用于语音端点检测,采用自动更新的双阈值进行语音端判别.仿真实验表明,该算法具有较好的适用不同噪声,在低信噪比下依然能获得比较理想的端点检测效果.     

语音信号端点检测的程序实现

在孤立字识别中,精确地判别语言信号的起始点和终止点是相当重要的。确定出语音信号范围的方案可以用来减少大量非实时系统的计算和提高识别精确度。本文在利用语音的某些特征参数——短时平均幅度或能量和短时平均过零率的基础上,提出了利用上述特征参数进行语音端点检测的IBM/PC机实现程序。     

语音端点检测中能零比方法的改进

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。     

基于子带能量累积变化的语音端点检测

噪声环境下的语音端点检测在稳健语音识别中占有十分重要的地位。根据噪音和语音子带能量的累积分布变化,提出一种新的语音信号端点检测算法。通过计算各帧的子带能量变化程度,并以此设定门限进行语音端点的检测。实验表明,与一些传统的端点检测算法比较,该算法在速度和抗噪声能力上都有所增强,适合低信噪比下的语音端点检测。     

基于变帧长自适应门限的端点检测方法

传统的双门限端点检测算法的门限一般通过经验值来确定。在实际应用中,这种凭经验得到的判决门限往往不能很好地适应环境变化,尤其是在噪声环境下,经验判决门限不能适应背景噪声的变化。将1种自适应门限、窗长动态变化相结合的双门限端点检测算法用于语音端点检测,实验结果表明该方法在常见的弱噪声环境下效果较好,具有一定的鲁棒性。     

一种应用于语音识别的端点检测改进方法

语音端点检测是语音识别过程中的重要的一个环节,为了提高在强背景噪声条件下语音端点检测的性能,提出了一种将维纳滤波和改进的多子带熵相结合的方法.不仅有效地减少了背景噪声,而且大大提高了语音端点检测的准确性和稳健性.仿真实验表明,该方法计算简单,可靠信高,在较低的信噪比下仍能比较准确的检测到语音信号的端点.     

基于广义维数距离的语音端点检测方法

为能够准确有效地对含噪声语音信号进行起止位置的端点检测,该文提出了一种基于广义维数距离的端点检测方法。首先利用覆盖法求取广义维数得到该语音信号的三维特征向量,包括容量维数、信息维数、关联维数;然后计算信号的维数特征距离;最后根据特征距离对语音信号类别进行决策分类。实验结果表明,与仅使用单一维数特征检测语音起止端点相比,该文所提出的方法具有较好的鲁棒性,对混杂有不同噪声、不同信噪比的语音信号都能有较好的检测结果,尤其适用于低信噪比的语音端点检测。     

一种基于短时倒谱速变率的语音信号平滑端点检测方法

短波通信以其天波传播特性,在通信领域具有其他通信手段无法替代的地位。为解决短波通信中信噪比较低,噪声信号严重影响语音处理效果的问题,提出了一种基于短时倒谱速变率的平滑端点检测方法,通过检测噪声信号的倒谱特征,初步确定语音信号端点,然后加入平滑优化处理以及Holdon设计,降低由于倒谱突变造成的误判。实测信号仿真实验证明,该方法在不过多加重系统负担的前提下,取得了良好的效果。