基于高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测

在分析语音信号与噪声在高低频带的能量谱表现特征基础上,提出一种低信噪比条件下采用高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测方法.首先根据样本计算语音信号和背景噪声在高低两个不同频带的对数能量谱比值,依据最大似然估计得到两类信号对数能量谱比的统计分布,并基于贝叶斯决策准则推导最佳判决阈值.信号输入时,逐帧计算高低频带对数能量谱比并与判决阈值进行比较来进行语音和背景噪声的分类判决,从而实现语音信号的端点检测.实验结果表明,与传统的双门限检测法和谱熵检测法相比,提出的方法在较低信噪比条件下能更加准确地检测语音端点,明显提高了端点检测的准确率和速度.     

基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测

在有噪声干扰的情况下,传统的语音端点检测方法的检测准确度明显下降。为了在强背景噪声环境下有效区分出语音信号和非语音信号,针对倒谱距离端点检测方法进行了研究,提出了一种基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测方法。本方法引入倒谱距离乘数和门限增量系数,针对不同信噪比采用不同的倒谱距离乘数,并采用自适应判决门限的方法进行语音端点检测。MATLAB仿真实验结果显示,在不同背景噪声和不同信噪比下,本方法对于语音端点检测具有较高的检测正确率,其端点检测效果明显优于传统端点检测方法,适用于强背景噪声下的端点检测。     

基于多特征融合与动态阈值的语音端点检测方法

在低信噪比及非平稳的噪声环境下,传统基于特征的语音端点检测方法检测正确率低、稳定性差。为此,提出一种新的语音端点检测方法。通过对含噪语音进行谱减法降噪,提取谱减后的语音信号与前导无话帧的M FCC倒谱距离特征,计算均匀子带频带方差特征,并对阈值进行动态更新,利用双参数双门限法对带噪语音进行端点判定。实验结果表明,与基于DWT-MFCC倒谱距离、基于谱减法和均匀子带频带方差的端点检测方法相比,该方法具有较高的检测正确率及较低的漏检率与误检率。     

基于动态特性的D-LTSV语音端点检测方法

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。     

复杂噪声中基于MFCC距离的语音端点检测算法

为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出一种基于梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离,结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正,并更新其阈值,建立自适应噪声模型,实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明,与基于双门限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比,在计算效率相同的条件下,该算法的检测准确率更高。     

短时TEO能量在带噪语音端点检测中的应用

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。     

基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法

针对复杂噪声环境下基于经验模态分解(EMD)的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题,提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数(IMF)中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性,将衡量语音帧与噪声帧概率分布差异性的交叉熵特征与EMD能量特征相结合,设置自更新检测阈值,实现复杂噪声环境下的语音端点检测。仿真实验证实了该方法在低信噪比以及非平稳噪声情况下具有显著的有效性和优越性。     

语音识别系统中语音活动性检测方法的研究

针对当前语音活动性检测技术中传统方法普适性差和在低信噪比下检测性能陡降的问题,研究了在低信噪比强噪声（平稳和非平稳）环境下的语音时频增强相和基于改进谱熵能量的活动性检测相结合的语音识别系统的研究。首先估计背景噪声能量,分别对语音信号进行频域和时域的增强处理;然后利用一种鲁棒性更好的特征参数来判断语音端点。验证结果,表明,该方法在平稳和非平稳两类噪声环境下均具有较好的检测性能,其应用范围更广泛。     

倒谱距离和短时能量的语音端点检测方法研究

在讨论传统倒谱距离语音端点检测方法不足的基础上,提出了一种基于倒谱距离和短时能量的语音端点检测改进方法。基于倒谱距离的单参数端点检测方法在高信噪比环境下效果较好,然而在低信噪比的环境下其端点检测性能急剧下降。通过分析倒谱距离和短时能量各自的端点检测特性,建立了一种结合二者特点的双参数判决准则,在保证运算量没有显著增大的前提下提高了端点检测的准确率。仿真实验结果表明,新方法相对于基本倒谱距离端点检测方法,在低信噪比的高斯白噪声环境下端点检测性能有较明显提高。     

一种基于自适应谱熵的端点检测改进方法

在低信噪比的环境下,为增强与噪声的区分度,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法.通过改进语音端点检测的特征参数,更好地区分语音信号与噪声信号,提高在低信噪比环境下的端点检测正确率.基于子带谱熵,引入正值常量对基本谱熵参数进行算法改进,得到改良的负谱熵特征,并结合自适应子带选择方法,得到一种新颖的特征参数--自适应子带常量负谱熵.特征在低信噪比的情况下有较强的抗噪能力,并能够准确地检测出语音端点.实验结果表明,不仅快速有效,具有较强的鲁棒性,而且适合低信噪比的语音端点检测.