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语音端点检测是语音处理分析过程中的重要环节之一,该文介绍了语音端点检测的两个传统算法即短时平均能量和短时过零率,并将这两种算法结合起来进行藏语语音进行端点检测。运用Matlab编程和仿真验证了双门限判断法在藏语语音端点检测中的准确性。这种方法降低了藏语语音处理的时间、提高了处理的质量、可用来进行一些藏语语音识别的特征参数的提取。 相似文献
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语音端点检测是语音处理分析过程中的重要环节之一,该文介绍了语音端点检测的两个传统算法即短时平均能量和短时过零率,并将这两种算法结合起来进行藏语语音进行端点检测。运用Matlab编程和仿真验证了双门限判断法在藏语语音端点检测中的准确性。这种方法降低了藏语语音处理的时间、提高了处理的质量、可用来进行一些藏语语音识别的特征参数的提取。 相似文献
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基于短时能零熵的端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测技术是语音识别系统预处理阶段中的第一个关键技术,而传统的端点检测特征参数LPC距离、倒谱特征、TF参数和分形特征等参数的运算量太大,对硬件要求很高,阻碍了人机交互技术在日常生活中的普及。通过对语音信号三个端点检测的特征参数短时平均过零率、短时能量和基本谱熵逐一分析研究,提出了一种新型的语音参数——短时能零熵值,并作为主要参数应用于端点检测中。实验证明,短时能零熵值结合了信号的时域和频域语音特征,能够对背景噪声做出反馈、并且可以在复杂的背景噪音环境下对语音和非语音做出有效、稳定的区分,其端点检测的隔离度较大,具有稳健的抗噪特性。 相似文献
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端点检测的目的是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点以及终点。文章介绍了短时能量和短时过零率的端点检测方法,研究了信息熵,并在此基础上构造了信息熵函数,提出了一种基于信息熵的端点检测算法。实验结果表明该算法具有良好的性能。 相似文献
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为了进行有效的语音信号处理,并降低语音信号的冗余度,通常采用端点检测技术来提取语音信号中的有效部分。本文在传统语音端点检测方法的基础上,提出了一种基于基音周期对语音段末尾进行判别的方法,针对汉语发音都是以浊音结尾的特点,同时利用基音周期对浊音段信号比较敏感这一特性,能够有效地避开汉语语音信号尾部拖音段中所包含的无效信息,既提高了端点检测的准确性,又减少了后续语音识别系统样本训练时间。实验结果证明,该方法对于汉语中孤立词末尾的拖音段,可以得到较好的端点检测效果。 相似文献
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语音识别中端点检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测是做好语音识别的重要环节,是语音信号处理过程中非常重要的一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果.因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。本文研究了传统的短时能量和过零率相结合的语音端点检测的算法.修正了传统过零率的计算。实现了端点检测的优化算法。 相似文献
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端点检测是语音处理的关键技术。本文选取短时能量和短时平均过零率作为特征值,依据两级三门限端点检测的算法,其具体实现利用关系运算符,避免逐点比较循环本文语句,方便快捷地搜索到端点。经过Matlab编程仿真实验,结果表明,该实现方法有较高的准确性,对噪声具有一定的鲁棒性。 相似文献
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SHI Hai- yan 《数字社区&智能家居》2008,(18)
语音信号端点检测是语音信号的预处理,正确的语音信号端点检测结果直接影响语音识别等后续工作的运算量和准确率。本文介绍了时域方法中基于短时能量的语音信号端点检测方法,并用三种不同的短时能量计算方式和五种短时能量阈值进行了端点检测实验。 相似文献
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语音的端点检测在语音的编码、语音识别、语音增强、说话人识别中起着非常重要的作用,直接影响着后续工作的正确率。本文介绍了端点检测的基本方法:基于短时能量的、基于短时过零率的、双门限检测的方法,并通过Matlab仿真对双门限检测的方法进行分析。 相似文献
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端点检测是语音识别过程中的一个重要的环节,因此改善端点检测的效果一直是语音识别领域的一个重要课题。为了提高在背景噪声下语音信号端点检测的准确率,提出了一种基于小波包的谱熵端点检测方法。该方法对语音信号进行小波包变换,将每帧信号分解成多个子带,在此基础上计算每帧信号的子带能量,通过子带能量所占比例求出每帧信号的谱熵,最后确定新的门限值。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确地检测语音信号。 相似文献
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语音端点检测及其在Matlab中的实现 总被引:8,自引:0,他引:8
介绍了语音的基本特征和语音端点检测的基本方法.对基于Matlab的端点检测算法进行了分析,然后,进行一个语音截取合并的实验,结果表明:用Matlab进行语音处理不仅编程简便,也具有很好的效果。 相似文献
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一种语音信号端点检测方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在语音识别系统中,端点检测的误差会降低系统的识别率,进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。本文提出了一种基于模型的Teager能量端点检测方法。实验证明,该算法比传统的能量过零率端点检测算法具有更高的识别率,能够更准确的检测出语音信号的端点。 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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在语音信号的识别、去噪等过程中通常只需对有声段进行处理,并且对语音段和噪声段可能需要采取不同的处理方法。相关函数描述的是随机信号在不同时刻取值的关联程度,由于噪声的随机性,噪声的相关函数和语音的相关函数有很大的不同,利用此不同点可以进行语音的端点检测。基于此提出了自相关函数的语音端点检测方法,并对比了经典的双门限法--基于短时平均能量和短时平均过零率的双门限判决法。实验表明该方法具有较高的准确性,并且在较低信噪比下能取得比短时平均能量和短时平均过零率的判决法更好的效果。 相似文献