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基于双门限两级判决的语音端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测是语音信号处理过程中的重要步骤,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果。因此对于端点检测方法,特别是在噪声环境下的端点检测研究,一直是语音信号处理中的热点。文中针对声纹识别系统所作的端点检测前端处理,对比了利用短时能量和短时平均过零率进行端点检测的方法,运用Matlab实现了双门限法端点检测的编程和仿真。仿真结果表明,端点检测准确时识别率为93%。 相似文献
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基于短时能量的语音端点检测算法研究 总被引:14,自引:1,他引:13
研究了噪声环境下,利用短时能量为特征进行语音端点检测的问题。在采用短时全带能量为特征的基础上,提出的算法将短时高频能量作为辅助特征,同时使用了最优边沿检测滤波以及双门限-三态转换判决机制,从而保证了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,与传统的能量闻值法以及G.729中使用的VAD算法相比,提出的算法在噪声环境下具有更好的性能,是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。 相似文献
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针对传统能量熵的短时能量与子带谱熵容易受噪声环境影响,低信噪比下端点检测性能下降的问题,提出一种基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法.首先对语音进行噪声估计并以此计算语音存在概率;然后利用估计的噪声能量修正短时能量,用语音存在概率作为加权系数优化子带谱熵,并将两者结合生成改进的能量熵;最后给出基于噪声估计的动态门限以及实时的端点检测策略.实验结果表明,在信噪比5 dB、0 dB的多种噪声环境中,基于噪声估计的改进能量熵端点检测算法相比传统能量熵算法与改进子带能谱比算法,检测正确率平均提升7%. 相似文献
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基于EMD和改进双门限法的语音端点检测 总被引:3,自引:0,他引:3
语音端点检测的准确与否直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别能力,在基于短时能量和过零率的端点检测算法中,能量计算方法不尽合理而且在低信噪比下检测效果大大降低。对此提出了一种基于经验模式分解和改进双门限法的语音端点检测算法,仿真结果表明在低信噪比情况下本文算法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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语音端点检测中能零比方法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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A new method was proposed to identify speech-segment endpoints based on the empirical mode decomposition (EMD) and a new wavelet entropy ratio with improving the accuracy of voice activity detection. With the EMD, the noise signals can be decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs). Then the proposed wavelet energy entropy ratio can be used to extract the desired feature for each IMFs component. In view of the question that the method of voice endpoint detection based on the original wavelet entropy ratio cannot adapt to the low signal-to-noise ratio (SNR) condition, an appropriate positive constant was introduced to the basic wavelet energy entropy ratio with effectively improved discriminability between the speech and noise. After comparing the traditional wavelet energy entropy ratio with the proposed wavelet energy entropy ratio, the experiment results show that the proposed method is simple and fast. The speech endpoints can be accurately detected in low SNR environments. 相似文献
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传统语音端点检测方法利用语音和噪声在某单一参数特征上的差异进行信号中语音起止点的切分,但不同参数在低信噪比不同噪声环境下表现不稳定,鲁棒性差。因此,本文提出了基于均匀子带谱方差,能熵比,梅尔倒谱距离,似然比四种参数相融合的语音端点检测方法。该方法能自适应地改变各参数阈值,并通过实时监测噪声段能熵比的值确定所采用的投票判决机制,从而进行语音端点判定。实验结果表明,该方法在低信噪比下较常用的端点检测方法有更高的检测正确率及鲁棒性,对语音信号后续处理工作有一定的借鉴意义。 相似文献
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为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了改进的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,加入第三道门限——近似熵,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越.能够比较准确的检测语音信号。 相似文献
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噪声环境下的语音端点检测在语音识别系统中占有十分重要的位置。为了提高端点检测的鲁棒性和实时性,本文提出了一种延迟分割策略:以能频比为特征参数确定粗端点,并在此基础上使用排列熵算法确定精确端点,以精确端点为起始点分割语音信号,对所得到的语音片段信号按照分类标准消除噪声信号带来的错误分割。在TIMIT连续语音库与NOISEX-92标准噪声库上的实验表明,文中提出的方法比基于常规的基于零能与谱熵的方法有更好的检测效果,特别是在低信噪比的情况下,效果尤为突出。同时由于排列熵算法的简单易实现,算法的实时性表现非常好,能够为嵌入式移动通信设备提供精确快速的语音端点检测技术。 相似文献
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基于子带能量累积变化的语音端点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献