一种基于FPGA实现的改进语音端点检测算法

介绍了一种基于FPGA硬件实现的语音端点检测算法,该算法以短时平均能量和短时平均过零率为基础,具有硬件实现简单、资源占用量低、检测效果良好等特点;给出了算法的流程与硬件实现模块,以及采用FPGA综合和仿真的结果.     

一种基于分带谱熵和谱能量的语音端点检测算法

语音端点检测的精确度直接影响语音识别的准确度.在噪声环境下,语音端点检测很困难.信噪比下降,语音端点检测的正确率也随之下降,同时,噪声类型的变化影响端点检测的正确率.为此,提出了一种改进的、适合在电话语音城市名识别系统中应用的端点检测算法,并结合分带谱熵和谱能量形成了一个新的特征参数集,利用该参数集进行端点检测,弥补了分别采用分带谱熵和谱能量进行端点检测的缺陷,提高了检测性能.     

基于谱熵的语音端点检测算法改进研究

语音端点检测是语音处理中重要的领域之一。常规谱熵语音端点检测算法是通过检测语音的功率谱的平坦程度,从而达到语音端点检测的目的。但是该方法在平稳噪声环境下较好,在无噪声和非平稳噪声环境下效果较差。作者在分析了无噪声环境下常规谱熵端点检测算法效果差的原因的基础上,结合了语音的短时能量算法,对常规谱熵算法进行了改进,形成了一个新的特征参数——谱熵能量积。仿真结果显示,该方法相对于常规谱熵算法,在无噪声的环境下检测精度有了很大的提高,在非平稳噪声环境下也有了一定的提高,鲁棒性得到增强。     

一种基于改进能零法的连续语音端点检测方法

端点检测是语音识别和语音情感识别系统中极其关键的一步,其检测的效果直接关系到后续的参数计算和识别的结果.在分析了经典的基于短时能量和短时过零率的端点检测算法(能零法)的基础上,总结了其不足之处,并提出了改进的方法.改进后的算法通过对相邻两帧信号的短时能量正向做差来确定语音信号的起始点,反向做差来确定语音信号的终点;并且利用信号与背景噪声的短时过零率之比来修正语音信号的终点.MATLAB仿真结果表明,改进后的算法具有很好的端点检测效果.     

基于贝叶斯最小错误率的一种语音端点检测算法

提出一种基于贝叶斯最小错误率的语音端点检测算法．说明短时平均幅度和短时平均过零率两种语音特征的选取方法,根据最小错误率的贝叶斯决策分别确定了合适的门限值,并将该方法在作者建立的语音数据库中进行了语音起点和终点测试．实验结果证明,与仅用幅度或能量特征的方法相比,本文方法能够提高语音端点检测的准确性．     

一种语音端点检测方法的研究

端点检测是从一段语音中检测出语音段和噪声段,是语音信号处理过程中的一个重要环节.为了提高在低信噪比下的检测效果,提出了一种基于子带能量的检测算法,该算法主要计算子带能量等参数,并通过更新噪声能量来实现.实验结果表明:与常规的端点检测方法相比,该方法具有良好的检测能力,并且在低信噪比环境下较好的端点检测能力.     

基于改进双门限法的语音端点检测研究

语音信号的端点检测是语音识别过程中的重要环节,端点检测结果精确与否直接关系着语音识别的准确度。使用车载语音作为测试数据,利用传统双门限法进行端点检测,发现传统双门限方法在静音条件下和带噪条件下获得语音端点检测信息存在较大误差。针对上述问题,提出了一种改进的双门限法进行语音端点检测,针对语音信号以及短时平均能量和过零率进行处理,并通过Matlab进行仿真,实验结果说明提出的改进方法与传统方法相比,在静音和带噪条件下,都更接近测试数据中真正的语音端点。     

一种基于Matlab的语音信号端点检测方法

首先简介语音信号端点检测涉及到的几个基本概念,然后采用短时平均幅度与短时平均过零率相结合的双门限算法来对语音信号进行端点检测。重点阐述双门限算法的设计思想与实现过程,经Matlab编程实验证明,该方法准确、有效。     

基于短时平均幅度差函数的带噪语音端点检测算法

传统的基于自相关函数的端点检测算法有两个方面的问题,一是计算量大,二是要进行语音信号基音周期的提取.提出了一种改进的方法,用短时平均幅度差函数代替自相关函数,节约了计算量;利用浊音与噪声平均幅度差函数的区别省去了基音周期的计算,同时也避免了误差带来的问题.传统算法与改进算法的仿真比较表明,改进算法的检测曲线噪声容限大,所以在低信噪比下也表现出了较强的稳定性.     

一种基于频域特征和过渡段判决的端点检测算法

为了提高语音端点检测的准确性,增强端点检测算法在噪声环境下的鲁棒性,提出两种新的端点检测参数。其中,基于临界频带的谱熵参数综合考虑了人耳对语音的感知特性以及语音信号和噪声信号的频域分布差异,差值频域能量参数考虑了语音帧和无声帧在频域上的能量差异。结合两种参数的优点,构成一种鲁棒的端点检测参数,同时,为了避免因阀值判决的单一性而产生误判,在端点检测过程中加入了基于特征分布统计的过渡段判决。试验结果表明,本研究提出的语音端点检测算法对语音帧和无声帧具有较好的区分性,在不同噪声且信噪比较低情况下,端点检测准确率相比传统抗噪端点检测算法均有所提升,特别是在非平稳噪声下,准确率提升超过5%。     

基于LMS自适应的改进端点检测算法

语音识别技术早已不再局限于实验室中,但部分关键技术仍需进一步优化与改进,以适应社会和用户不断增加的需求.从语音识别的技术理论入手,着重研究端点检测技术,拟在此基础上针对现有算法进行改进,提升其在低信噪比环境下的识别准确率.提出了一种在对语音进行LMS自适应降噪后,采用倒谱距离熵比的新型端点检测算法,并在MATLAB平台...     

一种改进型柔性形态学边缘检测算法

该文作了基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究。利用形态学基本算法的图像处理特点,对常用的边缘检测算法以及传统的形态学边缘检测算法加以分析和比较,指出各自的特点以及不足。再结合几何算法,运用到二值灰度图像边缘检测中,基于边缘检测的经典算法与柔性滤波特性,提出了柔性形态学边缘检测算法及优化算法,完成图像的边缘检测及去噪处理。     

基于DWT的AMDF基音检测改进算法

平均幅度差函数(AMDF)法是一种常用的基音检测算法,但由于AMDF存在严重的均值下降趋势,使得用这种算法在提取基音的过程中易产生错误.为克服该缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的AMDF改进算法(DW-AMDF),该算法首先求取每帧浊音信号的AMDF,利用DWT提取出AMDF中的下降趋势,去除下降趋势后得到DW-AMDF用于检测基音.实验结果表明,与传统的AMDF算法及其几种典型的改进算法相比,该算法的检测精度有了明显的提高.     

基于熵、能量函数的BP网改进算法

为了增强ＢＰ网隐层的归纳能力，文［１］提出了调整权重的熵方法，我们在文［２］中给出了基于能量函数的改进算法，本文把文［１］算法与文［２］算法结合在一起给出了新算法，实验证明此算法既能大大加快收敛速度，又可增强网的归纳能力。     

基于小波分析的语音端点检测算法研究与仿真

以小波变换及多分辨分析为理论基础,对语音端点检测中小波系数方差算法和子带平均能量算法进行了分析和研究,利用语音和噪声的频域差别,对这两种算法进行了优化,并应用于端点检测系统中,有效地改善了小波系数方差算法耗时长、实时性差的缺点,并克服了子带平均能量算法只对高斯白噪声检测效果好的局限性。提高了语音端点检测系统的实用性．通过MATLAB软件仿真的实验结果表明,采用优化算法的系统实现了语音端点检测准确性和快速性的最佳匹配,达到了此类检测设备的实用要求．     

基于方差和谱熵结合的语音端点检测方法

针对传统方法在低信噪比条件下的检测结果无法较好地满足需要,提出了将语音信号小波包BARK子带方差和谱熵二者相结合的新端点检测方法.首先对带噪语音采用多窗谱估计谱减法降噪,然后利用小波包分解构成BARK子带,求出每帧信号的BARK子带方差均值和谱熵值,最后用方差值除以谱熵值,将二者的比值作为双门限检测法的参数进行端点检测...