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。     

一种实用的语音端点分析系统

无论是信号处理领域中的语音识别技术,OA和AI中的自然语言理解技术,还是通信中的语音插空技术都离不开准确的语音端点分析。本文提出了一种快速、高效的端点分析系统方案及其相关的实用技术。该系统在IBM—AT上运行结果表明,对汉语中全部的四百多个基本音节均能给出正确的判别结果。窗口式操作方便、简单,自动数据处理和门限调整及其丰富的图形显示功能使本系统具有很强的实用性。     

端点检测两种方法的讨论

在语音信号处理中,端点检测是十分重要的一项内容。端点检测,可以在有噪声的背景中确定语音信号的起始点和终止点,为后续处理做必要的准备。而由于背景噪声的存在,光从波形上判断始终点会有一定困难。本文针对端点检测,介绍短时能量法与过零率法两种方法,并对这两种方法进行讨论。     

一种基于语音图信号处理的端点检测方法

本文通过将语音信号处理与图信号处理相结合,为语音样点构建出一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构,利用基于遗忘图拓扑结构的图邻接矩阵所定义的图傅里叶变换（Graph Fourier Transform, GFT）,研究语音图信号的图频域特性。并在此研究基础上,本文将基于自适应子带谱熵（Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy, ABSE）算法的端点检测方法拓展至图频域,设计了一种图自适应子带谱熵（Graph Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy, GABSE）算法。实验表明,本文所提出的基于遗忘图的GABSE算法可以使得语音段与非语音段谱熵差异更加显著,较传统ABSE算法端点检测及rVAD语音端点检测方法正确率提高了10%~20%,同时也验证了此语音遗忘图结构有效性。      

一种基于特征空间能量熵的语音信号端点检测算法

对语音信号的协方差矩阵进行特征分解，根据特征值求出信号的特征空间能量概率分布，提出了特征空间能量熵的定义。不同背景噪声下的实验结果表明，用该熵可以得到高正确率的端点检测。     

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．     

噪声环境下语音多子带端点检测方法

为了克服传统端点检测算法在有噪环境下的不足,提出了一种新的语音多子带端点检测算法,它能根据子带背景噪声大小动态设置门限.实验结果表明,所提出的算法较传统的检测方法有更好的检测性能.     

一种基于迟滞编码的自动语音端点检测方法

端点检测在语音识别中占有十分重要的地位，端点检测的准确性将直接影响整十语音识别系统的性能。已往的自动端点检测方绝大多数都是利用帧平均能量EN，帧平均跨零数ZN，帧平均跨零积A和帧平均零比B等参敦来确定语音段的始点和终点。这些方法的缺点是难以设置对各次实验都合适的固定阈值，这给实际应用带来了很多不便。本文提出了一种基于迟滞编码的自动端点检测方法——在对语音信号进行迟滞编码的基础上，利用各杖的码字和来判斯语音段的起点和终点。该方法充分利用了噪声和信号的统计特性，克服了已往端点检测方法的不足。实验结果表明．该方法具有良好的性能。     

语音信号端点检测方法与展望

对语音信号端点检测的主要方法，如基于短时能量的方法、基于HMM的方法、基于自相关相似距离的方法等进行了深入研究。分析了这些方法的原理、优点与不足，并进行了比较。针对各种检测方法在应用中，尤其是应用于噪声环境中的局限性，指出了语音信号端点检测领域进一步研究的方向。     

实时语音采集系统中语音端点检测和增强方法

针对实时语音采集系统应用到工业行业中所面对的增加有效记录时间和提高噪声环境下的录音回放效果问题,研究了端点检测方法和语音增强方法。端点检测方法基于有限状态机模型,引入通信中AMR-WB标准的激活检测算法作为语音帧或噪声帧判据,端点检测可达到良好的实时性和准确性,并对于低幅度信号增加了过零率判据可进一步降低检测算法对语音的漏报率。语音增强方法以参数可配置的低频带阻滤波结合维纳滤波来增强语音采集系统对多种环境噪声的消除能力。实际使用表明该端点检测方法和语音增强方法对于提高工业领域应用中实时语音采集系统的记录长度和回放效果具有很强的实用性。     

一种新型的城市火灾检测方法

在图像型火灾检测方法中,火灾特征的选取有一定的随机性和复杂性,仅仅依靠低层次的图像特征难以完整地描述复杂背景下的火灾图像。将深度学习技术应用到火灾检测领域,提出基于卷积神经网络的火灾检测方法,搭建包含3层全连接层的网络模型,使用Relu函数作为激活函数;然后基于Tensorflow平台实现该网络结构模型。在公开的火灾数据库上进行实验,结果表明,所提方法的火灾检测效果优于传统的图像型火灾检测算法,避免了由于选取特定火灾特征进行检测识别带来的局限性。     

一种道路标线检测新方法

道路标线为驾驶员提供车辆的位置信息。首先以麦克斯韦颜色三角为模型分割图像中的白色和黄色区域,采用双阈值分割增加后期处理精度,同时去除不属于标线的大面积区域和噪点,然后计算图像的位置与方向判定其是否为道路标线。实验表明该方法能有效检测道路标线,更好地处理图像边缘。     

一种新的跳频信号检测方法

本文针对跳频信号检测的问题,研究并设计了一种新的检测算法.该方法对信道进行由"粗"到"细"的分层检测,降低了很多无谓的资源消耗.文章首先介绍了传统信道化处理的思想并推导出其模型的数学表达式.然后分析了这种模型在跳频信道数较多时难于实现的原因,进而提出分层信道化处理的检测模型.接下来对该模型的运算量进行了推导并与传统结构...     

实现终端设备安全的一种新途径

本文分析了信息安全中存在的问题和当前IT部署的策略,简要阐述了TCG(TrustedComputingGroup)规范,并在此基础上,论述了加强对PC等终端设备实施安全保护以及建立保护平台(可信赖计算环境)的重要性。     

A new Copy-Move forgery detection method using LIOP

The most prevalent type of digital image falsification occurs when a portion of a image is copied and pasted onto another section of the same image. Falsification of the image made in this way is called copy-move forgery (CMF). This study presents a new and effective approach for copy-move forgery detection (CMFD) using the Local Intensity Order Pattern (LIOP) to overcome the restrictions of existing CMFD techniques. The input image is first converted to a YCbCr color space and then split into Y, Cb, and Cr color channels. The LIOP features are then extracted from each color channel and all the features are combined. The feature vectors are ordered lexicographically and related features are detected by comparing the LIOP features. Although the LIOP feature has rarely been used in CMFD prior to this study, the success rate of the proposed method is high. In addition, since the channels are not correlated to each other in the YCbCr color space, each color channel is considered as a gray image, and the success rate is increased by combining the features extracted from each of the color channels. The proposed approach was assessed using the CoMoFoD and GRIP datasets. Experimental findings demonstrated that the suggested method was successful and displayed robustness in post-processing attacks.     

一种新的自适应干涉动目标检测方法

本文在详细分析干涉动目标检测方法的基础上,提出了一种新的从雷达接收到的原始数据中直接提取干涉对消杂波所需参数的方法.这种方法计算量不大,易于工程实现.计算机仿真证明了这种方法具有很好的杂波对消效果.     

高效的基于段模式的恶意URL检测方法

提出一种高效的基于段模式的检测恶意URL的方法,该方法首先解析已标注的恶意URL中的域名、路径名和文件名3个语义段,然后通过建立以三元组为词项的倒排索引快速计算恶意URL每个语义段的模式,最后基于倒排索引查找到的段模式来判定给定的URL是否是恶意URL。不仅如此,该方法还支持基于Jaccard的随机域名识别技术来判定包含随机域名的恶意URL。实验结果表明,与当前先进的基准方法相比,该方法具有较好的性能和可扩展性。     

一种新的无触点IC卡的检测方法

无触点IC卡在制卡过程中需要经过绕线碰焊、INLAY层压、成品层压工艺,可能造成芯片EEPROM的损坏,而这种IC卡是不能读写个人化数据的.本文基于上述情况,提出了一种新的在传统的检测仪中通过增加写模块,并设计相应的检测程序来实现检测IC卡芯片存储单元的检测方法.同时该检测方式是集成在功能检测仪中,一次可检测24张标准卡片,大大提高检测效率,对提高IC卡制作质量和缩短制作周期将产生促进作用.     

非降采样Contourlet图像边缘检测算法

介绍了非降采样Contoudet变换(NSCT)的结构特点与系数分布特性,并提出了基于NSCT的图像边缘检测算法,实现了对图像高频边缘的有效去噪和提取.该方法具有多向选择性、高低频信息并行检测、信息利用率高、两类边缘相互补偿修正精确定位及抗噪声干扰能力强等特点.通过仿真实验并与Prewitt、Sobel、Canny及多尺度小波边缘检测算法进行比较,验证了该方法的有效性和优越性.     

A fast Hough transform for segment detection

The authors describe a new algorithm for the fast Hough transform (FHT) that satisfactorily solves the problems other fast algorithms propose in the literature-erroneous solutions, point redundance, scaling, and detection of straight lines of different sizes-and needs less storage space. By using the information generated by the algorithm for the detection of straight lines, they manage to detect the segments of the image without appreciable computational overhead. They also discuss the performance and the parallelization of the algorithm and show its efficiency with some examples.