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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。 相似文献
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为了在复杂的噪声环境中区分出语音信号和非语音信号(噪声),提出了一种基于小波及能量熵的带噪语音端点检测方法.该方法利用小波的多分辨率特性以及它对非平稳信号局部特征的表现能力,对含噪语音信号进行小波变换,用各层能量熵值的平均值来有效地区分语音段和非语音段.不同背景噪声及不同信噪比下的实验结果表明,提出的带噪语音端点检测算法获得了较高的检测正确率. 相似文献
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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. 相似文献
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为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,介绍了一种新的时间序列复杂性测度:模糊熵,并将其应用于语音信号的特征提取。分别以样本熵和模糊熵提取含噪语音信号的特征,使用双门限法对语音信号进行端点检测,特征门限值使用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法确定。仿真结果表明在车载噪声环境下与样本熵算法相比,模糊熵算法能更好地区分噪声信号和语音信号,具有更好的端点检测性能,相同环境下模糊熵算法的错误率比样本熵算法降低了16%以上。 相似文献
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语音端点检测是将采集到的语音信号从复杂的噪声背景中提取出来,确定每段语音的开始和结束,是后续处理的基础。对于语音端点检测在低信噪比的复杂噪声环境下准确率低的问题,提出了一种多窗谱估计减噪和子带能熵比法结合的语音端点检测算法。该算法通过改进多窗谱谱减法对语音信号进行减噪,在分析了常规谱熵端点检测算法的基础上结合对数能量,以改进的子带能熵比作为阈值进行端点检测。实验表明,该算法在不同环境的低信噪环境下,准确率高,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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为了提高低信噪比环境下语音增强的效果、算法的鲁棒性.在基于维纳滤波算法的基础上,结合基于频域特征的语音端点检查算法,提出了一种新的语音增强算法.端点检测算法使用小波包ERB子带的谱熵和改进的频域能量的能熵比法.其中,小波包ERB子带的谱熵考虑了人耳听觉掩蔽模型和语音与噪声信号之间的频率分布之间的不同;频域能量利用了有语音帧和无语音帧的能量不同.维纳滤波算法实时采集语音数据并使用新的参数来区别无语音段和有语音段,并在无语音段平滑更新噪声谱.实验结果表明,该端点检测算法能够很好的区分有语音段和无语音段,这就使得在低信噪比的情况下语音增强效果得到了提升,同时算法的鲁棒性和实时性也得到了保障.在与其他两种算法对比中,得到了更好的语音增强效果. 相似文献
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语音端点检测的准确性直接影响着语音识别系统性能.在低信噪比环境下,一些在高信噪比环境下具有良好性能的检测方法无法有效工作.提出了基于谐波分析的频带方差和能量门限结合的端点检测方法.方法基于语谱图的分析,突出了语音信号和噪声信号的区别,在低信噪比环境下能准确检测出语音端点.并保障了实时性.试验证明,方法在较低信噪比环境下比频带方差检测方法的性能有较大提高,具有较好的实用性. 相似文献
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前端噪声处理直接关系着语音识别的准确性和稳定性,针对小波去噪算法所分离出的信号不是原始信号的最佳估计,提出一种基于子带谱熵的仿生小波变换(BWT)去噪算法。充分利用子带谱熵端点检测的精确性,区分含噪语音部分和噪声部分,实时更新仿生小波变换中的阈值,精确地区分出噪声信号小波系数,达到语音增强目的。实验结果表明,提出的基于子带谱熵的仿生小波语音增强方法与维纳滤波方法相比,信噪比(SNR)平均提高约8%,所提方法对噪声环境下语音信号有显著的增强效果。 相似文献
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一种基于频能比的端点检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
根据语音的发音特点,论文提出了一种在噪音环境中检测语音信号的参数———频能比(FER),并且提出一种基于该参数的端点检测算法,实验表明该算法能够在信噪比较小的情况下,准确地检测出语音信号。通过对三种不同的端点检测算法的比较,笔者发现基于频能比的端点检测算法在环境噪音比较强的情况下可以有效地提高语音信号的识别率。 相似文献
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短时能量与熵是语音端点检测的常用方法,但在低信噪比环境中都不能有效定位端点。因此给出结合这两种方法检测语音段的位置,同时采用自适应于不同的噪音背景下的判决准则,经实验证明该算法行之有效,对于连续数字音,准确率较原有算法平均提高16%,单个数字音提高26%。 相似文献