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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
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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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非平稳噪声环境下的噪声估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对噪音和语音频谱的分析,针对航空背景噪声的特性,提出一种用于语音增强的新的噪声估计算法。通常的噪声估计一般利用语音端点检测方法,取噪声段的谱平均值作为待估计的噪声谱,但该方法在信噪比较低时性能下降严重。笔者提出的基于频率段能量比的噪音谱估计方法,不依赖于语音端点检测而直接由语音帧来估计噪音谱,通过计算一帧语音中各频率段中能量比,以判断该帧是否含有语音来修正噪声谱估计的计算因子。算法提高了谱减法的适用范围,还在一般谱相减方法的基础上提出了改进的谱相减算法。 相似文献
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基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性,采用稀疏随机观测矩阵和线性规划重构算法对语音信号进行压缩感知与重构。研究了语音信号的压缩感知观测序列特性,根据语音帧和非语音帧压缩感知观测序列频谱幅度分布分散且差异较大的特性,提出基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法,并对4dB-20dB下的带噪语音进行端点检测仿真实验。仿真结果显示,基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法与奈奎斯特采样下语音的倒谱距离端点检测算法一样具有良好的抗噪性能,但由于采用压缩采样,减少了端点检测算法的运算数据量。 相似文献
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端点检测是语音识别系统中十分关键的一个步骤,它对整个语音系统识别的准确性有着至关重要的作用。针对目前端点检测算法在强背景噪声下存在的不足,通过引入HHT,提出了一种基于希尔伯特-黄变换的端点检测方法。该方法首先采用EMD分解出有限个IMF,然后对IMF进行Hilbert变换,将得到的IMF能量谱作为特征参数来进行语音信号的端点检测,仿真实验证明了该算法在强背景噪声下的有效性与稳健性。 相似文献
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一种应用于语音识别的端点检测改进方法 总被引:1,自引:1,他引:0
语音端点检测是语音识别过程中的重要的一个环节,为了提高在强背景噪声条件下语音端点检测的性能,提出了一种将维纳滤波和改进的多子带熵相结合的方法.不仅有效地减少了背景噪声,而且大大提高了语音端点检测的准确性和稳健性.仿真实验表明,该方法计算简单,可靠信高,在较低的信噪比下仍能比较准确的检测到语音信号的端点. 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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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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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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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