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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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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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语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其准确性对语音信号处理有直接影响.传统的双门限语音端点检测技术,在纯净语音或高信噪比的情况下,语音端点判断准确,但低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率较高.为了提高低信噪比条件下语音端点检测的识别率,在传统双门限语音端点检测的基础上融合了语音增强,通过Matlab仿真实验,取得了较高的语音端点检测准确率. 相似文献
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针对在低信噪比条件下语音端点检测问题,提出了一种基于Toeplitz最大特征值的去噪语音端点检测方法。该方法用语带频谱自相关序列构造一个对称Toeplitz矩阵,利用该矩阵最大特征值的信息量对语音信号进行双门限端点检测。新算法经过实验,能够有效地区分语音和噪声,在不同的低噪声环境条件下具有良好的鲁棒性。与新近的信号递归度分析方法比较,准确率较高。该算法计算代价小,实时性好,简洁易实现。 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