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语音识别中端点检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测是做好语音识别的重要环节,是语音信号处理过程中非常重要的一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果.因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。本文研究了传统的短时能量和过零率相结合的语音端点检测的算法.修正了传统过零率的计算。实现了端点检测的优化算法。 相似文献
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一种精确检测语音端点的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
端点检测是语音识别中的一项关键技术,端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响,特别是对端点检测比较敏感的语音识别算法。本文引用窗长动态变化的端点检测技术,并将传统的双门限端点检测算法和窗长动态改变的端点检测技术结合起来用于语音端点检测。大量实验表明这种技术可以比较精确的检测语音端点,特别是地检测语音的起始端点中有很大的优势。使用改进后的语音端点检测技术,可以有效地提高语音识别率。 相似文献
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一种基于能频积实现连续语音端点检测的方法 总被引:5,自引:0,他引:5
端点检测是语音识别中重要的一环。传统的连续语音的端点检测主要是利用短时能量和过零率。本文把传统的方法加以改进,利用短时能量和过零率把连续语音进行第一次提取,然后利用能频积对不是独立的字进行第二次提取。利用两次提取的方法实现了在连续语音中把每个字提取出来。 相似文献
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语音端点检测是语音处理分析过程中的重要环节之一,该文介绍了语音端点检测的两个传统算法即短时平均能量和短时过零率,并将这两种算法结合起来进行藏语语音进行端点检测。运用Matlab编程和仿真验证了双门限判断法在藏语语音端点检测中的准确性。这种方法降低了藏语语音处理的时间、提高了处理的质量、可用来进行一些藏语语音识别的特征参数的提取。 相似文献
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语音端点检测是语音处理分析过程中的重要环节之一,该文介绍了语音端点检测的两个传统算法即短时平均能量和短时过零率,并将这两种算法结合起来进行藏语语音进行端点检测。运用Matlab编程和仿真验证了双门限判断法在藏语语音端点检测中的准确性。这种方法降低了藏语语音处理的时间、提高了处理的质量、可用来进行一些藏语语音识别的特征参数的提取。 相似文献
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提出基于短时能量和过零率的简化语音信号双门限端点检测算法,搭建Matlab的算法仿真平台,实验结果表明,基于短时能量和过零率的双门限端点检测算法在保证检测率的前提下,运算复杂度和运算量均优于倒谱、分形、加权门限端点检测方法。采用Verilog语言完成了该模块的设计和仿真,并成功应用于孤立词语音识别系统中。该语音识别系统采用定点数设计方式,语音信号的采样频率为8kHz,每次采样的数据为8bits,晶片内部稳定工作频率为20MHz。实验结果表明,在200个词源的条件下,平均可以达到90%以上的识别效果。 相似文献
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端点检测是语音识别申的一项关键技术,端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响。论文对基于短时能量和短时过零率及基于LPC倒谱特征的端点检测算法进行了研究,给出改进的基于LPC美尔倒谱特征的端点检测算法,并通过实验证明其在低信噪比下具有较好的检测性能。随着语音识别技术的发展,这种算法在实际应用中的高效率、实时、准确性会逐渐显现出。 相似文献
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语音的端点检测在语音的编码、语音识别、语音增强、说话人识别中起着非常重要的作用,直接影响着后续工作的正确率。本文介绍了端点检测的基本方法:基于短时能量的、基于短时过零率的、双门限检测的方法,并通过Matlab仿真对双门限检测的方法进行分析。 相似文献
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一种新的基于信息熵的带噪语音端点检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
在自动语音识别和变速率语音编码技术中,语音端点检测是前端处理的一个重要环节.而在实际的噪声环境下,一些传统的端点检测方法已不适用.该文提出了一种新的基于信息熵的语音端点检测方法,该方法通过对语音信号的短时功率谱进行谱分析,由此构造熵函数作为端点检测的特征参数.实验结果表明,该方法在噪声环境下性能优于传统的基于能量的端点检测方法.而且相对于基于频谱谱熵的算法,在低信噪比(SNR〈0dB)情况下,该文方法有更好的鲁棒性,可使平均检测精确度进一步提高约5%. 相似文献
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提出了一种新的基于小波和时频分解的语音端点检测方法。首先通过小渡分解对舍噪信号进行增强,然后采用Matching pursuits算法对去噪信号进行时频分解.使得信号在时频平面上具有较明显的魏格纳能量分布.最后利用该特点设定合适的门限来进行语音端点检测。实验结果表明,该方法对低信噪比的语音端点检测仍有效。 相似文献
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基于临界频带及能量熵的语音端点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
语音端点检测的准确性直接关系着语音识别、合成、增强等语音领域的准确性,为了提高语音端点检测的有效性,提出了一种基于临界频带及能量熵的语音端点检测算法。算法充分利用人耳听觉特性的频率分布,将含噪语音信号进行临界频带划分,并结合各频带内信号的能量熵值在语音段和噪声段的不同分布,实现不同背景噪声下语音端点检测。实验结果表明,提出的语音端点检测算法与传统的短时能量法相比,检测正确率平均高1.6个百分点。所提方法在不同噪声的低信噪比(SNR)环境下均能实现语音端点检测。 相似文献
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在嵌入式平台下的语音识别系统中,端点检测是非常重要的,语音起始点的位置直接影响识别率。然而在复杂环境下,语音的输入波形千差万别,端点检测的精确性很难保证。本文研究了一种基于零能积的区域概率统计法,通过训练得到语音零能积的概念分布,并结合一阶线性差分及谱减法进行端点检测。进一步提高了信噪比,解决了复杂环境下端点检测精确度低的问题。 相似文献
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Endpoint detection of speech has been shown prosperous for speech recognition and speech enhancement. But the traditional endpoint detection methods lose efficiency in either low signal-to-noise ratio (SNR) environments or nonstationary noise environments. To improve the accuracy of speech endpoint detection in low SNR environments, an endpoint detection method based on an adaptive algorithm for thresholds adjustment is put forward in this paper. The spectral subtraction of multitaper spectrum estimation is performed to enhance the speech. During the process of detection, the cepstral distance of Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) is utilized and the thresholds are adaptively adjusted to different environments. Simulation experiments indicate that in different noise environments with different SNRs, our algorithm has a better endpoint detection accuracy compared with other detection algorithms. Besides that, the algorithm also exhibits strong robustness in low SNR environments. 相似文献