基于Mel-TEO的带噪语音端点检测算法

针对短时TEO能量算法抗噪性差的缺点,提出了一种强噪声下的端点检测新算法.该算法在短时TEO能量端点检测的基础上,增加Mel倒谱距离判断环节,采用先粗判后精判的互补性两级判决机制.首先利用强抗噪性Mel倒谱距离进行端点粗判,然后再利用体现语音信号时域特征与语音共振峰特性的短时TEO能量进行端点精判.实验表明,在信噪比相对较低的环境下,该改进算法与传统的双门限法和短时TEO能量相比,在没有增加运算复杂度的同时提高了检测系统的准确度.     

基于倒谱特征的带噪语音端点检测

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差.在高信噪比情况下,正确地确定语音的端点并不困难.然而,大多数实际的语音识别系统需工作在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法在噪声环境下不能有效地工作.本文利用倒谱特征来检测语音端点,提出了带噪语音端点检测的两个算法,第一个算法利用倒谱距离代替短时能量作为判决的门限,第二个算法改进了基于隐马尔柯夫模型(HMM)的语音检测以适应噪声的变化,实验结果表明本方法可得到高正确率的带噪语音端点检测.     

基于LPCC和能量熵的端点检测

为提高语音端点检测系统在低信噪比下检测的准确性,提出了一种基于倒谱特征和谱熵的端点检测算法.首先,根据分析得到待测语音帧的倒谱特征量,然后计算该特征量分别在通过训练得到的语音和噪声的高斯混合模型下的似然概率,通过两者概率的比较作出有声无声初判决;联合能量熵端点检测结果得到最终判决,最后通过Hangover机制最大限度的保护了语音.实验结果表明,此方法改善了能量熵端点检测法在babble噪声下的劣势,且在不同噪声环境下均优于G.729 Annex B的性能.     

基于多特征的语音端点检测技术研究

针对传统的端点检测技术,如基于能量、过零率等方法,在低信噪比噪声环境下检测性能急剧下降的问题,根据汉语语音发音的特点,提出了一种新的检测方法,该方法结合了Mel频率倒谱系数（MFCC）和能量、过零率、频带方差等多个语音特征。基于多特征融合的模糊判决二次搜索端点检测方法,能有效减少清音、拖尾音的截断,提高端点检测的精度,并对噪声环境具有一定的自适应性。实验结果表明,即使在低信噪比条件下,该方法仍具有较高的准确性。     

低信噪比下多参数融合的自适应语音端点检测

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。      

基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法

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％.     

基于多带谱相减的语音端点检测算法

为了提高噪声环境下语音端点检测的鲁棒性，介绍了一种基于多带谱相减的语音端点检测算法．仿真结果表明，与传统的基于短时能量，过零率语音端点检测算法相比，在低信噪比环境下，该算法仍可以有效的检测出起止端点．     

低信噪比环境下改进的倒谱距离语音端点检测算法

在强背景噪声的情况下,针对传统倒谱距离法端点检测难以判断语音段起止点的问题,提出了一种基于多窗谱估计的谱减法与改进的倒谱距离语音端点检测新方法.首先对每一帧带噪信号进行多窗谱估计得到平滑功率谱,提取前导无话段平均功率谱,再利用谱减法对带噪语音信号进行减噪处理,对语音的减噪是为了更好地进行下一步的端点检测,然后对传统的倒谱距离门限阈值进行改进,得到一种改进的自适应阈值,并结合倒谱距离法进行端点检测.通过仿真实验结果表明,与传统倒谱距离端点检测算法相比,本文方法提高了低信噪比语音端点检测的精度,具有良好的鲁棒性能.     

语音的端点检测处理技术

语音端点检测是语音识别过程中的一个重要环节,不同的端点检测方法对不同噪声的分辨能力不同。实际应用环境中的背景噪声主要为调谐噪声,传统能零积的方法对此噪声却无能为力,为了能有效去除调谐噪声,对能零积的方法做了改进,使用能量比过零率的方法,有效地去除了应用环境中的调谐噪声,并对普通白噪声也有同样效果。通过与MFCC倒谱进行比较,其检测概率与MFCC倒谱检测概率相同,而在实时性上能明显优于MFCC倒谱系数。     

改进的基于多特征的语音端点检测方法

噪声环境是语音识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术,其性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。提出一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法上综合利用短时过零率和短时能量多特征作为最终判决的门限。实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

An Improved Endpoint Detection Algorithm Based on MFCC Cosine Value

Endpoint detection is one of the most important steps in speech recognition. In a high SNR environment, the algorithm based on short-time energy and zero rate could be used. But when the SNR is low, this method may not be accurate. Some researchers proposed an algorithm which is based on MFCC Euclidean distance. It has a better performance in a noise environment. But that algorithm needs two thresholds to find the start and end point. However, when the values of two thresholds are not suitable, the detected result could be extremely bad. In this paper, we proposed an improved algorithm which is based on MFCC cosine value. This method can reduce errors, since it only needs one single threshold. The benefit of this improved algorithm is that the result can surely contain the real voice component. According to the experiment data, this improved algorithm can improve the speech recognition rate by 10% even in noise environment (SNR = 0). Thus, it proved that this improved methods has better robustness.     

采用子带长时信号变化特征的稳健语音活动检测

为提高语音活动检测(VAD)在低信噪比下的准确率,提出了一种基于子带长时信号变化特征的VAD算法.将语音信号转换到频域,并分解为几个不重复的子频带,对这些子带信号分别提取长时信号变化特征,然后采用GMM在线建立语音和非语音模型,以模型的似然比进行VAD判决.实验结果表明,算法在较低的信噪比下能够显著地提高语音活动检测的准确率,且在多种噪声环境和信噪比条件下具有较好的稳健性.应用于语音识别系统的实验表明,该算法能有效提高噪声环境下的语音识别率.     

基于HHT和OSF的复杂环境语音端点检测

希尔伯特-黄变换是一种全数据驱动的自适应非平稳信号时频分析方法,但是在强噪声环境下语音信号的希尔伯特能量谱曲线波动较大,对语音端点检测造成很大的影响,该文提出了一种基于希尔伯特-黄变换和顺序统计滤波的检测方法。该方法将含噪语音信号进行经验模态分解,通过对固有模态函数进行自适应权重选取获得信号的希尔伯特能量谱,利用顺序统计滤波器对每帧的能量谱进行平滑处理作为语音/非语音的鉴别特征。实验结果表明,该方法适用于复杂噪声环境的端点检测,在低信噪比情况下仍然能够有效地检测出语音信号,降低信号误检率。     

非平稳噪声环境下的噪声估计算法

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。     

基于短时自相关及过零率的语音端点检测算法

传统的基于短时能量端点检测算法,在高信噪比环境下可以比较准确地检测出语音端点,但在低信噪比环境下检测效果不理想。文中提出了基于短时自相关最大值与短时过零率之积的改进算法。利用短时自相关最大值可以有效地区分出语音段和噪音段,利用短时过零率可有效地检测出清音信号,将两参数相结合可有效地检测出低信噪比语音信号的端点。实验证明,在低信噪比环境下该改进算法相比短时能量算法减小了检测误差,可以有效地检测出语音端点。     

一种基于线性判别分析的稳健话音检测方法

给出一种新的话音检测方法，即在SNR算法的基础上，应用线性判别分析(LDA)对语音特征参数进行降维。在大噪声环境下，该方法提高了系统的稳健性。同时将这种新的方法与基于信噪比(SNR)和基于噪声／语音统计量(N＆S STAT)的算法做了比较，实验表明该方法可以提高检测效率。     

一种DCT域的语音增强改进算法

提出了一种DCT域的语音增强改进算法。该算法依据DCT域语音分量和噪声分量统计分布的不同,采用最大后验概率估计方法对语音分量进行精确估计,实现将语音信号从噪声环境中分离出来,从而有效地改善语音质量。在低信噪比条件下,该算法可以有效降噪,且增强效果较频域增强算法更好。     

基于EMD与功率谱熵的语音端点检测

为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法。对带噪语音信号进行经验模态分解获得一系列语音本征模函数,选取功率谱熵作为语音端点检测的特征,并计算特定阶本征模函数的功率谱熵实现语音的端点检测。通过EMD分解可以有效地消除白噪声的影响,仿真结果表明,在低噪比情况下结合经验模态分解和功率谱熵的方法能够有效实现语音端点检测。