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。     

机载环境下的语音端点检测

由于传统的语音端点检测方法仅以信号的短时能量、过零率等简单的单一特征作为判决特征参数,这些方法在实际应用中,很多都无法满足系统的需要。针对机载环境下的带噪语音进行研究,在传统方法的基础上作了两点改进:把短时能量和过零率结合为一个特征即短时能零积,并把其和短时自相关函数结合起来作为端点检测的特征参数。对于短时自相关的门限,不是利用传统的主副峰比值,而是利用达到副峰的时间间隔作为判决门限。通过对不同信噪比的机载环境下的带噪语音进行试验仿真,发现这种方法比单一的特征参数更有优越性,效果更明显。     

基于短时能量比的语音端点检测算法的研究

研究了噪声环境下,利用短时高低频能量比进行语音端点检测的问题。在高信噪比的情况下利用传统的双门限判决算法,在低信噪比的情况下采用短时高低频能量比并辅以过零率为特征参数的算法,保证了在高、低信噪比环境下的端点检测的准确性。试验结果表明,与传统的能量阈值法相比,提出的算法具有更好的性能,是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。     

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．     

基于Teager能量算子的语音端点检测算法研究

语音识别中端点检测是很重要的环节,检测的好坏直接影响到后面的语音识别的效果。传统使用的短时能量与短时过零率方法在信噪比较低时,不能有效地检测语音端点,检测准确率较低。利用Teager能量算子的非线性特性,能在抑制背景噪声的同时对平稳和不平稳信号有不同程度的衰减。因此,文中提出一种基于Teager能量算子的端点检测方法,并进行改进检测算法。经过实验证明,改进的算法与短时能量检测的结果相比,该算法在信噪比较低的情况下,能够比较准确地检测出语音的起始端点,同时语音端点检测准确率比较高,验证了该算法的有效性。     

一种改进的语音端点检测方法研究

为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了改进的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,加入第三道门限——近似熵,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越．能够比较准确的检测语音信号。     

一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法

环境噪声是语音识别和说话人识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术之一,性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。文章提出一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法基础上,该算法进一步综合利用短时过零率和短时能量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。     

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。     

基于EMD和改进双门限法的语音端点检测

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。     

基于谱减法和均匀子带频带方差法的端点检测研究

传统的端点检测算法是基于短时能量和短时过零率的双门限检测法,该算法对于含噪语音信号检测效果不佳.因此,将谱减法与均匀子带频带方差算法相结合,结合算法分两个过程,首先用谱减法对带噪语音信号进行降噪,然后用均匀子带频带方差法进行端点检测.实验结果表明,结合算法对于含噪较多的语音信号检测效果良好.     

基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测

语音处理中,在噪声环境尤其是在非平稳噪音环境下进行端点检测是很困难的。在低信噪比的情况下,传统用于端点检测的特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测的效果严重退化。为此,笔者从语音信号的时域或频域出发,提出了一种把短时自相关函数最大值和短时过门限率相结合的方法。实验表明,该方法弥补了自相关函数最大值方法和过零率的不足,提高了语音端点检测的性能。     

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％.     

高脉冲噪声坏境中双门限法语音端点检测研究

语音端点检测是对有效语音段的识别关键技术,准确的端点检测使语音信号的后续处理计算量减少,有效地节约资源。现在多数语音端点检测技术例如能频值、谱熵、小波能量熵变换等都能准确检测出有效的语音段。文中介绍了一种双门限端点检测法,即利用短时平均过零率和短时平均能量法进行双门限检测,再设置一个最短时间门限,有效地在高脉冲噪声环境中准确识别汉语发音。通过与其他方法对比实验,文中双门限技术在短时高脉冲噪声环境下能有效提高语音识别率。仿真结果表明,端点检测正确率达93%。     

基于传统能零比和自相关函数主副峰结合的端点检测法

端点检测是语音信号处理中的一个非常重要的步骤,其准确度直接影响语音信号处理的速度和效果.传统的端点检测方法可以在高信噪比环境下准确地检测语音端点,但在低信噪比情况下,传统的端点检测特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测效果的下降.为此,本文提出了一种对语音进行改进的多窗谱减法降噪和中值滤波减少低信噪比环境下无...     

一种改进的语音信号特征参数提取算法研究

为了提高语音信号的识别率,提出了一种改进的语音信号特征提取算法。该算法在MFCC参数的基础上,增加每帧信号的短时能量和短时过零率,使得新参数能够更为准确地表征语音信号。通过仿真实验。说明了新特征参数取得了较高的识别率。