应用倒谱特征的带噪语音端点检测方法

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征为判决特征参数。这些方法在实际应用中,尤其当信号噪比比较低时,无法满足系统的需要。文中利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法和循环神经网络法,通过对宽带噪声－白噪声干扰情况和一种特殊噪声－汽车噪声情况的实验,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有传统的能量方法无法比拟的优越性,更适     

基于扩展谱减法的语音增强算法及实现

结合漏水信号的特性,对基本谱减法进行改进.加入重叠帧,抑制部分音乐噪声.为了适合漏水信号无静寂帧的特点,引进了由谱减法和维纳滤波器相结合而构成的扩展谱减法,使得噪声估计可以时刻更新.经仿真验证,滤噪效果更好,适合用于对漏水信号的滤噪处理.     

时频结合的带噪语音端点检测方法

提出了一种时频结合的带噪语音端点检测方法。选取时域短时能量和频域熵构成一个新的特征,采用自适应门限进行端点检测。实验结果表明该方法在低信噪比环境下较传统方法提高了端点检测的准确率,鲁棒性较好。     

基于能量和频带方差结合的语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别中非常重要的部分,识别率高低很大程度上取决于端点检测的精确程度。在高信噪比(signal-noise ratio,SNR)的实验室环境下,端点检测有很好的效果;但比如像工厂和市场等低SNR环境下,传统的检测方法性能迅速降低,端点检测无法达到预期效果。针对低SNR语音的端点检测,先通过谱减法对带噪语音进行降噪,再分别求出每帧语音信号的能量与频带方差的乘积,将乘积值作为参数进行双门限端点检测的思路,提出了一种能量和频带方差结合的端点检测方法。将TIMIT数据集中语音叠加高斯随机噪声、NOISEX 92噪声库中的factory噪声和volvo噪声进行实验。结果表明,当SNR在-10 d B时,仍有较好的检测效果,显著提高了语音端点检测的效果。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。     

一种改进的谱相减语音增强方法

针对一般的谱相减语音增强算法所带来的“音乐”噪声较为严重的问题,提出了一种改进的谱相减语音增强算法——噪声残差消除谱相减法,实验结果表明,噪声残差消除谱相减法明显地削弱了一般谱相减法所带来的“音乐”噪声。对带噪语音质量的增强效果显著。     

基于MATLAB的谱减法语音去噪算法

结合笔者所学的数字信号处理课程和通信原理课程,揭示了谱减法语音去噪算法的理论依据。结合MATLAB语言,编写谱减法语音去噪算法并进行仿真,对比去噪前后的语音效果,对深入学习和理解数字信号处理课程有一定意义。     

含噪语音信号中噪声参数的一种估计方法

为了提高含噪语音信号中噪声参数估计的实时性,利用语音信号的短时平稳性,提出了一种无需对含噪语音信号进行有声／无声检测的噪声参数估计法。仿真实验表明,该方法计算效率高、噪声参数估计的实时性,即使是噪声特性随时间缓慢变化也可得到良好的估计结果,可以方便地溶入到基于短时谱幅度估计的语音增强处理中。     

一种基于噪声动态检测的语音端点检测算法

HMM技术在语音识别中得到较为成功的应用．本文基于HMM的孤立词语音识别系统的识别策略，提出了两个改进的算法．第一种算法是对背景噪声进行动态估计的汉语语音端点检测算法，较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法，具有更高精度和鲁棒性，第二种算法针对分裂法进行码本设计时，可能出现除数为零的计算错误，提出了避免出现计算错误的改进算法．通过进行汉语孤立词语音识别实验，表明这两种算法是有效的，得到较高的识别率．     

用于语音识别的基于高谱分辨率的谱减法

提出了一种新的基于高谱分辨率的谱减法,通常噪音帧和带噪语音帧具有相同的长度且都是短时帧,对短的噪音帧和带噪语音帧做傅立叶变换得到的谱分辨率低导致谱减法性能下降严重。基于平稳或接近于平稳的背景噪音下合并所有噪音帧再做傅立叶变换以提高噪音帧的谱分辨率;通过对带噪语音信号在时域进行前向和后向的延拓再做傅立叶变换以提高带噪语音信号的谱分辨率,在有效抑制噪音的同时减少了语音谱的失真并提高了系统识别率。     

基于谱减法和经验模式分解的语音增强

本文提出了一种基于谱减法和经验模式分解的语音增强算法。在低信噪比的情况下用谱减法可以去除语音信号中的大部分背景噪声,再对已处理过的信号进行经验模式分解,对前几个IMF进行阈值处理可以进一步增强语音。实验表明:本算法去噪效果优于传统方法。     

噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法

在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别（ＡＳＲ）研究中的一个重要课题．常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想．讨论了一种基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方法．先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Ｖｉｔｅｒｂｉ解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法．实验测试结果表明,基于ＨＭＭ的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的．     

基于短时相关性和极值点的语音边界检测

针对基于短时能量和过零率相结合的语音边界检测法在实际应用中的不足,提出了一种改进方法——基于短时相关性和极值点的语音边界检测法,并在MATLAB环境下进行实验测试,在语音客观评价及语音识别算法中取得了良好的效果．     

语音端点检测中判决机制的研究

以短时能量和平均过零率为端点检测的参量,分别讨论了基于单门限判决、双门限-两级判决和双门限-三态转换判决机制进行端点检测的方法。实验结果表明,后两种判决机制都能比较准确地检测出语音端点。     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

分形理论在语音信号端点检测及增强中的应用

为了提高现有谱相减方法处理低信噪比语音信号的效果,利用时间序列信号的短时分形维数对低信噪比语音信号的端点检测方法进行了研究,提出了一种基于端点检测的谱相减语音增强方法,给出了其原理及具体算法.仿真实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,当语音信号信噪比降到-5 dB时仍然有效;与已有方法相比,具有更广泛的实用性.     

基于Matlab的语音端点检测实验研究

端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。今借助于Matlab这一功能强大的工具,成功地开展了语音端点检测的实验研究。首先简介端点检测涉及的几个基本概念,然后分析端点检测的基本方法,最后分别进行孤立字、孤立词的语音检测实验;重点阐述实验开展的具体过程,并给出部分关键源代码。实验取得了良好的效果。     

一种基于信息熵的语音端点检测方法

根据语音信号的波形特征,利用熵函数的性质,构造了一种特殊的熵函数,通过判断此函数值和大小,确定是语音还是无声状态,实验表明,此方法计算简单而且具有很高的准确性。     

基于藏语拉萨语语音识别中端点监测算法的研究

藏语语音识别技术研究已成为当今一大热点,而端点检测则是语音识别预处理阶段的关键环节之一。文章以标准拉萨藏语为对象,通过将加窗、短时能量和过零率相结合的方法对藏语语音识别技术中端点检测的算法进行了研究。实验表明,采用上述三种算法相结合的研究方法对浊音较重的藏语语音识别较为合适,可显著提高识别率。