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相似文献
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1.
语音信号的谱熵检测在车辆通信中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合车辆通信中语音信号的特殊性, 利用傅里叶变换和最大离散熵定理, 对含强噪语音的短时频谱进行分析, 构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决. 以一段语音信号为例进行仿真, 研究结果表明, 谱熵检测方法计算简单, 谱熵值和隔离度较大, 具有稳健的抗噪特性, 可以应用于车辆通信中语音信号的检测.  相似文献   

2.
为提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出了一种基于模糊熵与改进相关向量机的端点检测算法.首先对语音信号进行基于听觉感知特性的语音增强,然后提取每帧信号的模糊熵作为改进相关向量机的输入矢量,同时针对单一核函数对预测分类鲁棒性弱的问题,对不同核函数进行自适应多核组合,融合多个核函数的特性,提高分类精度和鲁棒性.实验结果表明:在低信噪比环境下,基于模糊熵与改进相关向量机的端点检测能更有效地检测出语音的端点,准确率达到93.2%.  相似文献   

3.
为了提高主观和客观听力条件下语音可懂度的相关度,提出用耳蜗熵值来衡量语音的可懂度。利用提取的耳蜗熵值分段后的语音作为归一化协方差(normalized covariance measure,NCM)的语音可懂度算法的输入,分析高熵值语音段和低熵值语音段主客观相关系数的高低。结果表明,提取的高耳蜗熵值语音段比低熵值语音段对语音可懂度算法与主观评价的相关性高,高熵值语音段携带有更多的语音信息。  相似文献   

4.
文章提出并论述了基于最佳小波包分解的语音信号特征提取的方法,介绍了小波包分解的原理及其实现过程,利用代价函数中的对数熵求取最佳小波包基,并采用类似MFCC提取的过程得到识别语音信号特征的WPTC参数,通过对语音信号特征和识别的两组实验证明文章提出特征提取方法的有效性。  相似文献   

5.
首先研究了极大熵函数的保凸性质;在没有可微假设的条件下,证明了极大熵函数既能保持成员函数的凸性,也能保持一致凸性.在此基础上对具有凸性的极大极小问题的极大熵方法的收敛性进行了较详细的研究,有关结果在一定程度上揭示了该方法解这类问题一般都能得到精度很高的解的原因.  相似文献   

6.
从极限角度证明了传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的均方误差准则并提出了一种基于熵函数准则的BP算法,理论分析和仿真结果都表明此熵函数准则优于均方误差函数准则  相似文献   

7.
涨落态熵     
探讨涨落态熵的合理的定义,证明了在热力学极限下,适当定义的涨落态熵S({xi})与平衡态熵的函数形式精确地相同。在此基础上,对准热力学理论的其它一些问题作进一步的探讨,得出一些重要的结论。  相似文献   

8.
一类Vague集模糊熵的构造方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
分析了Vageue集的性质,给出了将Vague集变换为Fuzzy集的转换函数并讨论了其性质,研究了关于Vague集的模糊熵的直观特性,在此基础上给出了Vague集的模糊熵的定义,最后给出了一个减地Vague集的模糊熵的构造方法。  相似文献   

9.
基于交叉熵顺序统计滤波的语音端点检测算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为提高语音端点检测在强噪声环境下的准确率,提出了一种基于交叉熵顺序统计滤波(OSF)的语音端点检测算法。该算法以子带交叉熵为语音/非语音的区分特征,首先将每帧语音的频谱划分成若干个子带,估计出每个子带能量与背景噪声之间的交叉熵,然后把相继若干帧的子带能量交叉熵经过一组顺序统计滤波器,最后根据各帧交叉熵的值对输入的语音进行分类。实验结果表明:该算法能够有效地区分语音和非语音。特别是在强噪声环境下依然能够保持很高的检测率,具有鲁棒性。通过实验结果比较,该算法在性能上优于最近提出的基于能量顺序统计滤波和单纯交叉熵判别的两种方法。  相似文献   

10.
给出似然函数与熵函数的关系式,得出熵极大时,似然极小;似然极大时,熵极小的结论。  相似文献   

11.
本文主要在介绍语音端点检测的基本步骤和Mel倒谱距离、信息熵两种非时域端点检测算法,在此基础上利用Matlab软件实现这两种语音端点检测算法,并根据仿真结果比较分析,总结出Mel倒谱距离和信息熵两种非时域端点检测算法的特性。  相似文献   

12.
基于短时能零积和鉴别信息的语音端点检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高低信噪比下语音端点检测的准确率,提出了一种新型的语音端点检测算法.该算法利用短时能零积法和鉴别信息的互补优势,一边降噪一边端点检测,而且对于被判为噪声的帧利用基于子带能量鉴别信息方法来进行二次复检,根据鉴别信息来更新噪声能量门限,从而能更准确地跟踪噪声的能量变化.实验结果表明,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够准确地进行端点检测,对语音信号的后续处理起到了很好的作用.  相似文献   

13.
一种基于小波系数方差的语音端点检测方法   总被引:4,自引:1,他引:4  
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。  相似文献   

14.
传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。  相似文献   

15.
针对传统话音端点检测方法在短波低信噪比信道下检测准确率低的问题,提出一种将深度生成对抗网络和自适应参数的子带对数能熵积相结合的话音端点检测方法。该方法首先利用深度生成对抗网络话音增强方法降低噪声对待检测信号的影响,再以自适应参数的子带对数能熵积这一新的话音特征参数为阈值,使用自适应阈值双门限检测法完成话音端点检测。仿真实验结果表明,该方法对于-5 dB信噪比的标准话音库检测的平均加权错误测度仅为13.5%,而对于实际短波侦察信号库检测的平均加权错误测度为16.7%,均优于能零熵法和多窗谱估计谱减与能熵积法。  相似文献   

16.
分形理论在语音信号端点检测及增强中的应用   总被引:7,自引:1,他引:7  
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.  相似文献   

17.
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%.  相似文献   

18.
基于小波分析的语音端点检测方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
王彪 《科学技术与工程》2012,12(7):1667-1669
为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了基于小波分析的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,通过小波分析计算语音信号各子带能量,进而求得其方差作为第三道门限,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。  相似文献   

19.
针对固定门限方法在语音端点检测技术中的局限性,为了提高低信噪比下语音端点检测的鲁棒性和准确率,将自适应门限应用于分形维数的语音检测中,提出了一种新的语音端点检测算法.该算法通过对语音信号产生机制的分析,将分形维数用于语音起止点的检测中,设计了自适应门限,从而有效降低了噪声干扰对检测结果的影响,并实现了实时检测.仿真实验结果表明,在低信噪比的情况下,改进的端点检测算法比传统的短时能量检测算法可更准确有效地实现带噪语音的端点检测,而且对噪声干扰具有更好的鲁棒性.  相似文献   

20.
该文对语音端点检测的能量状态变迁算法进行了改进,同时把能量差、Lpc系数和倒谱系数应用在改进后的状态机中,得到了新的语音端点检测算法。实验表明,这些改进算法的检测性能很好,端点检测结果准确度高。模拟实验表明,这些算法具有较强的鲁棒性,其中基于倒谱系数的能量状态方法性能最好。  相似文献   

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