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相似文献
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1.
本文应用时间序列领事的短时分莆维维数的非线性理论,对低信噪比的语音信号端点检测呼自适应滤波进行了研究,针对信噪比在0dB和-5dB的噪声语音信号的端点检测和波进行了计算机仿真实验。实验结果表明,短时分形维维数能较准确地进行语音端点的检测,并且,基于短时分形维维数的自适应滤波器也具有明显的滤波效果。  相似文献   

2.
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   

3.
基于一种新型分形理论的语音端点检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高语音端点检测在较低信噪比下的准确率,当语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,针对其传递特性不同的特征表现及其特点,提出了一种新的基于分形维数的语音信号端点检测方法,即对带噪语音信号进行小波重构,去噪后,利用分形维数方法计算信号的维数,实现语音的端点检测.并给出其原理和具体算法.仿真实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,与已有方法相比,更具有广泛的实用性.  相似文献   

4.
低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法   总被引:14,自引:0,他引:14  
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。  相似文献   

5.
基于倒谱距离的语音端点检测改进算法   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
在讨论传统倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了一种改进方案,该方法首先估计短时信噪比,然后由统计方法确定短时信噪比与门限的关系,进而完成正确的语音端点判决。通过对3种典型噪声环境下信噪比从-5 dB到20 dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提方法能更为准确地检测到语音端点。  相似文献   

6.
应用倒谱特征的带噪语音端点检测方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
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  相似文献   

7.
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   

8.
基于扩展谱相减与SAP的带噪语音端点检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
为提高低信噪比时带噪语音端点检测的性能,提出了一种将扩展的谱相减法与SAP(Speech AbsenceProbab ility)软门限相结合的方法。采用基于噪声补偿结构的扩展谱相减法,通过使用自适应的判决规则,在不需要进行语音激活检测的情况下有效地去除了背景噪声,克服了单麦克输入时无法在语音段对噪声进行估计的缺点。同时采用非语音段概率SAP软门限,直接对增强后的语音信号进行检测,有效提高了语音段起止端点检测的精确度和可靠性。实验结果表明,该方法比短时能量方法的计算效率高,在信噪比为-10 dB时仍能完成端点检测。  相似文献   

9.
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   

10.
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   

11.
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   

12.
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。  相似文献   

13.
为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.  相似文献   

14.
一种基于小波系数方差的语音端点检测方法   总被引:5,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   

15.
Automatic speech recognition under conditions of a noisy environment remains a challenging problem. Traditionally, methods focused on noise structure, such as spectral subtraction, have been employed to address this problem, and thus the performance of such methods depends on the accuracy in noise estimation. In this paper, an alternative method, using a harmonic-based spectral reconstruction algorithm, is proposed for the enhancement of robust automatic speech recognition. Neither noise estimation nor noise-model training are required in the proposed approach. A spectral subtraction integrated autocorrelation function is proposed to determine the pitch for the harmonic model. Recognition results show that the harmonic-based spectral reconstruction approach outperforms spectral subtraction in the middle- and lowsignal noise ratio (SNR) ranges. The advantage of the proposed method is more manifest for non-stationary noise, as the algorithm does not require an assumption of stationary noise.  相似文献   

16.
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。  相似文献   

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