一种结合短时过零率的快速语音端点检测算法

针对传统的频带方差检测算法运算量较大的问题,提出一种结合短时过零率的快速算法.该算法通过将平方运算转换为求绝对值运算,减小了计算量;绝对值运算相当于在相邻帧之间进行＂谱减＂,有效地抑制了白噪声的干扰,在低信噪比条件下显示出其优越性.     

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．     

一种基于短时能量和高阶差分的端点检测方法

语音信号处理的速度和结果很大程度上受到端点检测的影响.传统的短时能量和过零率相结合的端点检测算法在低噪声环境下,可以获得满意的检测效果.然而,在高噪声的环境下,甚至难以有效检测语音信号.研究表明,高阶差分结合短时能量的新方法在低噪声环境下,可获得与传统方法相似的效果,而在高噪声下,则明显优于传统方法.     

语音端点检测的常用方法及改进

语言是人类最重要的、最有效的、最常用的和最方便的通信形式。人们在与机器的信息交流中利用语音识别技术更加的方便、自然。语音识别中最基本的一些技术仍在不断发展。本文首先介绍了语音信号处理中端点检测的若干方法,着重分析了两种传统方法。而后简要介绍了它们的优劣和几种对它们的改进方法。最后提出了利用图像处理技术中的边缘检测技术进行语音端点检测的思路。     

基于短时能零积和鉴别信息的语音端点检测

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.     

基于自适应分段的语音端点融合检测

语音端点检测是语音识别预处理的一个重要环节,语音端点判断正确与否直接影响到语音识别的效果。短时能量法与过零率方法是语音端点检测的两类主要方法,融合这两类算法,并结合短时频谱峰值,归纳总结了4条语音端点检测的融合检测准则。在语音分段时提出自适应逐级分段计算,寻找满足误差要求的语音起始和终止端点。语音实验验证了本文所提语音自适应分段融合检测方法的有效性,同时,该方法没有增加语音端点检测的额外计算量。     

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。     

基于DSP实现语音端点检测

介绍了一种以DSP芯片为核心的语音端点检测模块，用于有线／无线自动转接设备。该模块的语音端点检测算法应用短时能量、短时过零率和短时自相关语音特征参量进行联合检测，达到了比较满意的端点检测效果。该模块应用于系统中能够实现通话方语音对通话过程的自动控制。     

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.     

基于小波分析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。     

一种强噪声环境下的语音端点检测算法

语音识别中语音信号端点检测的准确度起着至关重要的作用,传统的频带方差算法在强背景噪声环境下性能下降。提出一种改进算法,在保证算法复杂度较低的条件下,大大提高了检测的准确度。仿真证明,该算法在低信噪比条件下也具有较强的鲁棒性。     

一种改进的基于平均背景模型的运动目标检测算法

通过实验仿真分析探讨了基于背景差分法的两种运动目标检测算法(平均背景模型法和codebook 模型法)的性能和存在问题,并在此基础上提出了一种改进的平均背景模型的算法.算法采用当前图像与背景相减后差分图像的灰度直方图进行阈值的选取,同时引进新的背景更新方法,由分割得到的前景图像来控制背景更新的区域,实验结果表明,改进后...     

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。     

基于均值法的P码直接捕获改进算法

为确保GPS在C/A码信号受到干扰时仍然可用,必须进行P码的直接捕获。研究了循环相关的性质,针对均值法提出了一种改进的P码捕获算法。改进算法对输入信号不补零,通过比较捕获统计量大小选择合适的本地P码与接收信号进行循环相关。分析了改进算法与均值法的捕获概率与捕获统计量。仿真实验表明,在低载噪比时,改进算法相比于均值法捕获概率增加较多;在高载噪比时,改进算法捕获概率仍高于均值法。     

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。     

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．     

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。     

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．