基于语音压缩感知观测序列语音能量估计及端点检测方法

根据压缩感知理论,文中分析了基于压缩感知观测序列语音能量估计的理论基础,并对不同压缩比下语音能量估计的准确度仿真结果做对比,然后将得到的语音能量估计做为语音端点检测的基础,分别对粉红噪声、高斯噪声和汽车噪声情况下不同信噪比的语音进行端点检测,并与基于压缩感知观测序列倒谱距离、传统的奈奎斯特采样中能量的语音端点检测方法做对比,减少了计算量.     

语音信号处理中双门限端点检测算法的改进

语音信号识别系统预处理阶段中一个关键步骤是语音信号的端点检测,其精准性直接决定了整个语音识别系统的识别效果. 传统的短时能量和短时过零率双门限检测法中后端点检测存在偏差,且在有噪声的情况下鲁棒性较差. 从动态阈值、短时平均过零率、端点修复、动态检测等方面入手,改进了双门限检测法. 优化了的端点检测算法,使得语音识别系统能够更精确地识别和提取语音,减少了语音识别时间,提高了识别率. 进一步将无用信号和语音信号完全分离开来,有利于后续语音识别的研究.     

基于DWT变换的语音端点检测

根据语音特性,提出一种基于离散子波变换（DWT）的语音端点检测方法．该方法利用（数字）语音信号的多尺度能量分布特性和不同分辨率下重构语音信号的相关特性来刻画（数字）语音信号,从而在噪声中检测出语音信号的端点．仿真试验结果表明：基于DWT变换的端点检测法与常用的端点检测方法相比,具有更好的抗噪性和识别稳定性．     

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。     

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。     

基于梅尔频率倒谱系数与短时能量的低信噪比语音端点检测

低信噪比环境下语音信号的端点检测在语音识别与通信等领域具有重要意义,目前低信噪比环境下的端点检测还存在效率低、识别率不高等问题.本文在分析梅尔频率倒谱系数(MFCC)和短时能量在端点检测中应用的基础上,提出将MFCC前三维度分量相加(MFCCa),再与短时能量相除(梅尔能量比)作为语音特征参数的语音端点检测测度,最后利...     

基于自适应门限的分形维数语音端点检测

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.     

一种基于近邻传播聚类的语音端点检测方法

为提高语音端点检测在低信噪比情况下的准确性,提出一种基于近邻传播聚类的语音端点检测算法.首先采用能量语音端点检测去除静音段;然后利用近邻传播聚类自动获取类别数的优点,有效地将语音细分为无语义语音和静音段、远场噪声段等各种类别;最后结合后处理方法,对语音端点做进一步过滤处理.实验结果表明:该算法在低信噪比的情况下,与传统的能量语音端点检测相比,其有效语音检测的漏警率相对下降13%,虚警率相对下降14%;在实际应用中,如声纹确认和声音检测等,与经典算法相比,该算法检测的准确率与效率等性能得到了显著提升.     

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。     

一类新的实时语音端点检测方法

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。     

噪声环境下多特征融合的语音端点检测方法

针对传统语音端点检测方法在噪声环境下鲁棒性较差以及对语音段检测效果不佳的问题,提出一种多特征融合的语音端点检测方法.首先,提取带噪语音信号的子带谱熵特征和基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient, MFCC)的投影特征,并将Gammatone频率倒谱系数的第一维系数GFCC0特征应用到语音端点检测任务中;然后,对3类特征进行自适应加权融合,得到适用于端点检测的融合特征;最后,采用模糊C均值聚类自适应估计门限阈值,再通过双门限法得到端点检测的结果.所提方法和已有传统方法相比,在7种噪声环境下均取得了更好的端点检测结果,提升了语音端点检测的准确率,特别是在volvo噪声环境下的端点检测准确率可以达到94.5%以上.     

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．     

基于一种新型分形理论的语音端点检测

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.     

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。     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

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。     

低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地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。     

基于能量和鉴别信息的语音端点检测算法

为提高实时通信中语音端点检测系统的性能,提出了一种基于能量和鉴别信息的端点检测算法。该算法利用帧信号的能量、子带信号的能量等参数,计算该帧信号与噪声帧基于子带能量分布概率的鉴别信息。算法通过利用鉴别信息,能够在包括语音帧在内的所有帧中更新噪声的能量,从而更准确地跟踪噪声能量的变化。实验结果表明:与基于能量的端点检测算法相比,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够较准确地进行端点检测,在0~10 dB范围内变化的坦克噪声环境中,准确率比后者提高约24%。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

基于双采样方法的低信噪比语音的检测与增强

针对低信噪比语音信号,提出一种基于双采样技术的语音端点检测与语音增强算法。首先,利用双采样技术获取两组数据。其次,利用经验模态分解和希尔伯特变换同时对这两组数据进行语音端点检测。利用语音端点检测的结果以及最大相似度分析找出带噪语音信号中低信噪比的固有模态分量,再对其进行时域阈值滤波处理,得到初步增强后的语音信号。然后通过数据融合处理提高语音增强效果。仿真结果显示,和现有算法相比,文章所提算法的检测率至少提高了7%,误检率至少降低了6%。