采用小波变换的均方值滤波和门限值编码的语音端点检测

语音通信中语音噪声分离是一项艰巨而热门的研究课题.其中语音端点检测是最流行的方法之一.目前一种方法是检测短时平均幅度Mn和短时平均过门限率Zn.该方法的Mn和Zn参数检测不太准确.另一种是基于分形理论的检测方法.此方法要设置一个较佳的门限值通常比较困难.还有一种是基于DWT变换的方法.这种方法的互相关系数包络不能准确地表现原始语音信号的包络.为此,本文提出一种基于小波变换的均方值滤波和门限值编码的方法.本方法先对语音信号进行小尺度小波变换,然后进行均方值滤波,再进行门限值编码去确定语音端点.该方法的优点     

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．     

小波分析在语音端点检测中的应用

端点检测是语音信号处理过程中非常重要一步,它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果,因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。小波分析基于语音和噪声的频谱特性差异可以实现语音信号的精细分析,实验证明基于小波分析的语音断点检测简单易行,具有一定的优越性。     

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。     

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低下且检测耗时过长的问题,研究一种基于EEMD和OS-DL联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD（总体平均经验模态分解）算法对输入语音进行分解得到IMF（本征模式分量）,然后使用OS-DL（一步式字典）算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明：该算法在复杂环境信噪比低于-10dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。     

一种新的基于自相关相似距离的语音信号端点检测方法

基于短时能量和隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的端点检测方法都有一定的局限性,提出了自相关相似距离的概念,并讨论了基于自相关相似距离的新的端点检测方法．对自相关相似距离进行统计分析,给出了算法的具体实现步骤,阐述了门限的确定方法．用此方法、人工方法和ＨＭＭ 模型方法得到的实验测试结果进行了比较．结果表明,即使在较低信噪比的环境下,采用本算法仍能较准确地检测出语音信号的端点位置．     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

基于小波变换的语音基音周期检测

本文根据语音信号在声门闭合时刻（ＧＣＩ）的锐变特性，利用小波变换的时频局部化性质，构造了一个基音检测系统．通过使用不同的压扩因子，根据语音信号小波变换的局部最大值的位置，确定出对应的语音信号的锐变时刻（即ＧＣＩ），而相邻两个ＧＣＩ的间隔即为基音周期．本方法具有准确性高、抗嗓声性能好、检测范围宽、动态性能好等传统方法所不具备的特点．     

基于模糊熵与改进相关向量机的语音端点检测

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%.     

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.     

适用于短波信号侦察的话音端点检测方法

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。     

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。     

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。     

基于子带能量线性映射的噪声中端点检测算法

研究噪声环境下的语音端点检测问题。在低信噪比下 ,虽然噪声和语音的频谱分布不同 ,但是传统语音检测算法使用的时域能量没有描述能量在各频域子带的分布 ,对于语音和噪声没有很好的区分性。以前提出的基于时间 -频率的能量参数利用频域的限带能量加上时域能量来进行噪声中的语音检测。但是它们选择频带的依据是语音信号的高能量子带 ,而没有考虑噪声的子带能量分布。该文提出的语音检测方法同时考虑语音和噪声的频域能量分布 ,采用线性映射的方法将 Mel滤波器组的子带能量特征空间映射到噪声和语音最有区分性的一维子空间 ,得到新的特征参数 EL MBE进行语音检测。实验结果表明 ,在噪声环境下基于线性映射的能量参数比时域能量 ,基于时间 -频率的能量有更好语音检测性能。     

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。     

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。     

一种新的语音端点检测方法及在智能轮椅人机交互中的应用

针对语音端点检测在一般噪音环境下易受影响,且能降低智能轮椅的语音识别率,提出了短时能量与倒谱距离相结合的语音端点检测方法.实验表明,该方法能提高整个语音识别系统的鲁棒性,通过语音识别控制轮椅的5个基本动作(前进、后退、左转、右转、停止)实现了智能轮椅运动的语音控制.