小波变换方法实现语音端点检测

介绍传统端点检测方法,对其特点进行了分析,针对主要由白噪声组成的噪声背景,采用一种基于小波变换的语音端点检测方法,并进行了NATLAB仿真。实验结果表明,这种算法根据白噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点,判别语音段和噪声段,在高信噪比和低信噪比的情况下,均能正确判别语音段和噪声段。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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．     

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.     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

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．     

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．     

基于功率谱包络动态分割的鲁棒语音端点检测

在复杂的声学环境中,由于环境噪声的干扰,导致声学特征的稳定性不够理想.为克服此难题,通常对决策结果在时间维度上进行平滑.然而,这些平滑过程本身没有考虑数据在时间维度上的结构特征,属于启发式的方法.该文采用动态分割的方法,将语音的频谱包络在时间维度上分割成具有特征同一性的时间块,以分割块为单位计算能量特征,并进行语音/非语音决策,从而达到提高语音端点检测的稳定性目的.实验表明,提出的方法有效提高了语音端点检测的鲁棒性.      

基于小波变换的汉语三字词语音基音频率提取

声调是基音频率的轮廓,为准确提取基音频率,进行具有汉语特色的连续语音识别,提出了具有汉语特色的清浊音切分方法.与常用的阈值法相比,该方法能更好地找到清浊音的切分点,尤其是在字与字连接紧密时更有效(在这种情况下阈值法往往失效).在此基础上,利用小波变换的多分辨分析特性进行了汉语三字词语音基音频率的提取.实验结果显示,该算法能有效地将三字词语音分开,且得到的基音频率曲线符合汉语三字词语音的声调模式.     

基于藏语拉萨语语音识别中端点监测算法的研究

藏语语音识别技术研究已成为当今一大热点,而端点检测则是语音识别预处理阶段的关键环节之一。文章以标准拉萨藏语为对象,通过将加窗、短时能量和过零率相结合的方法对藏语语音识别技术中端点检测的算法进行了研究。实验表明,采用上述三种算法相结合的研究方法对浊音较重的藏语语音识别较为合适,可显著提高识别率。