低信噪比环境下改进的新能零熵语音端点检测.docx
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低信噪比环境下的新能零熵语音端点检测 语音端点检测是语音处理和识别的关键环节。传统的语音端点检测方法例如谱熵法、能零比法、谱距离法、方差法等在高信噪比环境下的端点检测仍然具有良好的检测效果。但随着噪声的增强,低信噪比环境下的传统端点检测方法的语音端点检测准确率则大幅度的下降,有些方法甚至失效。因此研究低信噪比环境下的语音端点检测方法具有重大的实际意义。 语音端点检测方法类别一般主要分为基于模型类方法和基于特征检测法这两大类。基于模型类方法需要对语音以及噪音进行数学建模其算法比较复杂、嵌入式等平台移植困难、检测效果一般等原因一般采用基于特征检测的方法,即利用语音段与噪音段特性参数的不同来进行区分。基于特征检测法又主要分为时域端点检测、频域端点检测、多特征结合检测、非线性特征检测。 本文对涉及语音端点检测的三种特征参数,时域端点检测的短时过零率和短时能量,频域端点检测的基本谱熵进行研究分析。 短时过零率是语音信号波形穿过横轴(零电频)的次数。短时平均过零率可以用于辨别清音和浊音,清音处于高频段有着较高的过零率而浊音所处的低频段过零率则较低。短时平均过零率定义为: Zi=12∑n=0L−1|sgn[yi(n)]−sgn[yi(n−1)]|1≤i≤fn 其中,sgn[x]是符号函数,即sgn[x]={1x≥0−1x<0 短时能量语音和噪音的区别可以从它们的能量上来进行表现短时能量表示,在噪音环境中语音段的能量是语音能量和噪音能量的和,所以语音段的能量是大于噪声段的。短时能量定义为: Ei=∑n=0L−1y2i(n)1≤i≤fn 基本谱熵熵这个字源于统计热力学,是一个重要的物理量,用来反映紊乱程度。在语音信号端点检测中也广泛的用到熵的概念。熵在控制论、概率论、数论等领域都扮演着重要的角色。1948年香农(C.E.Shannon)将熵的概念引入信息论,把熵作为一种随机事件的不确定性的度量。 在语音端点检测中,我们可以利用基本谱熵来区分语音和噪音。基本谱熵算法利用输入语音信号的功率谱平坦度来计算语音和噪音的熵值,设定阈值来区分语音和噪音。由于噪音段功率谱有着比较平坦的分布,而语音段功率谱分布较为集中,在500~3000 Hz左右,因此语音段相比噪音段在频域内分布概率突变起伏比较明显。 本文对低信噪比环境下的语音端点检测进行了研究分析,并提出了新的能零熵语音特征参数来进行端点检测。经仿真实验分析,验证了该算法在不同的低信噪比环境下具有较高的端点检测准确性。 本文对低信噪比环境下的语音端点检测进行了深入的研究分析,并提出了新的能零熵语音特征参数来进行端点检测。该算法可以在低信噪比环境下具有高的端点检测准确性,对语音处理和识别具有重要的意义。
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