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  • 语音端点检测

    2017-12-31 20:11:19
    录制一段语音,然后进行语音的特征提取,准确地找出语音信号的起始点和结束点,其目的是是有效的语音信号和无用的噪声得以分离。
  • 语音端点检测的方法语音端点检测的方法 演讲者:刘德体 语音端点检测的目的和意义 基于短时能量和短时平均过零率的端点检测 基于倒谱特征的端点检测 基于熵的端点检测 基于复杂性的端点检测(KC复杂性和C0复杂性) ...

    语音端点检测的方法

    语音端点检测的方法 演讲者:刘德体 语音端点检测的目的和意义 基于短时能量和短时平均过零率的端点检测 基于倒谱特征的端点检测 基于熵的端点检测 基于复杂性的端点检测(KC复杂性和C0复杂性) 不同语音端点检测方法的实验结果对比 语音端点检测的目的和意义 目的 语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点,区分语音和非语音信号,它是语音处理技术中的一个重要方面。 意义 有效的端点检测技术不仅能在语音识别系统中减少数据的采集量,节约处理时间,还能排除无声段或噪声段的干扰,提高语音识别系统的性能,而且在语音编码中还能降低噪声和静音段的比特率,提高编码效率。 基于短时能量和短时平均过零率的端点检测 短时能量 语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上,语音段的能量比噪声段能量大,语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量的和。在信噪比很高时,那么只要计算输入信号的短时能量或短时平均幅度就能够把语音段和噪声背景区分开。这是仅基于短时能量的端点检测方法。 信号{x(n)}的短时能量定义为: 语音信号的短时平均幅度定义为: 其中w(n)为窗函数。 短时平均过零率 短时过零表示一帧语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。过零分析是语音时域分析中最简单的一种。对于连续语音信号,过零意味着时域波形通过时间轴;而对于离散信号,如果相邻的取样值的改变符号称为过零。过零率就是样本改变符号次数。 信号{x(n)}的短时平均过零率定义为: 式中,sgn为符号函数,即: 过零率有两类重要的应用:第一,用于粗略地描述信号的频谱特性;第二,用于判别清音和浊音、有话和无话。从上面提到的定义出发计算过零率容易受低频干扰,特别是50Hz交流干扰的影响。解决这个问题的办法,一个是做高通滤波器或带通滤波,减小随机噪声的影响;另一个有效方法是对上述定义做一点修改,设一个门限T,将过零率的含义修改为跨过正负门限。 于是,有定义: 检测方法 利用过零率检测清音,用短时能量检测浊音,两者配合。首先为短时能量和过零率分别确定两个门限,一个是较低的门限数值较小,对信号的变化比较敏感,很容易超过;另一个是比较高的门限,数值较大。低门限被超过未必是语音的开始,有可能是很短的噪声引起的,高门限被超过并且接下来的自定义时间段内的语音超过低门限,意味着信号开始。 此时整个端点检测可分为四段:静音段、过渡段、语音段、结束。实验时使用一个变量表示当前状态。静音段,如果能量或过零率超过低门限,就开始标记起始点,进入过渡段。过渡段当两个参数值都回落到低门限以下,就将当前状态恢复到静音状态。而如果过渡段中两个参数中的任一个超过高门限,即被认为进入语音段。处于语音段时,如果两参数降低到门限以下,而且总的计时长度小于最短时间门限,则认为是一段噪音,继续扫描以后的语音数据,否则标一记结束端点。 基于倒谱特征的端点检测 概念 信号倒谱的一种定义是信号的能量谱密度函数S(ω)的对数的傅里叶反变换,或者可以将信号s(n)的倒谱c(n)看成是logS(ω)的傅里叶级数展开,即: 式中Cn=C-n为实数,通常称为倒谱系数,且 对于一对谱密度函数S(w)与S’(w) ,利用Parseval定理,其对数谱的均方距离可用倒谱距离表示: 式中,Cn与C’n分别代表谱密度函数S(w)与S’(w)的倒谱系数。 方法: 倒谱距离的测量法步骤类似于基于能量的端点检测,只是将倒谱距离代替短时能量来作为特征参数。首先,假定前几帧信号是背景噪声,计算这些帧的倒谱系数,利用前几帧倒谱系数的平均值可估计背景噪声的倒谱系数,噪声倒谱系数的近似值可按下述规则进行更新,即当前帧被认为是非语音帧: 式中 为噪声倒谱系数的近似值, 为当前测试帧的倒谱系数,p为调节参数。 倒谱距离可用下式近似计算: 式中 对应于 的噪声倒谱系数,计算所有测试帧与

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  • 针对满足语音端点检测的实时性要求,设计了一种基于FPGA的语音端点检测系统。介绍了语音端点检测的整个过程和一种改进的基于能量的端点检测算法,以及如何用FPGA实现该算法。设计中运用DSP Builder工具,移位法、...
  • 经典的双门限语音端点检测程序,内附两个声音文件。下载后可直接运行。
  • 几种语音端点检测方法简介2011年第11期福建电脑67几种语音端点检测方法简介邢亚从(苏州市职业大学江苏苏州215000)【摘要】:语音的端点检测在语音的编码、语音识别、语音增强、说话人识别中起着非常重要的作用,直接...

    几种语音端点检测方法简介

    2011年第11期福建电脑

    67

    几种语音端点检测方法简介

    邢亚从

    (苏州市职业大学江苏苏州215000)

    【摘要】:语音的端点检测在语音的编码、语音识别、语音增强、说话人识别中起着非常重要的作用,直接影响着后续工作的正确率。本文在双门限检测法的基础上,介绍了基于自相关极大值和基于小波变换的端点检测方法,阐述其优缺点。

    【关键词】:语音端点检测、过零率、小波变换、自相关极大值端点检测是语音识别中非常重要的一步。所谓语音端点检测,就是从一段给定的语音信号中找出语音的起始点和结束点。在语音识别系统中,正确、有效的进行端点检测不仅可以减少计算量和缩短处理时间,而且能排除无声段的噪声干扰、提高语音识别的正确率。研究表明[1],即使是在安静的环境下,语音识别系统一半以上的错误可能主要来源于端点检测。除此之外,在语音合成、编码等系统中,高效的端点检测也直接影响甚至决定着系统的主要性能。因此,端点检测的效率、质量在语音处理系统中显得至关重要,广泛开展端点检测实现手段方面的研究,有一定的现实意义[2]。1、双门限检测法

    语音端点检测方法可采用测试信号的短时能量或短时对数能量、联合过零率等特征参数,并采用双门限判定法来检测语音端点,即利用过零率检测清音,用短时能量检测浊音,两者配合。首先为短时能量和过零率分别确定两个门限,一个是较低的门限数值较小,对信号的变化比较敏感,很容易超过;另一个是比较高的门限,数值较大。低门限被超过未必是语音的开始,有可能是很短的噪声引起的,高门限被超过并且接下来的自定义时间段内的语音超过低门限,意味着信号开始[5]。

    算法过程如下:

    (1)在开始阶段要做预加重和分帧的处理,讲语音信号分成一帧一帧的,分帧处理有利于对语音信号进行准确的分析,并且能够提高识别率,这时再分别求出每帧的短时能量和短时过零率。

    (2)接着要设置初始化参数,比如最大静音长度,这是一个经验值,用来判断语音段是否结束,论文中是根据大量的语音样本的长短设置的一个经验值。另外,短时能量和短时过零率的门限也要设置初始值等。

    (3)判断当语音在静音段或者是过渡段时,如果语音信号的短时能量值大于短时能量的高门限,或者语音信号的短时过零率大于短时过零率的高门限,那么就确认进入了语音段,如果短时能量的值大于短时能量的低门限或者过零率的值大于过零率的低门限,那么语音处于过渡段,否则,语音仍就处于静音段。

    (4)当语音信号在语音段时,判断如果短时能量的

    值大于短时能量的低门限或者短时过零率的值大于短时过零率的低门限,那么语音信号仍然处于语音段。

    (5)如果静音长度小于设置的最大静音长度,那么就表明语音还尚未结束,还在语音段,如果语音的长度小于最小噪声长度,那么认为语音太短,此时是噪声,同时判断语音处于静音段;否则语音就进入结束段。2、基于自相关极大值的语音端点检测方法

    在端点检测中,如果所处理的语音信号是非平稳的随机过程s(n),可以采用短时自相关函数,它的定义为

    它的归一化自相关函数定义为

    这里之所以要将自相关函数归一化是为了在语音端点检测过程中不用考虑信号绝对能量的大小所带来的影响。我们知道语音是由浊音和清音两部分组成的。浊音语音是0~10ms内可以被看作为一个准周期信号,而清音信号接近于随机噪声。由于语音的绝大部分能量都集中在浊音语音部分,因此语音可以在10~20ms内被看作为一个准周期信号,那么它的归一化自相关函数也呈准周期性,而高斯白噪声信号的归一化自相关函数的分布较为平均和分散,不具有准周期性。

    为了突出带噪语音信号的归一化自相关函数的准周期性和高斯白噪声信号的归一化自相关函数分散性,可以利用一个低通滤波器除去波形上的高频毛刺。这样我们就可以清晰地看到带噪语音信号自相关函数所具有的准周期性。图1(a)为带噪语音信号的归一化自相关函数经过低通滤波后的典型波形。图1(b)为高斯白噪声信号的归一化自相关函数经过低通滤波后的典型波形。我们看到带噪语音信号的自相关函数的能量将集中在基音周期的各个整数倍点上,在这些点附近将出现极大值,并且此函数在零点处必将出现最大值。而高斯白噪声信号的自相关函数却不具有准周期性,它的归一化自相关函数的能量在零点之外较为平均和分散。从图1中我们可以清晰地看到带嗓语音信

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  • 我使用的是书中的bluesky1.wav语音,我还是不太理解SF1和SF2的作用,以及最后一句话[这样SF1和SF2就等长............调用findSegment函数来得到。]我前面按照您的方法改好了,绘图采用了一个比较笨的方法,提取端点...

    本帖最后由 sleep168 于 2017-4-4 09:59 编辑

    老师,谢谢你的解答!我使用的是书中的bluesky1.wav语音,我还是不太理解SF1和SF2的作用,以及最后一句话[这样SF1和SF2就等长............调用findSegment函数来得到。]我前面按照您的方法改好了,绘图采用了一个比较笨的方法,提取端点中的大值作为新的端点,提取结束点中的小值作为新的结束点进行绘图,但是在识别效果出现了误差。

    请问老师解释一下如何准确定位

    具体代码如下:

    [

    subplot 515; plot(time,x,'k');

    title('优化后的语音端点识别结果');

    xlabel('时间/s'); ylabel('幅值');

    vsl3=min(vsl1,vsl2);

    vsl4=max(vsl1,vsl2)

    for k=1 : min(vsl1,vsl3)                           % 标出语音端点

    nx1=voiceseg1(k).begin;

    nx2=voiceseg1(k).end;

    nx3=voiceseg2(k).begin;

    nx4=voiceseg2(k).end;

    nx5=max(nx1,nx3);

    nx6=min(nx2,nx4);

    fprintf('%4d   %4d   %4d\n',k,nx1,nx2);

    fprintf('%4d   %4d   %4d\n',k,nx3,nx4);

    subplot 515;

    line([frameTime(nx5) frameTime(nx5)],[-1 1],'color','k','LineStyle','-');

    line([frameTime(nx6) frameTime(nx6)],[-1 1],'color','r','LineStyle','--');

    end

    for k=(vsl3+1:vsl4)                           % 标出语音端点

    if vsl1>vsl2

    fprintf('%4d   %4d   %4d\n',k,nx1,nx2);

    subplot 515;

    line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[-1 1],'color','k','LineStyle','-');

    line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[-1 1],'color','r','LineStyle','--');

    end

    if vsl1

    fprintf('%4d   %4d   %4d\n',k,nx3,nx4);

    subplot 515;

    line([frameTime(nx3) frameTime(nx3)],[-1 1],'color','k','LineStyle','-');

    line([frameTime(nx4) frameTime(nx4)],[-1 1],'color','r','LineStyle','--');

    end

    end

    ]

    C:\Users\Bing\Desktop\untitled

    untitled.jpg

    (214.63 KB, 下载次数: 12)

    2017-4-4 09:47 上传

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    b2a5a3e0dcc7d508e00275fe42fce1b5.gif

    初步结果

    82ca0b4248924bf34c5f2eb0203976ff.png

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  • 语音端点检测算法

    2012-12-30 18:28:50
    语音端点检测算法,共有三种,matlab代码的
  • 语音端点检测文档包含一个python项目和17个技术文档相关资料,包括一些论文,我估计是网站里目前最全的资料
  • 在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上,结合语音端点检测算法,本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上,通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境;通过计算有声段噪声信号估计...
  • 张智星语音端点检测算法
  • 语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低...
  • 语音端点检测小程序

    2013-05-04 21:05:52
    额,由于上实验课所要求的,编写一个简单的基于能量门限的语音端点检测,能大概检测出语音端点处并用有色线标示出来。
  • 基于FPGA的语音端点检测.pdf
  • 2009 年第 12 期 福 建 电 脑 基于 Matlab 的语音端点检测方法浅析 邢亚从 ( 苏州市职业大学江苏苏州 215000 ) 【摘 要】: 语音的端点检测在语音的编码、语音识别、语音增强、说话人识别中起着非常重要的作用,直接...

    2009 年第 12 期 福 建 电 脑 基于 Matlab 的语音端点检测方法浅析 邢亚从 ( 苏州市职业大学江苏苏州 215000 ) 【摘 要】: 语音的端点检测在语音的编码、语音识别、语音增强、说话人识别中起着非常重要的作用,直接影响着后续工作的正确率。本文介绍了端点检测的基本方法:基于短时能量的、基于短时过零率的、双门限检测的方法,,并通过 Matlab 仿真对双门限检测的方法进行分析。 【关键词】: 语音端点检测、过零率、Matlab 端点检测是语音识别中非常重要的一步。 所谓语音端点检测,就是从一段给定的语音信号中找出语音的起始点和结束点。在语音识别系统中,正确、有效的进行端点检测不仅可以减少计算量和缩短处理时间,而且能排除无声段的噪声干扰、提高语音识别的正确率。 研究表明[1],即使是在安静的环境下,语音识别系统一半以上的错误可能主要来源于端点检测。除此之外,在语音合成、编码等系统中,高效的端点检测也直接影响甚至决定着系统的主要性能。 因此,端点检测的效率、质量在语音处理系统中显得至关重要,广泛开展端点检测实现手段方面的研究,有一定的现实意义[2]。 1、短时能量法信号{x(n)}的短时能量定义为: (1) 令 h(n)=w2(n),则有: (2) 其中 h(n)是低通滤波器的单位冲激响应。 语音信号的短时平均幅度定义为: (3) En 和 Mn 都反映信号强度,但其特性有所不同。 语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上, 语音段的能量比噪声段能量大, 语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量的和。在信噪比很高时,如果环境噪声和系统输入噪声比较小,以至能够保证系统的信噪比相当高,那么只要计算输入信号的短时能量或短时平均幅度就能够把语音段和噪声背景区分开。 这是仅基于短时能量的端点检测方法。 但低信噪比情形下,此算法就将失效[3-4]。 2、短时平均过零率法 信号{x(n)}的短时平均过零率定义为[18]: (4) 一般取 (5) 信号的过零率是其频率量的一种简单度量, 窄带信号尤其如此,其中,当信号为单一正弦波时,过零率为信号频率的两倍。对于采样率为 Fs,频率为 F0 的正弦波数字信号,平均每个样本的过零率为 2F0/Fs。 过零率有两类重要的应用:第一,用于粗略地描述信号的频谱特性,就是用多带滤波器将信号分为若干个通道,对各通道进行短时平均过零率和短时能量的计算, 即可粗略地估计频谱特性。第二,用于判别清音和浊音、有话和无话。从上面提到的定义出发计算过零率容易受低频干扰, 特别是 50Hz 交流干扰的影响。 解决这个问题的办法,一个是做高通滤波器或带通滤波,减 小随机噪声的影响;另一个有效方法是对上述定义做一点修改,设一个门限 T,将过零率的含义修改为跨过正负门限,如图 1 所示。 图 1 门限过零率 于是有定义: (6) 这样计算的过零率就有一定的抗干扰能力了。 即使存在小的随机噪声,只要它不使信号越过正、负门限所构成的带,就不会产生虚假的过零率。 在语音识别前端检测时还可采用多门限过零率,进一步改善检测效果。 3、双门限检测法 语音端点检测方法可采用测试信号的短时能量或短时对数能量、联合过零率等特征参数,并采用双门限判定法来检测语音端点,即利用过零率检测清音,用短时能量检测浊音,两者配合。首先为短时能量和过零率分别确定两个门限, 一个是较低的门限数值较小,对信号的变化比较敏感,很容易超过;另一个是比较高的门限,数值较大。 低门限被超过未必是语音的开始,有可能是很短的噪声引起的, 高门限被超过并且接下来的自定义时间段内的语音

    展开全文
  • 总结了语音端点检测技术的基本原理、步骤及发展情况,介绍了当前主要语音端点检测算法的研究进展;并对各主要算法的检测性能进行了较详细的分析和比较。最后,总结了语音端点检测技术的发展特征,并展望了该技术的...
  • 低信噪比下语音端点检测的研究
  • 主要介绍了详解python的webrtc库实现语音端点检测,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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  • 语音端点检测直接决定了语音识别的精度和速度。车载环境是一个非常复杂的环境,信噪比(SNR)有可能出现很低的情况,对于传统的时域端点检测方法来说,在这种环境下的端点检测效果很差,而双门限在高信噪比条件下,...
  • 端点检测就是检测语音信号的起点和终点,因此也叫起止点识别。它是语音处理技术中的一个重要方面,一个关键性问题,端点检测的准确与否,在很大程度上影响语音识别系统的性能。这里我们来研究下采用短时能量和短时...
  • 基于频谱方差的语音端点检测 基于频谱方差的语音端点检测 基于频谱方差的语音端点检测
  • 提出了一种应用于智能家居的语音端点检测方法,综合利用语音信号的时域特性。设置了短时能量动态门限作为前端判定;对短时过零率算法做了抗干扰处理并结合平均幅度差函数做后期判定。实验结果表明, 该算法能在室内...
  • 1.Python 基于Keras 训练的样本模型。 2.采用 C# 使用 Python 训练的样本模型,进行语音端点检测
  • 基于matlab语音端点检测(包括过零率,短时能量和终点检测~) 基于matlab语音端点检测(包括过零率,短时能量和终点检测~)

空空如也

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