隨著信息技術(shù)的發(fā)展,語音智能化逐漸走上成熟,端點(diǎn)檢測作為語音信號處理中一個核心技術(shù)而顯得十分重要。語音端點(diǎn)檢測的目的是從帶噪語音信號中有效判別出語音的端點(diǎn),從而減少語音信號處理的運(yùn)算量和提高系統(tǒng)的性能�，F(xiàn)有的端點(diǎn)檢測方法在信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）較高的環(huán)境下往往具有較好的檢測效果,但隨著信噪比的降低,端點(diǎn)檢測效果很不理想,甚至失效。針對此問題,本文通過改進(jìn)前端語音降噪算法,并結(jié)合改進(jìn)后的多特征融合策略進(jìn)行語音的雙門限端點(diǎn)檢測,并通過與其它方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真對比,驗(yàn)證了本文方法的優(yōu)越性。本文的研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個方面:（1）結(jié)合語音增強(qiáng)技術(shù),提出了基于最小均方（the Least Mean Square,LMS）自適應(yīng)濾波減噪與多特征改進(jìn)的語音單字端點(diǎn)檢測方法,在處理噪聲的過程中引入多次中值濾波平滑處理,有效減少了語音信號所含的野點(diǎn)噪聲,并將改進(jìn)后的對數(shù)能量和短時平均過門限率相融合進(jìn)行雙門限端點(diǎn)檢測。（2）針對譜減法中短時傅里葉變換（Short-Time Fast Fourier Transform,SFFT）不能對非平穩(wěn)信號進(jìn)行有效分析,提出基... 

【文章來源】：上海大學(xué)上海市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

語音信號分幀示意圖

從而 EF 為語音的有用信號段，從而確定語音有用信號段的起止點(diǎn)。圖 3.2 雙參數(shù)雙門限法原理圖3.2 基于時域特征參數(shù)的端點(diǎn)檢測對語音進(jìn)行時域分析，可以得到許多能代表語音特征的參數(shù)，噪聲信號與語音信號根據(jù)在這些特征上表現(xiàn)的不同，可以有效區(qū)分出語音信號和噪聲信號，從而檢測出語音信號有聲段的端點(diǎn)。3.2.1 語音能量特征語音信號一個重要的時域特征就是能量特征，在能量表征上，濁音所對應(yīng)的能量表現(xiàn)突出，能量值較大，清音所對應(yīng)的能量較小。語音的能量表現(xiàn)主要集中

圖 4.5 改進(jìn)的基于上下門限的過零率計算示意圖0.5 1 1.5 2 2.5 男 聲 “上 海 大 學(xué) ” 音 信 號時 間 /s短 時 平 均 過 零 率

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]復(fù)雜噪聲環(huán)境下語音端點(diǎn)的檢測算法的研究[D]. 熊威.東華大學(xué) 2016
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本文編號：3131615