语音端点检测
端点检测（VAD）技术
端点检测（VAD）技术端点检测是语音识别和语音处理的一个基本环节，也是语音识别研究的一个热点领域。
技术的主要目的是从输入的语音中对语音和非语音进行区分，主要功能可以有：1.自动打断。
2.去掉语音中的静音成分。
3.获取输入语音中有效语音。
4.去除噪声，对语音进行增强。
目前，端点检测技术主要是根据语音的一些时域或频域特征进行区分。
一，时域参数时域参数端点检测是根据时域中的特征参数进行区分，一般如果信噪比较高的时候，效果至少90%以上。
1.时域能量大小。
2.时域平均过零率。
3.短时相关性分析。
相关性分析主要是利用语音的相关性比噪声强，噪声之间的相关性呈现下降的趋势，但因为噪声种类太多，因此只针对少量、特定噪声。
4.能量变化率。
也有人用这个，没有实验过。
5.对数能量。
6.子带能量。
实验表明，这个效果会比单纯的能量要好。
7.GMM假设检验。
8.其它。
其它也有一些，都是从自适应、噪声能量估计、信噪比估计等角度出发。
二，频域参数频域参数的抗噪性会比时域要好，但计算的cost也要高，下列技术是主流1.谱熵。
谱熵在频域与时域较量时，是比较优秀的，鲁棒性明显好于时域。
2.频域子带。
这种方法对于自适应类的算法来说，是比较优秀的，因为可以通过子带选择和设计，改变噪声的估计。
3.自适应子波。
这种算法通过子波的自适应，可以使得每一个相关帧的子波数和设计都不一样，如选择16个子带，选取频谱分布在250至3.5K之间，且能量不超过该帧总能量90%的子带，此时能够较好的消除噪声对端点的影响。
4.基频。
有人这样尝试，通过基频的检测，来表达声音是否真的存在，这类算法的鲁棒性很强，但对于轻音就会面临比较大的风险了。
5.其它。
自适应等思路。
三，时域和频域结合参数这类算法通过把时域和频域相结合的思路来设计算法，也是主流，因为时域计算快，可以快速检测，而频域更能表达噪声的特征。
1.自适应能量子带的谱熵检测。
把能量划分子带，结合谱熵。
一般单一的谱熵不能很好的表达噪声在帧内的加性能量噪声。
语音端点检测比例法 -回复
语音端点检测比例法-回复什么是语音端点检测比例法？语音端点检测比例法是一种常用的语音处理技术，旨在识别连续音频中的语音和非语音部分，并确定语音起始和终止点。
在许多语音处理应用中，如语音识别、语音合成和语音增强等，准确确定语音的位置非常重要。
而语音端点检测比例法就是为了完成这项任务而设计的。
语音端点检测比例法的基本原理是通过对连续音频信号的能量变化进行分析，找出能量显著增加的区域，即语音开始的位置。
当信号内的相对能量大于某个阈值时，可以认为该区域为语音。
而当连续一段时间内的相对能量小于阈值时，可以认为语音结束。
一般来说，语音信号的能量变化较为平缓，而非语音信号（如静音、噪声等）的能量变化较小。
因此，通过设置合适的阈值，语音端点检测比例法可以有效地区分语音和非语音部分。
以下是语音端点检测比例法的一般步骤：1. 预处理：首先，对原始音频进行预处理，如去除噪声、滤波、标准化等。
这一步旨在提高语音信号的质量，使后续的分析更加准确。
2. 分帧：将预处理后的音频信号分成多个帧，通常每帧长度为20-30毫秒。
这样可以保证每个帧内的信号基本稳定，便于后续能量计算。
3. 能量计算：对每个帧内的信号进行能量计算，可以采用能量计算公式：E = ∑x(n) ^2，其中x(n)代表第n个样本点的振幅。
通过累加每个样本点的平方值，得到该帧的能量。
4. 确定阈值：根据经验或统计分析，确定能量阈值。
阈值的设置要综合考虑语音信号的特性以及实际应用的要求。
通常可以通过计算整个语音信号的能量平均值和标准差，以及考虑到信号的动态变化，适当设置一个合适的能量阈值。
5. 端点判断：对于每一帧的能量值，与阈值进行比较。
如果能量值大于阈值，可以认为该帧内含有语音；如果能量值小于阈值，可以认为该帧为非语音。
根据相邻帧的语音非语音情况，可以进一步确定语音的起始和终止点。
6. 后处理：对端点进行后处理，如去除短时静音区域、合并相邻的语音段等。
这一步旨在优化端点的准确性和平滑性，以提高后续语音处理算法的性能。
本科毕业论文-—语音端点检测算法的研究及matla程序仿真与实现
摘要摘要语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，该方法根据语音信号和噪声信号的不同特征，提取每一段语音信号的特征，然后把这些特征值与设定的阈值进行比较，从而达到语音端点检测的目的，该方法原理简单，运算方便，所以被人们广泛使用，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
另一类方法是基于模式识别的方法，需要估计语音信号和噪声信号的模型参数来进行检测。
由于基于模式识别的方法自身复杂度高，运算量大，因此很难被人们应用到实时语音信号系统中去。
端点检测在语音信号处理中占有十分重要的地位，直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域分析，其次利用短时能量和过零率算法、倒谱算法、谱熵算法进行语音端点检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。
本文首先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。
其次再对语音信号加噪，对不同信噪比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。
关键词语音端点检测；语音信号处理；短时能量和过零率；倒谱；谱熵IAbstractEndpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method based on the different characteristics of speech signal and the noise signals, a voice signal for each extracted feature, and then set the values of these thresholds compare with the values to achieve the endpoint detection purposes, This method is simple, it convenient operation, it is widely used, the main in this paper is based on the method of threshold method. Another method is based on the method of pattern recognition , it needs to estimate the speech signal and the noise signal model parameters were detected. Because is based on the method of pattern recognition and high self-complexity, a large amount of computation, so it is difficult to be use in real-time voice signal system for people.The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points. Firstly, the algorithm were used to the original speech signal detection, and the algorithm to analyze and compare results. Secondly, the speech signal and then adding noise, SNR values for different endpoint detection, analysis and comparison of various algorithms under different SNR endpoint detection results, experimental results show that the spectral entropy of speech endpoint detectionIIalgorithm results better than the other two methods.Keywords voice activity detection;Signal processing; Average energy use of short-term and short-time average zero-crossing rat; cepstrum; spectral entropyIII毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
语音端点检测方法
评估指标包括准确率、召回率、F1得分等。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率是指模 型正确预测的正样本数占所有正样本数的比例；F1得分是准确率和召回率的调和平均数。
实验结果展示与分析
实验结果展示
实验结果展示包括混淆矩阵、ROC曲线 、PR曲线等。混淆矩阵可以展示模型对 不同类别的预测结果；ROC曲线可以展 示模型在不同阈值下的敏感度和特异度 ；PR曲线可以展示模型在不同阈值下的 精度和召回率。
双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）是一种结合了前向和后向LSTM的神经网络，可以同时从 前向和后向两个方向对语音信号进行建模，从而更全面地考虑到语音信号中的时序变化。
ห้องสมุดไป่ตู้
基于卷积神经网络的语音端点检测
01
卷积神经网络（CNN）是一种适用于图像和序列数据的神 经网络，可以有效地处理局部依赖的数据。在语音端点检 测中，它可以对语音信号的局部特征进行建模，从而识别 出语音的起始和结束点。
重要性
语音端点检测是语音信号处理中 的关键技术之一，对于语音识别 、语音合成、语音增强等应用具 有重要意义。
语音端点检测的应用领域
语音识别
语音端点检测可以用于确定语音识别的 起始和结束位置，提高语音识别的准确
性和效率。
语音增强
语音端点检测可以用于去除背景噪声 、回声等干扰，提高语音信号的质量
。
语音合成
语音端点检测方法
汇报人： 2023-12-21
目录
• 引言 • 语音信号处理基础 • 传统语音端点检测方法 • 基于深度学习的语音端点检测
方法 • 实验设计与结果分析 • 结论与展望
01
引言
语音端点检测的定义与重要性
语音端点检测方法
卷积神经网络在语音端点检测中的应用
卷积神经网络（CNN）是一种特殊 的神经网络结构，由多个卷积层组成 。在语音端点检测中，CNN可以用 于提取语音信号的局部特征，并通过 卷积操作捕捉局部特征之间的空间关 系。
发展趋势
未来，语音端点检测技术将朝着更准确、更快速、更稳定的方向发展，同时还将结合深度学习等技术，实现更加 智能化的语音识别和处理。此外，随着物联网、智能家居等应用的普及，语音端点检测技术的应用场景也将越来 越广泛。
02
语音端点检测基本原 理
语音信号的组成
语音信号是由声音波 形、振幅、频率等物 理特性组成的。
THANKS
感谢观看
利用硬件加速
利用GPU或FPGA等硬件 加速技术，可以加速语音 处理的速度，提高实时性 。
模型压缩
通过模型压缩技术，如知 识蒸馏、量化等，减少模 型的大小和计算量，提高 实时性。
适应不同场景的方法
多模型融合
针对不同的场景，训练多 个模型，并将它们的输出 进行融合，以提高语音端 点检测的准确性。
数据适应
03
传统语音端点检测方 法
基于能量的语音端点检测方法
原理
方法
利用语音信号的能量特征，通过比较信号 的能量变化来检测语音的起始和结束点。
优点
先对语音信号进行预处理，如预滤波、分 帧等，然后计算每一帧的能量，通过设定 能量阈值来判断语音的起始和结束点。
缺点
简单、易于实现、对安静环境下的语音有 较好的检测效果。
对不同场景的数据进行预 处理和适应，如采用不同 的特征提取方法和声学模 型等。
语音端点检测
1.3 相关工作
随着生活品质的不断提高，对声控产品，在不同的声控产品语音识别系统中，有效准确地确定语音段端点不仅能使处理时间减到最小,而且能排除无声段的噪声干扰,从而使识别系统具有良好的性能。
随着语音识 别应用的发展，越来越多系统将打断功能作为一种方便有效的应用模式，而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过 程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的 将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。
通过大量的文献调研与实际研究发现,现有的各种语音信号端点检测技术都存在各自的不足。对于语音信号在低信噪比时的端点检测的研究有待进一步深入研究。当前，语音端点检测技术还远滞于通信技术发展的脚步，在此领域还有很多问题需要研究。
对于强干扰非平稳噪声和快速变化的噪声环境，如何找到更好的端点检测方法是进一步研究的主要方向。提取人耳听觉特性可以更加有效地区分语音和噪声，从而更加准确的检测语音端点。预先未知噪声统计信息条件下的语音端点检测算法已经出现，但仍出去萌芽阶段。虽然预先未知噪声统计信息条件下的端点检测是未来语音端点检测技术的发展方向，但在理论方法和技术参数等方面还有待进一步突破[17]。
目前，语音技术正进入一个相对成熟点，很多厂商和研究机构有了语音技术在输入和控制上令人鼓舞的演示，输入的硬件和软件平台环境也日益向理想化迈进，但语音技术比起人类的听觉能力来还相差甚远，其应用也才刚刚开始，进一步规范和建设语音输入的硬件通道、软件基本引擎和平台，使语音技术能集成到需要语音功能的大量软件中去。而且语音产业需要更加开放的环境，使有兴趣和实力的企业都能加入到这方面的研究和开发中，逐步改变。随着声控电子产品的不断研发，语音识别技术在开发和研究上还有大量的工作需要做。
基于深度学习的语音端点检测研究
基于深度学习的语音端点检测研究摘要：语音端点检测是语音信号处理的重要环节之一，它的目标是自动检测出语音信号中的有用部分，以便进行后续的语音识别、语音合成等任务。
本文基于深度学习技术，对语音端点检测进行了研究。
通过对深度学习模型的构建、训练和优化，本文提出了一种高效准确的语音端点检测方法。
实验结果表明，该方法在不同噪声环境和不同信噪比下均具有较好的性能。
1. 引言随着人工智能技术和智能设备应用领域的不断发展，对于自动化处理和分析人类声音信息需求越来越迫切。
而在实际应用中，准确地提取出有用信息并剔除噪声是关键问题之一。
因此，研究高效准确地进行语音端点检测具有重要意义。
2. 相关工作传统方法中常使用基于能量、过零率等特征进行端点检测。
然而，在复杂噪声环境下这些特征容易受到干扰，导致检测性能下降。
近年来，深度学习技术的发展为语音端点检测提供了新的思路。
深度学习模型能够自动学习语音信号的抽象特征，从而提高端点检测的准确性。
3. 方法本文提出了一种基于深度学习的语音端点检测方法。
首先，我们采集了大量带有标签的语音数据，并进行数据预处理。
然后，我们构建了一个深度卷积神经网络模型，并利用标签数据进行训练。
为了进一步提高模型性能，我们采用了一种自适应训练策略，并进行网络结构优化。
4. 实验设计为了评估所提出方法的性能，在不同噪声环境和不同信噪比下进行了大量实验。
实验结果表明，在各种复杂噪声环境下，所提出方法均具有较好的端点检测准确性和鲁棒性。
5. 结果与分析本文所提出方法在各项评价指标上均优于传统方法。
与传统方法相比，在同样条件下，本文所提出方法在准确率上平均提高10%以上，在鲁棒性上提高了15%以上。
这表明，深度学习技术在语音端点检测中具有显著的优势。
6. 讨论与展望本文所提出的基于深度学习的语音端点检测方法在实验中表现出了良好的性能。
然而，仍有一些挑战需要解决，例如如何进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。
未来的研究可以从模型结构优化、特征工程和数据增强等方面入手，进一步提高语音端点检测的性能。
《语音信号处理》实验1-端点检测
华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：端点检测姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年5 月9日1.实验目的1．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。
本实验的目的就是要掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测，利用MATLAB对信号进行分析和处理，学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
2. 实验原理1、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。
2、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:3、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。
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对于强干扰非平稳噪声和快速变化的噪声环境，如何找到更好的端点检测方法是进一步研究的主要方向。提取人耳听觉特性可以更加有效地区分语音和噪声，从而更加准确的检测语音端点。预先未知噪声统计信息条件下的语音端点检测算法已经出现，但仍出去萌芽阶段。虽然预先未知噪声统计信息条件下的端点检测是未来语音端点检测技术的发展方向，但在理论方法和技术参数等方面还有待进一步突破[17]。
经过几十年的努力，语音信号处理在语音识别、语音增强、语音编码、说话人识别、说话人情感识别、语音合成等方面取得了巨大的进步，然而，一旦这些技术应用在实际环境中，由于环境噪声、信道、说话人自身因素等方面的影响，性能急剧下降，因为在实际环境中没有完全纯净的语音信号，一般都会伴有噪声或其它干扰[4]。例如，办公室环境下，电脑风扇转动的声音，键盘敲打的声音等都是噪声，而语音信号处理系统的处理对象是有效语音信号，即排除了纯噪声段的语音信号段。语音端点检测的任务就是判断待处理信号是语音还是非语音，从输入信号中找到语音部分的起止点。端点检测是语音识别、语音增强以及语音编码等中的一个重要环节。有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间、提高系统的处理实时性，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使后续工作的性能得以较大提高[5],[6]。
第1章 绪论
1.1
语音端点检测在语音识别中占有十分重要的地位。语音信号处理中的端点检测技术,是指从包含语音的一段信号中确定出语音信号的起始点及结束点。是进行其它语音信号处理(如语音识别、讲话人识别等)重要且关键的第一步。进行有效的端点检测能够对语音信号更好的进行分析和训练，这样语音识别才能有好的识别率[1]。实际运用中，通常要求首先对系统的输入信号进行判断，准确地找出语音信号的起始点和终止点。这样才能采集真正的语音数据，减少数据量和运算量，并减少处理时间。
1.2 语音端点检测现状
作为一个完整的语音识别系统，其最终实现及使用的效果不仅仅限于识别的算法，许多相关因素都直接影响着应用系统的成功与否。语音识别的对象是语音信号，端点检测的目的就是在复杂的应用环境下的信号流中分辨出语音信号和非语音信号，并确定语音信号的开始及结束。一般的信号流都存在一定的背景声，而语音识别的模型都是基于语音信号训练的，语音信号和语音模型进行模式匹配才有意义。因此从信号流中检测出语音信号是语音识别的必要的预处理过程[2]。
随着语音识 别应用的发展，越来越多系统将打断功能作为一种方便有效的应用模，而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过 程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的 将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。
目前，语音技术正进入一个相对成熟点，很多厂商和研究机构有了语音技术在输入和控制上令人鼓舞的演示，输入的硬件和软件平台环境也日益向理想化迈进，但语音技术比起人类的听觉能力来还相差甚远，其应用也才刚刚开始，进一步规范和建设语音输入的硬件通道、软件基本引擎和平台，使语音技术能集成到需要语音功能的大量软件中去。而且语音产业需要更加开放的环境，使有兴趣和实力的企业都能加入到这方面的研究和开发中，逐步改变。随着声控电子产品的不断研发，语音识别技术在开发和研究上还有大量的工作需要做。
语音技术的应用己经成为一个具有竞争性的高新技术产业，它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理，工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。语音处理内容涉及到计算机科学、模式识别、信号处理、生理学、语音学、心理学等学科，还涉及到信号和信息处理系统、通信和电子系统等具体应用领域。多媒体技术的发展，使语音技术逐渐在越来越多的场合中推广使用，语音信号处理技术发展迅速，其研究成果具有重要的学术及应用价值，涉及一系列前沿课题。语音信号处理与信息科学中最活跃的前沿科学密切联系，并且共同发展。例如，神经网络理论、模糊集理论、小波理论是当前热门的研究领域，这些领域的研究常常把语音处理任务作为一个应用实例，而语音处理研究者也从这些领域的研究进展中找到突破口，使语音处理技术研究取得进展[3]。从技术角度讲，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。
尽管算法和方法多种多样，都是为了更简便、更易于实现、运算量小、鲁棒性好等特点，并且对于不同的信噪比具有较好的效果。
1.3 相关工作
随着生活品质的不断提高，对声控产品的要求越来越高。基于语音端点检测的识别系统则有不可替代的作用，在不同的声控产品语音识别系统中，有效准确地确定语音段端点不仅能使处理时间减到最小,而且能排除无声段的噪声干扰,从而使识别系统具有良好的性能。
随着越来越多的学者对语音端点检测技术的关注,大量的新的语音端点检测算法相继被提出，而基于同一种算法又有不同的方法。例如对于熵值参数特征的检测算法，有基于信息熵[7][8]、基于自适应子带谱熵[9]、子带二次谱熵[10]、基于小波能量熵[11]、基于样本熵等的方法[12]。信息愈来愈趋近多样化。同样也有检测不同参数特征相结合来进行语音端点检测[13]，比如倒谱的方法[14][15]和熵谱相结合而形成的算法[16]。
在识别系统中，语音端点检测可以大量减少信号传输量及识别器的运算负载，对于语音对话的实时识别有重要作用。对非语音信号的识别不仅是一种资源浪费，而且有可能改变对话的状态，造成对用户的困扰。在需要打断（barge-in）功能的系统中，语音的起始点是必须的。在端点检测找到语音的起始点时，系统将停止提示音的播放。完成打断功能。