任务书-语音信号端点检测算法研究
【精品】提升小波的语音端点检测算法研究毕业论文设计
提升小波的语音端点检测算法研究摘要:以小波变换及多分辨分析为理论基础,对语音端点检测中小波系数方差算法和子带平均能量算法进行了分析和研究,利用语音和噪声的频域差别,对这两种算法进行了优化,并应用于端点检测系统中,有效地改善了小波系数方差算法耗时长、实时性差的缺点,并克服了子带平均能量算法只对高斯白噪声检测效果好的局限性,提高了语音端点检测系统的实用性. 通过MA T LAB 软件仿真的实验结果表明,采用优化算法的系统实现了语音端点检测准确性和快速性的最佳匹配, 达到了此类检测设备的实用要求.关键词:端点检测; 小波变换; 系数方差; 子带平均能量1引言 (2)2语音端点的一般原理 (3)2.1语音端点技术的基本要求 (3)2.2语音端点的分类 (4)3语音端点 (5)3.1语音端点典型算法 (5)3.2 水印攻击分析 (7)3.3小波域语音端点 (9)3.3.1小波变换的语音端点算法 (9)3.3.2 实验结果及分析 (12)3.4 基于DCT变换的语音端点 (13)3.4.1 DCT域语音端点 (13)3.4.2 本章算法及实验结果分析 (17)4小波变换在数字音频水印中的应用 (18)4.1数字音频水印系统的评价标准 (19)4.2 DWT域音频水印算法 (21)4.3 DCT域音频水印算法 (22)4.4实验结果分析 (23)5视频水印概述及算法分析 (25)5.1 视频水印的分类 (25)6 程序附录 (25)1引言随着计算机网络和多媒体信息处理技术的发展，使得方便快捷地制作、编辑、复制和传输各种无失真的数字化产品成为可能，如数字化的图像、视频、音频、软件、图形、动画和文本等。
这给人们带来很大便利，也同时带来了许多严重的安全问题。
例如，数字媒体产品的版权保护、软件产品的盗版、数字文档的非法拷贝、各种数字信息的篡改等。
对于上述问题，人们最初的想法是求助于密码学。
密码学是保护数字媒体内容最常用的方法。
语音信号端点检测方法研究
是变时的 ，所以．实际计算的是短时频带方差 ，它
的实质 就是 计算 某一 帧信 号 的各 频带 能量 之 间 的方
测翻 。由于采集声音信号的最初的短时段为无语音 段 ，仅有均匀分布的噪声信号 ，因此可 以用 已知为 “ 静态”的最初几帧 （ 一般为 １ Ｏ帧）信号计算过零
ｉ（ ） １， ） ， ｏ ， ）Ｌ，（ ｝ （
Ｚ ＝ ｉ Ｉ ， ｃ２ ｆ 】 Ｔ ｍｎ【 ｚ＋ ￣ｚ ， Ｆ ｃ 其 中， 为经验值 ，一般取 ２ ； ｃ 尼 分别为根 ５ ｚ和 ｃ 据所取最初 ｌ ０帧样值算得的过零率的 “ 均值”和
其中的分量 （ ） 定义为 中心频率为 的滤波器的 输出能量 。它可以根据一帧信号通过一带通滤波器
摘
要： 介绍 了语音信 号的 ３种端点检测方法 ，即能量过零率检 测方法、基 于频 带方差 的检测方法和
语 音 短 时信 息 熵检 测 方 法 ，并 对 ３种 方 法 的优 缺 点 进 行 分析 。
关键 词 ： 音 识 别 ； 点检 测 ； 音 信 号 处 理 语 端 语 中图 分 类 号 ： Ｎ９２３ Ｔ １． ４ 文献 标 志 码 ： Ａ
来计算 ，也可以计算一帧信号的 Ｆ ，然后把某几 兀’
个频率分组组合而得。对于数字信号 ，最低频是 ０ ，
最 高 频是 １ ７ ， 余 各 中心频 率 按 一 定 规 则 从 ０到 ｎ 。其
递增 。
收稿 日期 ：０ ８ ０ — ５ 修 回 日期 ：０ ８ ０ — ６ ２０ — ８ １ ； ２ ０ — ９ １
作 者简 介 ： 志 霞 （ ９ ９ ， ， 张 １ ７ 一）女 山西 原 平 人 。 ２０ 年 ９月就 ０６
7语音信号的采集 增强与端点检测
中北大学课程设计说明书学生姓名：学号：学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:语音信号的采集增强与端点检测指导教师：陈友兴、徐美芳职称: 副教授、讲师2016 年 1 月 22 日中北大学课程设计任务书2015/2016 学年第一学期学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：学生姓名：学号：学生姓名：学号：课程设计题目：信息处理综合实践:语音信号的采集增强与端点检测起迄日期：2016年1月4 日～2016年1月22日课程设计地点：学院楼201实验室指导教师：陈友兴、徐美芳负责人：王浩全下达任务书日期: 2016 年1月4日设计说明书应包括以下主要内容：（1）封面（2）设计任务书（3）目录（4）关于基于USB总线或PCI总线A/D卡的报告（包含本文对AD采集卡应用的掌握情况）（详细）（5）数据处理部分的过程、程序、主要结果及分析；（详细）（6）设计评述,设计者对本设计的评述及结论；（7）参考文献附件：参考文献格式学术期刊作者﹒论文题目﹒期刊名称，出版年份，卷(期)：页次如果作者的人数多于3人，则写前三位作者的名字后面加“等”，作者之间以逗号隔开。
例如：[1]李峰，胡征，景苏等. 纳米粒子的控制生长和自组装研究进展. 无机化学学报，2001, 17(3): 315~324[2]J.Y.Li, X.L.Chen,H.Li. Fabrication of zinc oxide nanorods.Journal of Crystal Growth, 2001,233:5～7学术会议论文集作者﹒论文题目﹒文集编者姓名﹒学术会议文集名称，出版地：出版者，出版年份：页次例如：[3] 司宗国，谢去病，王群﹒重子湮没快度关联的研究﹒见赵维勤，高崇寿编﹒第五届高能粒子产生和重离子碰撞理论研讨会文集，北京：中国高等科学技术中心，1996：105图书著者﹒书名﹒版本﹒出版地：出版者，出版年﹒页次如果该书是第一版则可以略去版次。
语音端点检测方法研究
语音端点检测方法研究1沈红丽，曾毓敏，李平，王鹏南京师范大学物理科学与技术学院，南京（210097）E-mail：orange.2009@摘要: 端点检测是语音识别中的一个重要环节。
有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间,增强系统处理的实时性,而且能排除无声段的噪声干扰,增强后续过程的识别性。
可以说,语音信号的端点检测至今天为止仍是有待进一步深入的研究课题.鉴于此,本文介绍了语音端点算法的基本研究现状,接着讨论并比较了语音信号端点检测的方法,分析了各种方法的原理及优缺点,如经典的基于短时能量和过零率的检测方法,基于频带方差的检测方法,基于熵的检测方法,基于倒谱距离的检测方法等.并基于这些方法的分析,对端点检测方法做了进行了总结和展望,对语音信号的端点检测的进一步研究具有深远的意义。
关键词：语音信号；端点检测；噪声中图分类号：TP206. 11. 引言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。
语音信号的端点检测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. 研究表明[1],即使在安静的环境中,语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测器。
因此,作为语音识别系统的第一步,端点检测的关键性不容忽视,尤其是噪声环境下语音的端点检测,它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。
确定语音信号的起止点, 从而减小语音信号处理过程中的计算量, 是众多语音信号处理领域中一个基本而且重要的问题。
有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间,增强系统处理的实时性,而且能排除无声段的噪声干扰,增强后续过程的识别性。
可以说,语音信号的端点检测至今天为止仍是有待进一步深入的研究课题。
2. 语音端点检测主要方法和分析在很长一段时间里,语音端点检测算法主要是依据语音信号的时域特性[2].其采用的主要参数有短时能量、短时平均过零率等,即通常说的基于能量的端点检测方法。
低信噪比下的语音端点检测算法研究
低信噪比下的语音端点检测算法研究随着语音信号处理技术的不断发展和广泛应用，低信噪比下的语音端点检测算法变得尤为重要。
在低信噪比环境中，语音信号通常被噪声所掩盖，导致难以准确地检测语音端点。
因此，研究提高低信噪比下的语音端点检测算法，具有极大的实用价值。
基于能量的方法是一种简单有效的低信噪比语音端点检测算法。
其基本思想是通过对语音信号能量进行分析来判断语音的开始和结束位置。
该方法的一种常见算法是短时能量法。
该方法首先对输入语音信号进行分帧处理，并计算每帧的短时能量值。
然后，通过设置一个合适的能量阈值，将能量超过阈值的帧判定为语音信号的开始和结束。
尽管短时能量法是一种简单有效的方法，但其在低信噪比环境中存在很多问题，如噪声波动引起的能量变化和静默段中的能量突变等。
基于模型的方法是另一种常见的低信噪比语音端点检测算法。
该方法采用语音信号的统计模型来描述语音的特征，然后根据模型参数的变化来判断语音的开始和结束位置。
该方法一般包括两个关键步骤：模型训练和端点检测。
模型训练一般需要使用已知的语音和非语音样本数据集，并采用不同的机器学习算法来训练模型。
常见的模型包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。
端点检测阶段则是利用训练好的模型对新的语音信号进行检测，并判断开始和结束位置。
除了上述两种主流方法，还有一些其他的方法被用于低信噪比语音端点检测。
例如，基于频域特征的方法可以通过对语音信号进行频谱分析，提取语音的频域特征，并通过设置合适的阈值进行检测。
此外，一些深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），在低信噪比下也具备较好的语音端点检测性能。
总结起来，低信噪比下的语音端点检测算法是一个复杂而重要的问题。
端点检测方法的研究
黑龙江 李野 姬红旭 张磊 张晓雪
引 言
线性预测倒谱 系数（ Ｌ Ｐ Ｃ Ｃ ） 、 梅尔频率倒谱系数（ Ｍ Ｆ Ｃ Ｃ ） Ｅ 。
３ ． １线性预测 系数 线性 预测分 析是从 发生机理人手 ， 全极点数字滤 波器是 线性预测分 析
在 采用 某些设 备对 语音 信号进 行采 集 时有可 能 出现语 音段 已经 结
束， 仍 然会 出现不希 望被采集到 的语 音片段 ， 或者在 两段声音信号 之间出 现一段 空 白时 间， 此时 ， 人们就希 望可 以通过某些 方法判断 出语音 信号的 起始点 ， 即必须对语音信号进行端点检测 。
Ｉ ｓ ｇ ｎ ［ ｘ （ Ⅲ ） 卜ｓ ｇ ｎ ［ ｘ （ 一 １ ） 】 ｌ
‘ …
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误差为公式ｆ １ — ５ ） 所示 。
（ ） （ ） 一 （ 月 ） （ ＂ ） 一 ａ ￣ ｓ （ ｎ — ｆ ） （ １ — ５ ）
短 时过零率可 以粗略估计语音 的频谱特性 。通 过对语音产生 模型 的 分析 可知 ， 低频率与低过零率相 对应 ， 高频率与高过零率相对应 。
垦垦 垦塾 一 ！ ！ ． ！ 。 ！ ！ ． ！ ！ ． ！ ！ 一 ． ！ 一 ． 。 … 。
端点检测方法的研究
摘 要： 在语音信号前端 处理技 术 中， 端点检测是一项十 分重要 的技术 。端 点检 测的 目的是在 有噪声的情 况
下找到语音信号 的起始 点和终止点 ， 为后 续的语音信号研 究奠 定良好 的基础 。但是 由于噪声的存在 ， 仅仅从 波形
一种语音信号端点检测方法的研究
一种语音信号端点检测方法的研究吴亮春潘世永（西华大学数学与计算机学院，四川成都 610039）摘要在语音识别系统中，端点检测的误差会降低系统的识别率，进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。
因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。
本文提出了一种基于模型的Teager 能量端点检测方法。
实验证明，该算法比传统的能量过零率端点检测算法具有更高的识别率，能够更准确的检测出语音信号的端点。
关键词端点检测；模型；过零率1 引言语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。
如何高效地实现语音传输、存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。
而语音端点检测是语音分析、语音合成、语音编码、说话人识别中的一个重要环节，直接影响到后续工作的准确性。
在实际应用中，首先通常要求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。
在语音识别中，通常是先根据一定的端点检测算法，对语音信号中的有声片段和无声片段进行分割，而后再针对有声片段，依据语音的某些特征进行识别。
研究表明，即使在安静的环境中，语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测器。
因此，作为语音识别系统的第一步，端点检测的关键不容忽视，尤其是噪声环境下语音的端点检测，它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。
可以说，语音信号的端点检测至今仍是有待进一步深入研究的课题。
2 语音信号的时域特征2.1 短时能量分析语音信号的能量随着时间变化比较明显，一般清音部分的能量比浊音的能量小的多，所以在区分清音和浊音，有声段和无声段的应用中效果比较明显。
对于信号{x（n）}，短时能量的定义如下：式中，， E n表示在信号的第n个点开始加窗函数时的短时能量。
通过上式可以看出，短时能量式语音信号的平方经过一个线性低通滤波器的输出，该线性低通滤波器的单位冲激响应为h（n）。
由于短时能量是对信号进行平方运算，因而增加了高低信号之间的差距，在一些应用场合并不合适。
一种改进的语音信号端点检测方法研究
一种改进的语音信号端点检测方法研究摘要：在语音识别系统中端点检测有误差会降低系统的识别率，进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。
当信噪比较低时，传统的端点检测方法不能有效的工作。
为了提高系统的识别率，本文提出了一种更有效的端点检测算法，基于LPC美尔倒谱特征的端点检测方法。
它是基于倒谱特征方法的一种改进。
实验证明，该算法在低信噪比的情况下，能够准确的检测出语音信号的端点。
通过对三种不同的端点检测算法的比较，证明了基于LPC美尔倒谱特征算法在低信噪比的情况下有较高的检测正确率。
关键词：端点检测；语音识别；Mel倒谱距离；LPC美尔倒谱系数引言语音端点检测是语音识别中一个重要的步骤，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。
所以进行有效的端点检测是语音信号处理中首先要解决的问题。
传统的端点检测算法口如利用过零率、短时能量和自相关参数，在高信噪比环境下可以获得较好的检测效果，但在低信噪比环境下其检测性能却急剧下降。
当语音信号包含有背景噪音时，从中检测出语音信号的起始点和终止点，可以减少数据的采集量，删除不含语音信号的背景噪声和无声段，从而降低特征提取的计算量和处理时间，提高语音识别的准确性。
因此噪声环境中准确的检测语音起止位置有利于提高语音系统性能。
当语音中含有噪音时，传统的端点检测方法显得有些无能为力。
针对这种情况，提出了基于LPC美尔倒谱特征的端点检测算法。
它是对倒谱特征算法的一种改进。
1 基于倒谱特征的端点检测方法在大多数的语音识别系统中，选用倒谱特征参数作为语音信号的特征参数能够提高语音识别系统的性能。
因此用倒谱系数作为端点检测的参数。
信号倒谱可以看成是信号能量谱密度函数s( )的对数的傅立叶级数展开。
定义如下：（3）式中：Cn 和Cn′分别为对应于谱密度函数S(w)和S′(w)的倒谱系数。
对数谱的均方距离可以表示两个信号谱的区别，故它可以作为一个判决参数。
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上海电力学院毕业设计（论文）任务书
课题名称语音信号端点检测算法研究
院（系）计算机与信息工程学院
专业电子信息工程
班级
学生姓名
学号
设计地点上海电力学院
指导老师签名：
教研室主任（系主任）签名：
学生签名：
一、课题背景、目的、意义
二、课题的主要内容及要求（要求详实、具体、准确）
三、成品要求（包括课题主要目标及成果）
四、课题计划进度
五、有关资料及参考书目
注意事项
1、指导教师应认真、详实填写任务书并做好准备工作。
2、毕业设计任务书填写完成后应经主管院长（系主任）审核认可，
并在毕业设计正式开始前下发给学生。
3、学生必须严格按照任务书的有关要求，查阅相关资料，认真执行
各项环节所规定的任务。
4、学生必须根据指导教师的安排，在专门的场所进行毕业设计。
5、毕业设计必须在导师指导下独立完成;抄袭或请他人代做者，毕业
设计成绩按不及格处理。
6、学生在毕业设计期间，不得无故擅自离开学校或毕业设计地点，病、事假按有关规定办理。
(详细毕业设计要求见教务处及各学院相关规定)。