《语音信号处理》-端点检测
华南理工大学_语音信号实验四：MFCC特征提取
华南理⼯⼤学_语⾳信号实验四：MFCC特征提取华南理⼯⼤学《语⾳信号处理》实验报告实验名称：端点检测姓名：学号：班级：11级电信7班⽇期：2014年3 ⽉1.实验⽬的1、熟练运⽤MATLAB软件进⾏语⾳信号实验；2、熟悉短时分析原理、MFCC的原理；3、学习运⽤MATLAB编程进⾏MFCC的提取；4、学会利⽤短时分析原理提取MFCC特征序列；2. 实验原理MFCC：语⾳识别和说话⼈识别中，常⽤的语⾳特征是基于Mel频率的倒谱系数（即MFCC）。
MFCC参数是将⼈⽿的听觉感知特性和语⾳的产⽣机制相结合。
Mel频率可以⽤如下公式表⽰：在实际应⽤中，MFCC倒谱系数计算过程如下;①将信号进⾏分帧，预加重和加汉明窗处理，然后进⾏短时傅⾥叶变换并得到其频谱。
②求出频谱平⽅，即能量谱，并⽤M个Mel带通滤波器进⾏滤波；由于每⼀个频带中分量的作⽤在⼈⽿中是叠加的。
因此将每个滤波器频带内的能量进⾏叠加，这时第k个滤波器输出功率谱③将每个滤波器的输出取对数，得到相应频带的对数功率谱；并进⾏反离散余弦变换，得到L个MFCC系数，⼀般L取12~16个左右。
MFCC系数为④将这种直接得到的MFCC特征作为静态特征，再将这种静态特征做⼀阶和⼆阶差分，得到相应的动态特征。
3.实验数据及平台本实验所采⽤的数据是语⾳⽂件phrase.WAV和monologue speech_female，平台是MATLAB。
4. 实验过程（步骤）（1）实验步骤①输⼊样本⾳频②给样本⾳频预加重、分帧、加窗③将处理好的样本⾳频做傅⾥叶变换④进⾏Mel频率滤波⑤进⾏Log对数能量⑥对样本求倒谱⑦输出MFCC图像（2）、MFCC提取程序流程图5. 实验结果及讨论运⾏附录程序，得到的结果为：1、采⽤语⾳⽂件phrase.WAV，得到的MFCC特征提取图像为:2、采⽤语⾳⽂件monologue speech_female.wav，得到的MFCC特征提取图像为：通过计算MFCC参数，获得了声纹识别的特征参数。
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。
语音的端点检测处理技术
语音的端点检测处理技术王晓亚,鲁玉海(中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081)摘 要 语音端点检测是语音识别过程中的一个重要环节,不同的端点检测方法对不同噪声的分辨能力不同。
实际应用环境中的背景噪声主要为调谐噪声,传统能零积的方法对此噪声却无能为力,为了能有效去除调谐噪声,对能零积的方法做了改进,使用能量比过零率的方法,有效地去除了应用环境中的调谐噪声,并对普通白噪声也有同样效果。
通过与MFCC 倒谱进行比较,其检测概率与MFCC 倒谱检测概率相同,而在实时性上能明显优于MFCC 倒谱系数。
关键词 语音信号;端点检测;过零率;能量中图分类号 TN915 04;TN911 72 文献标识码 A 文章编号 1003-3106(2010)02-0016-03Endpoint Detection of Speech SignalW ANG Xiao ya,LU Yu hai(The 54th Research I nstitute o f CE TC ,Shijia zhuan g Hebei 050081,China)Abstract Endpoint detection is to detect the speech and the noi se in the speech signal.Due to the wide variety of speech and complex background,different methods give di fferent results.For eliminating the tuning noise,traditional energy zero product method is helpless.Inthis paper,an improved method from energy zero product method is put forward to get rid of this noise effectively.T he simulation results show that this method is more efficient than the MFCC in real time operation,and also gives a good detection capability.Key words speech signal;endpoint detection;zero crossing rate;energy收稿日期:2009 11 110 引言在语音信号预处理技术中,语音端点检测(vad)广泛应用于通信系统、语音编码等。
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。
端点检测
，即得
至此，求得了x1(n)，即规则部分时间序列。 (4)利用公式
求得复杂度C0 。
不同语音端点检测方法的实验结果 对比
实验条件
（1）英文数据库
(2)中文数据库
中文数据库的采集由学生，都说普通话，个别人略带地方色彩。因 语音信号主要集中在300一3400Hz，所以采用44100Hz的采样率，采样位 数16位，采样通道选用立体声，每人读5次，每次通读十个词语一遍。共 有250个有效测试session共有830MB的数据量。说话内容选择的词语考虑 到了汉语中各个元音、辅音、摩擦音、爆破音和鼻音等各个不同的汉语 因素。
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:
根据Lmapel和Ziv的研究，对几乎所有的x属于[0,1]区间的c(n) 都会趋向一个定值：
其中b(n)是随机序列的渐进行为，用它来使c(n)归一化，称为 “相对复杂度”。 定义相对复杂度:
通常就是用这个函数来表达时间序列的复杂性变化。从这种算法 可以看出，完全随机的序列C(n)值趋向于1，而有规律的周期运动的 C(n)值则趋向于0。
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:
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
实验3 语音信号的端点检测 数字语音处理-学生版
x1 = 0; x2 = 0; for n=1:length(zcr) goto = 0; switch status case {0,1} % 0 = 静音, 1 = 可能开始
2020/10/28
if amp(n) > amp1 % 确信进入语音段 x1 = max(n-count-1,1); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif amp(n) > amp2 | ... % 可能处于语音段 zcr(n) > zcr2 status = 1; count = count + 1; else % 静音状态 status = 0; count = 0; end 2020/10/28
2020/10/28
• 语音结束点N2的检测方法与检测起点相同，从后向前 搜索，找第一个平均幅度低于ITL、且其前向帧的平均 幅度在超出ITU前没有下降到ILT以下的帧的帧号，记 为N2，随后根据过零率向N2+25帧搜索，若有3帧以上 的ZCR≥IZCT，则将结束点N2定为满足ZCR≥IZCT的最 后帧的帧号，否则即以N2作为结束点。
2020/10/28
三、实验要求
• 要求通过所学语音信号处理的知识，独立设计 算法，实现对一段包含背景噪声且前后有一段 空白的语音信号进行端点检测，找出语音的真 实起点和终点。
2020/10/28
四、实现方法
• 可先用麦克风录制一段语音，然后对语音加窗分帧， 并利用语音增强技术最大限度地滤除背景噪声；对加 窗后的语音信号求其短时平均幅度函数和短时平均过 零率，然后设定这两种参数的阈值，最终在整段语音 内通过两种参数与各自的阈值比较找出语音的真实起 点和终点。
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。
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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：11级电信3班
日期：2013年4 月19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。
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。
3. 实验数据及平台
本实验所采用的数据是几段语音文件，平台是MATLAB。
4. 实验过程（步骤）
1、取一段录音作为音频样本。
2、利用公式分别编程计算这段语音信号的短时能量和短时过零率，然后分别画出它们的曲线。
3、调整能量门限。
4、进行幅度归一化并设置帧长、短时能量阈值、过零率阈值等参数。
5、编写程序实现语音端点检测。
6、最后得到语音端点检测图像。
5. 实验结果及讨论
1、单个字的语音信号端点检测
2、一句话的语音信号端点检测
3、几句话的语音信号端点检测
6. 实验总结
这次实验利用MATLAB对信号进行分析和处理，利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
由于知识储备的不足，在实验过程中还是遇到比较大的困难，代码是参考网上的，在理解的基础上借鉴。
但是整个过程自己还是投入其中，收获是比较大的。
经过这次窘迫之后，我决心要好好看书，争取明天的实验自己独立完成，真正做到学以致用。
7. 实验代码
function shiyang1
clc,clear;
del = 2;
a = [];
b = [];
x1 = wavread('E:\yuuyin\monologue speech_female.wav');
x = double(x1);
x = x/max(abs(x));
y = enframe(filter([1 -0.9375],1,x),160,80);
i = 1:size(y,1);
amp(i) = sum(abs(y(i,:)),2);
for k = 1:size(y,1)-1
if amp(k)<del && amp(k+1)>del
if amp(k-1)<del
a = [a,k];
end
elseif amp(k)>del && amp(k+1)<del
if amp(k+2)<del
b = [b,k];
end
end
end
figure
plot(x1)
grid on
axis([0 length(x) -0.8 0.8]);
for i = 1:size(a,2)
line([a(i)*80 a(i)*80],[-0.8 0.8],'color','red'); end
for i = 1:size(b,2)
line([b(i)*80 b(i)*80],[-0.8 0.8],'color','green'); end。