基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法
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。
基于临界频带及能量熵的语音端点检测
基于临界频带及能量熵的语音端点检测张婷;何凌;黄华;刘肖珩【摘要】语音端点检测的准确性直接关系着语音识别、合成、增强等语音领域的准确性,为了提高语音端点检测的有效性,提出了一种基于临界频带及能量熵的语音端点检测算法.算法充分利用人耳听觉特性的频率分布,将含噪语音信号进行临界频带划分,并结合各频带内信号的能量熵值在语音段和噪声段的不同分布,实现不同背景噪声下语音端点检测.实验结果表明,提出的语音端点检测算法与传统的短时能量法相比,检测正确率平均高1.6个百分点.所提方法在不同噪声的低信噪比(SNR)环境下均能实现语音端点检测.%The accuracy of the speech endpoint detection has a direct impact on the precision of speech recognition, synthesis, enhancement, etc. To improve the effectiveness of speech endpoint detection, an algorithm based on critical band and energy entropy was proposed. It took full advantage of the frequency distribution of human auditory characteristics, and divided the speech signals according to critical bands. Combined with the different distribution of energy entropy of each critical band of the signals respectively in the speech segments and noise segments, speech endpoint detection under different background noises was completed. The experimental results indicate that the average accuracy of the newly proposed algorithm is 1.6% higher than the traditional short-time energy algorithm. The proposed method can achieve the detection of speech endpoint under various noise environment of low Signal to Noise Ratio (SNR).【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)001【总页数】4页(P175-178)【关键词】小波降噪;临界频带;能量熵;语音端点检测【作者】张婷;何凌;黄华;刘肖珩【作者单位】四川大学电气信息学院,成都610065;四川大学电气信息学院,成都610065;四川大学电气信息学院,成都610065;四川大学华西基础医学与法医学院,成都610041【正文语种】中文【中图分类】TP391;TN912.30 引言语音端点检测是语音识别、语音合成和语音增强等领域不可或缺的前端处理技术，旨在从复杂的噪声环境中准确地找到语音段的起始点和终止点。
短时域语音端点检测中谱熵算法的改进
１ 引 言
在 自动 语 音 识 别 系统 和语 音 编 码 中 ． 何 在 背 景 噪 声 中准 如
波 器 ５ 】
日 ） － ｚ ＝ｌ ａ （） １
确 地 检测 出语 音 信 号 的 端 点 ． 提 高 识别 精 度 和编 码 效 率 的关 是 键 。 端 点 即语 音 信 号 的 有 效起 始 点 和终 止 点 ， 括 因素 、 节 、 包 音
ａ ｇ ｒ ｈ ， ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｏ ｌｘ ｔ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｕ ｅ ．ｈ ｓ ｌ ｔ ｎ ｎ ｉ ａｅ ｔ ｅ ｍｐ ｖ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｌ ｏ ｔ ｍ ｔ ｎ ｏｍａｉ ｃ ｍｐｅ ｉ ｉ ｈ ｏ ｙ ｌｏ ｈ ｉ ｓ ｓ ｄＴ ｅ ｉ ａｉ ｉ ｄ ｃ ｔｓ ｈ ｉ ｒ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ｇ ｔ ｍｏ ｅ ｍｕ ｏ ｏ ｉ ｅｓ ｒ ｅ ｉｉｎ ｃ ｕ ａｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｉ ｏｓ ｉ ａ ｓ ｆ ｃｅ ｔ ａ ｃ ｒ ｔ ｅｅ ｔ ｎ ｎ ｉ ｓｇ ｌ ｏ ｙ ｎ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｅ ｄ ｏ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｓ ｅ ｔ ｌ ｅ ｔ ｐ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｙ ｒｓ ｎ ｐ ｉ ｔ ｄ ｔ ｃｉ ， ｐ ｃ ａ ｎ ｒ ｙ， ｏ ｍａ ｉ ｏ ｌｘｔ ｏ ｒ ｏ ｎ ｏ ｙ
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基于梅尔频谱的信号特征提取
基于梅尔频谱的信号特征提取梅尔频谱是一种常用于语音信号处理和语音识别中的特征提取方法。
它通过将语音信号表示为梅尔刻度的频谱能量分布，能够有效地捕捉语音中的关键特征。
本文将介绍梅尔频谱的基本原理、特点和应用，并讨论其在信号处理中的重要性。
梅尔频谱是基于梅尔刻度的频谱分析方法。
梅尔刻度是一种人耳对声音感知的非线性刻度，它将频率轴按照人耳感知的方式进行变换。
在语音信号处理中，梅尔频谱能够提供更符合人耳感知的频谱信息。
梅尔频谱的计算过程包括以下几个步骤：1.将语音信号分帧：将语音信号分成若干长度相等的帧，通常每帧长度为20-30毫秒。
这样做的目的是将语音信号分解为较小的时间片段，方便后续处理。
2.对每帧进行加窗：对每帧信号进行汉明窗等窗函数加窗处理，以减小边界效应和谱漏。
3.进行快速傅里叶变换：对每帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），将时域信号转换为频域信号。
4.计算功率谱：根据FFT得到的频域信号，计算每帧信号的功率谱。
5.将功率谱转换为梅尔频谱：将功率谱通过一系列滤波器进行变换，将频率轴映射到梅尔刻度上。
通常使用梅尔滤波器组来实现这一过程。
6.进行对数运算：对梅尔频谱进行对数运算，得到对数梅尔频谱。
梅尔频谱在语音信号处理中具有以下特点和优势：1.能够模拟人耳感知特性：梅尔刻度能够更好地模拟人耳对声音的感知特性。
人耳对高频信号的感知相对较差，梅尔刻度能够更好地体现这一点。
因此，梅尔频谱能够提供更加符合人耳感知的声音特征。
2.降低纬度：梅尔频谱能够将频域信号的纬度从频率降低到梅尔刻度，减少了特征的冗余信息，提高了信号的处理效率。
3.提取重要特征：梅尔频谱通过滤波器组的设计，能够突出语音信号中的重要特征，如共振峰、谐波结构等。
这些特征对于语音识别和声纹识别等任务具有重要意义。
梅尔频谱在语音信号处理和语音识别中有广泛的应用。
在语音识别任务中，梅尔频谱常作为输入特征进行训练和模型建立。
梅尔频谱能够提取语音中关键的共振峰信息，有利于区分不同的声音，提高识别准确率。
语音端点检测
语音信号的最基本组成单位是音素。音素可分成浊音和清音两大类。如果将不存在语音而只有背景噪声的情况成为“无声”，那么音素可分成“无声”、“浊音”和“清音”三类。在短时分析的基础上可判断一短段语音属于哪一类。如果是浊语音段，还可测定它的另一些重要参数，如基音和共振峰等。
2.2 语音信号分析
语音信号处理包括语音识别、语音合成、语音编码、说话人识别等方面，但是其前提和基础是对语音信号进行分析。只有将语音信号分析成表示其本质特性的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，以及建立用于识别的模板或知识库。而且，语音识别率的高低，语音合成的音质好坏，都取决于对语音信号分析的准确性和精度
第三章，从每一种算法的方程式入手，以原理简便、运算量小等方面为标准，通过大量的文献调研与实际研究，本课主题要研究语音起点和终点的检测，以短时能量和短时过零率相结合的双门限语音端点检测算法以及倒谱分析和谱熵技术等进行语音端点检测，并分析各算法在低信噪比和高信噪比条件下的检测效果进行对比。
对这种信号进行Matlab进行编程，对于不同信噪比的声音片段，最后用前后的噪声信号进行对比以得出结论
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]。
基于语谱图的语音端点检测算法
基于语谱图的语音端点检测算法
陈向民;张军;韦岗
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2006(000)004
【摘要】利用语音在语谱图中表现出的不同特征,提出了一种基于语谱图的语音端点检测算法.首先利用基音频率检测的原理在语谱图矩阵中搜索浊音段,然后计算出浊音段的信噪比,再根据信噪比和语谱图矩阵中浊音段的峰值进行完整的端点检测.因多数突发噪声并没有稳定的频率或者频率不在人的基音频率范围内,因此,该算法能够很好地抑制突发噪声的干扰,实验结果表明,在信噪比为10 dB以上时该算法能够准确检测出语音的端点位置.
【总页数】4页(P46-49)
【作者】陈向民;张军;韦岗
【作者单位】华南理工大学,电子与信息工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学,电子与信息工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学,电子与信息工程学院,广东,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.一种基于语谱图分析的语音增强算法 [J], 肖纯智;孙大飞;高勇
2.基于语谱图提取瓶颈特征的情感识别算法研究 [J], 李姗;徐珑婷
3.基于PSO-SVM的普米语语谱图识别 [J], 杨花;江涛;董华珍;陈绍雄;傅美君;潘文林
4.基于语谱图提取深度空间注意特征的语音情感识别算法 [J], 王金华;应娜;朱辰都;刘兆森;蔡哲栋
5.基于AlexNet模型的佤语语谱图识别 [J], 王翠;王璐;解雪琴;和丽华;潘文林
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机器语音中的语音端点检测算法研究
机器语音中的语音端点检测算法研究近年来，机器语音技术发展迅猛，已经逐渐渗透到我们日常生活的各个领域中。
例如语音交互、智能家居、语音识别等等领域中，机器语音的应用正在不断增多。
然而在机器语音技术的应用中，一个重要的问题就是语音的端点检测。
本文将围绕机器语音中的语音端点检测算法进行研究，分析其基本原理和现状。
一、语音端点检测的基本原理语音信号是一种时间序列信号，在应用中，我们需要找到有意义的语音部分而忽略掉无意义的部分，从而进行后续的处理。
语音端点检测就是将语音信号分割成有意义的部分和无意义的部分。
在语音信号中，一段连续的语音信号通常由语音信号模板（speech model）和音频背景模板（noise model）混合组成，语音端点检测算法的主要任务就是找到这些分割点。
通常，语音端点检测算法的流程包含以下几个步骤：1、特征提取 - 通过信号处理方法从音频信号中提取有代表性的特征。
特征通常是一些频率特征，用于区分语音信号和非语音信号。
2、特征处理 - 对提取到的特征进行处理，以便更好地区分语音信号和非语音信号。
3、检测算法 - 通过特定算法对特征进行分析和检测，以找出语音信号的起始和终止点。
二、语音端点检测算法的现状语音端点检测算法近年来已经取得了很好的进展，并且应用领域广泛。
在实际应用中，我们经常会面临源自噪音、强唱、机器干扰等各种各样的问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了很多不同的语音端点检测算法。
1、基于能量方法的语音端点检测算法最简单的端点检测算法就是能量检测法。
这种检测法通过计算语音信号的平均功率、放大声音强度或计算总体能量等方式来达到分辨语音信号和噪音的效果。
不过，这种算法很容易出现误判。
2、基于短时帧能量的语音端点检测算法为了能够更准确地检测语音端点，研究人员提出了基于短时帧能量的方法。
这种方法分析语音信号中的每一帧并计算每帧的平均功率，根据信号幅值阈值来启动信号检测。
这种方法常用于识别口语较清晰的场景。
基于谱减法和短时能量的语音端点检测方法
Speech Detection Algorithm Test Method Based on Short-term Energy and Spectrol Subtraction
作者： 杨浩;陈明义
作者机构： 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
出版物刊名： 岳阳职业技术学院学报
页码： 85-87页
主题词： 谱减法;短时能量;VAD
摘要：语音端点检测在语音信号处理中是一个很重要的方面，在分析了传统的能量阈值的端点检测算法基础之上，针对其不足，笔者提出了一种基于谱减法和短时能量的检测方法。
它结
合语音增强，进行自适应门限判决。
实验结果表明，与传统的能量阈值法比较，该方法在低信
噪比的情况下具有较高的准确率和稳定性，是一种简单有效的方法。
一种语音端点检测方法的研究
语音信号 的端点检测是ຫໍສະໝຸດ 行其它语音信号处理 重要 且关 键 的 第一 步［ ， １ 准确 的端点 检 测有 利 于准 确 ］ 地 提 取语 音 特 征 ， 高 整个 语 音 识别 系统 的识 别 率 。 提 对 于输 入 的一 段语 音信 号 ， 目前 采用 的端 点 检测方 法
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基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法
基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法是一种改进的语音端点检测算法，它结合了谱熵和梅尔频率倒谱系数的特点，提高了语音端点检测的准确率。
首先，该方法通过提取带噪语音信号的梅尔频率倒谱系数中的第一维参数MFCC0，将其与谱熵的乘积作为最终区分语音段和背景噪声段的融合特征参数。
梅尔频率倒谱系数能够有效地描述语音信号的短时特性，而谱熵则可以反映语音信号的平坦程度，用于区分语音段和噪声段。
其次，该方法结合模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则(BIC)算法对MFPH特征参数门限值进行自适应估计。
模糊C均值聚类算法可以将特征参数进行聚类，使得相似的特征参数归为一类，从而更好地进行语音端点检测。
贝叶斯信息准则(BIC)算法则可以用于估计最佳的聚类数目，提高聚类的准确性和稳定性。
最后，该方法采用双门限法进行语音端点检测。
在确定了特征参数门限值后，通过比较语音信号的特征参数与门限值的大小关系，可以判断语音信号的起始点和结束点，从而实现语音端点检测。
实验结果表明，与传统方法相比，基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法在低信噪比环境下具有更高的准确率。
这主要是因为该方法综合考虑了语音信号的短时特性和频谱平坦度，能够更准确地描述语音信号的特点，从而提高了语音端点检测的准确率。