低信噪比环境下子带能熵比端点检测算法

语音端点检测是将采集到的语音信号从复杂的噪声背景中提取出来,确定每段语音的开始和结束,是后续处理的基础。对于语音端点检测在低信噪比的复杂噪声环境下准确率低的问题,提出了一种多窗谱估计减噪和子带能熵比法结合的语音端点检测算法。该算法通过改进多窗谱谱减法对语音信号进行减噪,在分析了常规谱熵端点检测算法的基础上结合对数能量,以改进的子带能熵比作为阈值进行端点检测。实验表明,该算法在不同环境的低信噪环境下,准确率高,具有较高的鲁棒性。

基于子带能熵比的语音端点检测算法

准确地识别语音端点是语音识别过程中的一个重要步骤。在低信噪比环境下,为更好地增强语音和噪声的区分度,提高语音端点检测系统的准确率,在分析了常规子带谱熵端点检测算法的基础上结合子带能量,提出了一种基于子带能熵比的语音端点检测算法。该算法将子带能量和子带谱熵的比值作为端点检测的重要参数,以此设定阈值进行语音端点的检测。实验表明,该算法快速高效,具有较高的鲁棒性,在较低的信噪比环境下能准确地进行语音端点检测。

低信噪比下的语音端点检测算法研究

为了解决传统方法在强噪声环境下,语音检测性能急剧下降的缺陷,提高信号在低信噪比(0 db以下)语音端点检测的准确性,本文提出了一种将多窗谱估计谱减法和自适应子带能熵比相结合的检测算法。该算法利用增益因子可变的多窗谱估计谱减法对低信噪比信号进行降噪,提高其信号的信噪比,再将每帧信号分为若干个子带(其数量可自适应选择),提取每个子带能熵比参数进行端点检测。实验结果表明,当信噪比为-10 db时,信号检测准确性维持在95%左右。该方法能在低信噪比情况下,显著提高端点检测准确性和可靠性。