基于高阶统计方法改进的自适应多速率话音激活检测算法

该文提出了基于高阶统计方法改进的自适应多速率话音激活检测算法,该算法可应用于第三代移动通信系统。实验证明:这种算法可以有效检测实际移动通信环境中高斯或非高斯对称分布的背景噪声。

一种用于3G系统中复杂背景噪声环境下的话音激活检测算法

本文讨论了一种新的应用在 3G自适应多速率系统中复杂背景噪声环境下的话音激活检测算法。这种算法基于谱估计理论和周期信号检测方法 ,应用一个IIR滤波器组把输入窄带语音信号分成九个频带 ,进而估计每个频带的语音信号和背景噪声的电平 ,结合基音和音调检测 ,在区分语音和移动环境中的大多数背景噪声时表现得足够健壮。最后 ,基于欧洲电信标准委员会建议的 3G平台对这种算法进行了仿真评估 。

基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。

3G系统中复杂背景噪声环境下话音激活检测算法性能分析

以第三代移动通信合作项目组 ( 3GPP)和欧洲电信标准委员会 ( ETSI) GSM相关标准为依据 ,分析自适应多速率语音编码器中话音激活检测算法在不同背景噪声和不同输入信噪比下的性能 .基于对大量实验结果的分析 ,对其在 3G系统中应用的鲁棒性加以验证 ,同时和国际电联电信标准组 ( ITU- T)建议的 G.72 9算法进行比较 .研究表明 ,该算法在非平稳背景噪声环境下的性能优于 G.72 9,在保证重构语音足够高可懂度和自然度的前提下 ,使整个移动通信系统容量增加约 30 % .

基于客观测试方法对普通放在的AMR话音激活检测算法性能分析

为了评价3GPP标准化的AMR VAD应用于汉语普通话的性能，采用正式的客观测试方法作为性能的度量准则，该准则主要基于剪音概率，话音激活因子，噪声误检为语音的概率和语音输入电平4个参数，在不同背景环境，不同信噪比和不同语音输入电平下，完成了AMRVAD和两种参考VAD（EFR和G．729B）的仿真的。结果表明，AMR VAD总体性能优于G．729VAD，而较EFR VAD略差。

软计算方法在自适应多速率话音激活检测中的应用研究

本文提出一种新的话音激活检测方法 ,该方法基于软计算理论 ,应用于 3GPP标准化的自适应多速率语音编码算法 .从剪音和噪声误判为语音概率两个方面分析其在不同背景噪声环境中的性能 ,仿真表明 :基于客观评价方法 ,这种新的话音激活检测算法比ITUG .72

基于长时信息的自适应话音激活检测

语音信号的长时信息应用于话音激活检测中表现优越.利用三种听觉滤波器组,对语音信号进行非线性的谱分解,本文提出了六种基于听觉滤波器组的长时信息,并提出了基于长时信息的自适应话音激活检测算法.该算法无需训练数据,根据多种长时信息,直接在待测信号中挑选出类别明确的信号,然后利用这些信号训练分类模型,对待测信号按帧进行语音-非语音分类.在TIMIT语音库和NOISEX-92噪声库上的实验表明,该算法在极低信噪比环境下,仍表现出更高的准确性和更强的稳健性.同时,在线实验表明,算法在实时处理中仍能取得优异的性能.

一种话音激活检测算法的DSP实现和性能分析

本文介绍了一种基于短时能量和短时过零率的话音激活检测算法,在TMS320VC5416 DSK开发平台上实现了该算法,并与ITU-TG.729B、G.723.1话音编码方案中所采用的话音激活检测算法作比较,最后得出该算法具有一定实用价值的结论。

基于RASTA和SVM的话音激活检测算法

提出了一种基于RASTA滤波技术的多维语音特征和支持向量机分类的VAD算法,适用于低信噪比情况下的话音检测。算法在语音特征选择上使用了RASTA-PLP滤波方法,提取出了多维倒谱参数,并将其作为特征向量输入给支持向量机进行分类检测。算法所提取的特征是基于人类听觉感知系统特性的,因此具有普遍意义和稳定性,多维特征与支持向量机的结合则提高了语音分类判决的可靠性。实验结果表明,算法在低信噪比环境下对话音和噪声均具有较高的检出率。

G.729B中话音激活检测算法的改进及仿真

VoIP中G.729B的话音激活检测算法(VAD)通常只是在高信噪比下才会有着良好的检测效果,而在低信噪比下或者有背景噪声的情况下检测效果却不佳。为此详细研究了自适应多速率语音编码(AMR)中的VAD2算法以及将其引入到G.729B中的可行性,并在此基础上对VAD2做了一些优化处理。通过Matlab仿真,发现优化后的VAD2无论是在高信噪比下还是在低信噪比下都有着相对良好的判决效果,同时也大大缩短了检测时间。实验结果表明:优化后的VAD2可用于G.729B算法中。

基于能量和谱熵的话音激活检测

在短波通信等强噪声应用场景中,信噪比通常在0db以下,传统的双门限检测等方法难以有效检测出话音端点。本文算法着眼于短波话音的实时端点检测,首先使用维纳滤波将短波话音中的部分强噪声滤除,再基于能量和谱熵进行语音端点检测。实验结果表明,本文设计的算法在实际短波话音处理中具有较强的鲁棒性,能实现0db以下强噪声场景中对连续话音信号的实时有效端点检测。

基于概率密度并联距离的话音检测算法

该文提出了一种基于概率密度并联距离的话音激活检测算法。算法根据语音信号和噪声信号的Mel域子带能量概率密度的不同特性,引入并联距离定义构造判决函数,通过判断该函数的值来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,该文算法性能优于G.729BVAD算法。

一种无线电话音信号时差估计方法

无线电话音信号的时差估计一直是个难题,其主要原因有话音信号带宽较窄且非平稳、在时域上具有非连续性及无线电信道(特别是短波信道)衰落的非一致性。针对上述特点,提出了使用短时处理技术来估计两路信号互相关谱的线性相位的无线电话音信号时差估计方案。新方案融合了话音激活检测技术和短时分段处理技术,并使用加权最小二乘相位拟合方法来求解时差。对比实验表明新方案的时差估计效果显著优于经典的广义互相关算法。

语音业务中鲁棒性VAD算法分析

采用话音激活检测(VoicedActivityDetection,VAD)技术的目的是检测语音通信时是否有话音存在,检测到静音时加以抑制,使其不占用或极少占用信道带宽,检测到话音时才对其进行压缩编码与传输。鲁棒性语音识别系统、数字移动通信和因特网实时语音传输等领域要求在恶劣声学环境条件下进行VAD检测,以节省带宽并抑制噪声,因此VAD技术是目前语音处理领域的重要问题。文中给出的几种最新VAD算法(EZCR-VAD,STAT-VAD和E-VAD)是在低信噪比环境下的话音检测具有很好的鲁棒性的算法。

基于DSP的矿井光纤直放系统的设计

根据煤矿井下巷道狭长、拐点多、分支多的特点,针对井下环境中移动通信系统通话质量差、可靠性低等问题,提出了一种基于DSP的矿井光纤直放系统的设计方案,详细介绍了系统基于DSP的自动监控单元和FIR数字滤波器的设计及语音激活技术在直放系统中的应用。该光纤直放系统解决了井下广域范围移动通信问题,采用DSP对系统实施自动监控,为系统稳定运行提供了可靠保障;数字滤波器的引入、话音激活技术的应用使井下通信系统性能更稳定、话音质量更好、抗干扰性更强,为矿井移动通信的最佳实现奠定基础。

基于DSP的VoIP语音压缩编解码器的研究与实现

在当前网络状况下，高效的语音压缩编解码器可节省网络传输带宽，解决网络拥挤问题。通过对语音特性的分析，结合共扼结构代数码本激励线性预测（coniugate structure algebraic codeexcited linear prediction，CS—ACELP）算法，提出了一种运算量较小但行之有效的话音激活检测算法，设计出了一种基于TMS320VC5409数字信号处理器的语音压缩编解码器。实验结果表明，利用该语音压缩编解码器可将平均比特率降低到约4kb／s，能很好地满足VoIP中全双工实时语音通信的要求，得到了较好的实际效果。

自适应多速率语音编码中VAD2算法的改进及仿真

自适应多速率语音编码(AMR)中有VAD1和VAD2两种话音激活检测算法,其中VAD2算法无论是在低信噪比下还是在高信噪比下都有着良好的判决效果,但是其算法复杂度却很大。因此为了在保证VAD2性能的同时,又可以降低VAD算法复杂度,对VAD2进行了优化处理。通过Matlab仿真,结果表明:优化后的VAD2无论是检测性能上还是在检测时间上均要略好于原算法。

VoIP中语音压缩编解码器的研究与实现

在当前网络状况下,高效的语音压缩编解码器可以节省网络传输带宽,解决网络拥挤问题。本文通过对语音特性的分析,结合共扼结构代数码本激励线性预测算法提出了一种运算量较小但有效的话音激活检测算法,进一步将平均比特率降低到约4kb/s。经过实验分析,以上设计和实现能够很好地满足VoIP中全双工实时语音通信的要求。

3GPP中语音编码的自适应技术与源控速率(SCR)操作

由于传输环境的剧烈变化,移动通信系统不能工作在最佳的信源编码速率和信道编码速率。而第三代移动通信系统(3GPP)中采用了自适应多速率(AMR)语音编码器来解决这一问题,AMR编码器采用自适应算法来选择最佳的语音编码速率,同时考虑到输入语音信号不激活的情况下,源控速率(SCR)操作允许以较低的速率对输入的语音信号进行编码。

AdaBoost在短波数字语音记录器中的应用

提出了一种能适用于不同短波信道的数字语音记录器的设计方法。该方法使用了由优化的AdaBoost算法组合起来的简单分类器和谱相减方法。该方法的优点是实现简单，运算复杂低和泛化性好。实验和实际测试表明，该方法是有效和高效的。