基于小波系数统计的非高斯噪声背景下语音流检测

在实际生活中,非高斯噪声很普遍,对信号的影响也很大,是语音信号处理中的难题.大部分强噪声信号都是非高斯的,在强噪声背景下,由于语音信号受到较大的干扰,甚至被噪声淹没,传统的基于短时的能量、过零率、相关以及平均幅度差等检测算法效果都不理想.根据小波变换的特性和语音时域信号的分布特征,提出了一种非高斯噪声背景下语音流检测算法.对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特征,提取它们的不同特征,从而进行了语音流检测.大量实验表明该算法具有较高的检出率和较低的误检率,可以消除噪声的影响实时处理语音信号.该算法有一定的创新性,在处理非高斯噪音方面很有实用性.

基于听觉感知的顽健语音流检测新方法

获取复杂声学背景下的语音流以得到有用信息是一些部门极其重要的工作.研究了在无线话带通信中实现语音流的机器自动检出.结合人的听觉外周和听觉心理的研究,提出了一种基于人耳听觉感知特性的噪声环境下语音流检测方法.该实验采用来自现场的大量的无线话带录音作为测试数据,结果表明,这种新的方法可很好地排除各种噪声的干扰,强噪声环境下表现良好.无论在抗噪方法还是在实际应用中,都有很好的应用前景.