基于譜熵的語音端點檢測算法的研究.pdf

1、在當(dāng)代各種各樣的通信系統(tǒng)中，語音通信業(yè)務(wù)一直是必不可少的，如何在一段語音信號中將有效的語音和無效的噪聲分離，多年來，這個問題一直受到眾多學(xué)者的關(guān)注。
　　 所謂的語音端點檢測就是指從一段語音信號中準(zhǔn)確的找出語音信號的起始點和結(jié)束點，它的目的是為了使有效的語音信號和無用的噪聲信號得以分離。它作為一種語音信號預(yù)處理技術(shù)，在實際應(yīng)用中起著非常重要的作用，由于消除了背景噪聲的影響，語音處理的精度得以提高。另外它的應(yīng)用范圍十分廣泛，在語音

2、識別、語音增強(qiáng)、語音編碼、回聲抵消等系統(tǒng)中都是必不可少的環(huán)節(jié)。
　　 經(jīng)過許多專家學(xué)者多年的研究，已經(jīng)提出了許多語音端點檢測的方法，這些方法大體上分為兩大類。一類是基于閾值的方法，這種方法就是根據(jù)語音信號和噪聲信號的不同特征，提取每一段語音信號的特征，然后把這些特征值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，從而達(dá)到語音端點檢測的目的，最傳統(tǒng)的一些算法例如短時能量，過零率等就屬于這一類。另一類方法是基于模式識別的方法，需要估計語音信號和噪聲信號的模

3、型參數(shù)來進(jìn)行檢測?；陂撝档臋z測方法原理簡單，運(yùn)算方便，從而被人們廣泛使用，但是由于在信噪比降低的情況下，語音信號容易被噪聲淹沒，所以它的檢測效果會變的很差，而基于模式識別的方法又由于自身復(fù)雜度高，運(yùn)算量大，很難被人們應(yīng)用到實時語音信號系統(tǒng)中去。
　　 本課題將子帶自適應(yīng)選擇譜熵檢測算法以及自適應(yīng)濾波技術(shù)相結(jié)合，達(dá)到先濾波再檢測的目的，和其他語音端點檢測算法相比，該算法具有較高的魯棒性，在信噪比降低的條件下能比較準(zhǔn)確的進(jìn)行語音端