基于分数阶域的语音活动性检测算法研究

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1、第３１卷第６期兰州交通大学学报Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．６２０１２年１２月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＤｅｃ．２０１２文章编号：１００１－４３７３（２０１２）０６－００８３－０４基于分数阶域的语音活动性检测算法研究＊徐岩，李洋洋（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州７３００７０）摘要：针对传统的语音活动性检测准确度较低的情况，本文提出了一种基于分数阶域的稳健语音信号活动性检测算法．该算法利用时域的短时能量与分数阶域的谱熵作为特征值输入到滑动滤波器，并对多帧能量进行滤波，使用一种三状态机对各个状态进行检测达到吸收高能量、平稳噪声和突发噪声的目的，算法仿真

2、证明本文所提出的算法其性能明显优于传统算法．关键词：分数阶域傅里叶变换，语音活动性检测，语音增强中图分类号：ＴＮ９１２文献标志码：Ａ分数阶傅里叶变换（ＦｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓ－响，采用具有过渡吸收状态的三态状态机进行帧状ｆｏｒｍ，ＦＲＦＴ）是一种时频域分析方法，融合了信号态的判定，改进端点检测算法的结构框图如图１所在时域和频域的信息．现有的传统时域端点检测方示．［１］法主要是信号的基本短时参数如短时能量、过零率等，但是这些方法在噪声环境中判别性能下降，低信噪比时准确度较低，不够稳健，而分数阶域端点检［２］测算法都是根据固定分辨率得到全局谱特征，而在实际应用中，往往只需

3、要得到信号的某段局部谱特征．在本文中，通过利用时域的短时能量和分数阶图１端点检测算法结构框图域的谱熵两个特征参数，结合分数阶傅立叶变换的Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｄｉａｇｒａｍｏｆｖｏｉｃｅａｃｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ高分辨率计算方法，对帧信号进行局部谱特征分析，１．１特征参数利用带有吸收状态的三状态机去除突发干扰噪声对基于时域的短时能量和分数阶域的谱熵能较全端点检测准确度的影响，从而提高端点检测的准确面的表述信号特征，本文选用其作为滑动滤波器的度．特征参数．１）时域短时能量可表达为式（１），式中Ｅｉ是第ｉ１算法描述帧短时能量，Ｎ为一帧的采样点数．本文基于分数阶域的活动性检测基本思路

4、是首Ｎ２（ｎ）（１）先计算帧能量，对输入的语音信号进行预加重，分Ｅｉ＝∑ｘｉ＝１帧、加窗，得到其中特征参数之一即时域短时能量并２）谱熵Ｈ的表达如式（２），先对信号进行分数保存相邻的Ｍ帧能量，然后对该语音信号做ＦＲＦＴ阶傅里叶变换，得到Ｘ（ｆｉ），则其概率密度函数为式［３］（３），式中Ｘ（ｆ）即表示为ｆ变换后得到另一分数阶域特征参数谱熵，以Ｍ帧ｉｉ的能量谱．［４］Ｍ能量和分数阶域的谱熵作为滑动滤波器的输入，Ｈｉ＝－∑ｑｉｌｏｇｑｉ（２）为了提高系统对信号的辨别率，通过滑动滤波器时ｉ＝１［５］Ｘ（ｆ利用一阶差分值来表示，这样得到的特征向量更ｉ）ｑｉ＝ＭＵ（ｉ＝１，２，…，Ｍ）（３）加稳健，因

5、为差分特性能够更好地反映序列的变化∑ｋ＝１Ｘ（ｆｋ）趋势．最后判定帧状态，这里考虑到突发噪声的影由于谱熵主要体现谱的变化，当谱熵越小，表示＊收稿日期：２０１２－０９－１５作者简介：徐岩（１９６３－），男，江苏南通人，教授．８４兰州交通大学学报第３１卷谱越集中，谱熵越大，谱在整个频率成份上分布的越参数决定滤波器频率响应的形状，Ｓ参数决定滤波均匀，这时信号越复杂，不确定性程度也就越大．因器频率响应的初始条件．此可以用谱熵与能量的乘积作为特征来判断语音起为了更好地反应滤波器滤波输出的变化，引入止点，这里利用前１０帧帧能量作为判断标准，可定反映滤波器输出动态变化的一阶差分特性，求解当义为式（４）

6、．前滤波器加权能量输出与前一帧滤波器输出的差ＥＦｉ＝｜（Ｅｉ－ＣＥ）·（Ｈｉ－ＣＨ）｜（４）值．假设Ｎ为帧数，ａｉ为ｉ时刻的滤波器输出Ｆｏｕｔ，则式中：ＣＥ为前１０帧噪声信号的能量均值；ＣＨ为前滤波器在各个时刻的输出向量可用式（６）表示．Ｔ（６）１０帧加噪信号熵的均值．Ａ＝［ａ０ａ１ａ２…ａＮ］１．２滑动滤波器经过差分运算之后的输出向量可表示为式（７）．选择滑动滤波器是由于若在一段时间内该信号Ｔ（７）Ｂ＝［ｂ０ｂ１ｂ２…ｂＮ］在检测到的帧能量彼此之间的大小较相似，说明检其中：ｂ０＝ａ０，ｂｉ＝ａｉ－ａｉ－１（ｉ＝１，２，…，Ｎ）．测到的这段信号很有可能是噪声，因为噪声的能量１．３三态状态

7、机一般较集中，且动态范围比较小，而语音信号的动态对于帧状态的判定，考虑到平稳高能噪声与突范围往往比较大，而且一般在３０ｄＢ左右，也就是说发噪声的影响，又结合分数阶域谱减时对信号的影当检测到的信号在检测到的帧能量各帧之间能量差响，采用对帧状态判定的三态状态机来判定．三态状［６］距比较大，则很有可能检测到的是语音信号．因此态机将语音信号的每帧分为三个状态即信号帧、无可利用其最佳滑动平均滤波器，该滤波器对于一段信号帧和临时帧．临时帧是将信