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时间:2018-07-15
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1、第1期闫润强等:基于信号递归度分析的语音端点检测方法·39·基于信号递归度分析的语音端点检测方法闫润强,朱贻盛(上海交通大学生命科学技术学院,上海200240)摘要:针对低信噪比、非平稳噪声环境下的语音端点检测,提出了一种基于语音/噪声的信源系统动力学特性差异,通过分析信号递归度变化,设定双门限判定语音端点的方法。和传统的能量法、倒谱距离测度法比较,准确率较高。为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。关键词:语音端点检测;递归图;递归度分析;特征提取中图分类号:TN912.34文献标识码:A文章编号:1000-436X(2007)01-0035
2、-05SpeechendpointdetectionbasedonrecurrencerateanalysisYANRun-qiang,ZHUYi-sheng(CollegeofLifeScience&Biotechnology,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200240,China)Abstract:Inordertoperformspeechendpointdetectionunderextremenoisyandnonstationaryconditions,anewalgorithmbasedon
3、thedifferenceofunderlyingdynamicsbetweenspeechandnoisewasproposed.Recurrenceratewastakenasthequantificationparametertomeasurethevariationofsuchdifferenceanddoubledecisionthresholdswereappliedinthedecisionframework.Comparingwithsometraditionalmethodssuchasshort-timeenergyandc
4、epstraldistances,thisalgorithmshowslowerwrongdecisionrate.Thismethodprovidesanewwayforfeatureextractionandspeechrecognition.Keywords:speechendpointdetection;recurrenceplot;recurrencerateanalysis;featureextraction第1期闫润强等:基于信号递归度分析的语音端点检测方法·39·1引言近年来,随着噪声环境下的语音识别、话语人身份辨识以及语音编码
5、通讯等技术的广泛应用,为了提高识别精度和减少有效数据处理时间,准确地判断带噪语音中语音段的起始点和终止点,已经成为改善系统性能极为重要的一环。收稿日期:2006-02-06;修回日期:2006-06-05基金项目:国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2005CB724303)FoundationItem:TheNationalBasicResearchProgramofChina(973Program)(2005CB724303)早先,短时能量和短时过零率[1],由于算法简单被用作语音/噪声的分类特征,在高信噪比环境下具有良
6、好的性能,然而在低信噪比、非平稳噪声环境下则无法达到满意的效果。当前,复杂噪声环境下语音端点检测技术的研究中,文献[2]应用倒谱距离测度、文献[3]分析噪声段和语音段的频谱包络分布差别,这些算法相应地提高了端点检测的精度。相对于上述针对语音信号时域、频域特征进行语音/噪声分类的分析研究,本文提出了一种基于语音/噪声的信源系统动力学特性差异,通过分析信号递归度变化,进行语音端点检测的方法。2递归图目前的研究成果已经表明语音的产生过程具有多样化的非线性动力学特征。随着非线性理论研究的深入,非线性分析方法在语音信号处理中得到了广泛的应用[4]。在提取
7、非线性特征参数进行信号分析的过程中,对动力学系统进行相空间重构是其中的重要手段,为了揭示相空间轨迹运行方式,文第1期闫润强等:基于信号递归度分析的语音端点检测方法·39·献[5]引入了一种从二维图形上观察非线性时间序列内部动力学机理递归的分析方法:递归图(RP,recurrenceplot)法。根据Takens的相空间重构理论[6],选择合适的嵌入维数m和延迟时间τ,可以将一维的非线性时间序列重构出向量)。这些有时间标记的向量序列构成了系统的m维相空间轨迹。用这些相空间上的向量点作为矩阵的行和列构成N×N的RP,图中的每个节点由对应的行和列向量
8、点之间的距离来描述(1)其中,为预先确定的阈值常数,表示临界距离;符号‖*‖表示取向量的Euclidean范数;是Heaviside函数。当Ri,j的
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