基于matlab的语音信号的端点检测 毕业论文

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1、基于MATLAB的语音信号的端点检测摘要：语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，另一类方法是基于模式识别的方法，本文主要对基于阀值的方法进行研究。端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。本文首先对语音信号进行简单的时域和频域分析及预处理，其次利用基于短时能量和短时过零率的双门限算法进行语音端点检测，并对这几种用这种算法进行端点检测，进行实验

2、分析，分析此方法的优缺点。关键词：语音信号处理；语音端点检测；双门限；短时能量；短时过零率VoicesignalendpointdetectionbasedonMATLABAbstract：Endpointdetectionisavoicesignalfromtheaccuratespeechsignaltotheidentifystartandtheendpoints,thepurposeistoenabletoseparatedtheeffectivevoicesignalsandun-usefulnoise.So,inthespeechrecognitionsy

3、stem,speechenhancement,speechcoding,echocancellationandothersystemsarewidelyused.InCurrenttheendpointdetectioncanberoughlydividedintotwocategories,oneisbasedonthethresholdmethod,anothermethodisbasedonthemethodofpatternrecognition,themaininthispaperisbasedonthemethodofthresholdmethod.The

4、Endpointdetectionistakeaveryimportantpositioninthespeechrecognition,itdirectlyaffectstheperformanceofthesystem.Inthisarticlefirstdomainanalysisinsimplespeechsignaltime,thandualthresholdalgorithm,cepstrumalgorithm,spectralentropyalgorithmforendpointdetection,andthesetypesofendpointdetect

5、ionalgorithms,andexperimentalanalysispointsandanalysistheadvantagesanddisadvantagesofthismethod.Keyword：Signalprocessing;voiceactivitydetection;doublethreshold;Short-timeenergy;Therateofshort-timezero-passing1.绪论21语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。它由人的发音器官发出，负载着一定的语言意义，语言依靠语音实现它的社会功能。语音是人们交流思想和进行社会活

6、动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析，优化人类通信交流。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。语音信号的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号处理的好坏。因此，语音信号处理是一项非常有意义的研究课程，而语音端点检测是语音语音信号处理中非常重要的一步。语音端点检测是语音分析、合成和识别中的一个重要环节，目的是从包含语音的一段信号中找出语音的起始点及结束点，从而只存储和处理有效语音信号。所谓语音端点检测，就是从一段给定的语音信号中找出语音的起始点和结束点。在语音识别系统中，正确、有效的进行端点检测不仅可以减少计算量和缩短处

7、理时间，而且能排除无声段的噪声干扰、提高语音识别的正确率。研究表明[1]，即使是在安静的环境下，语音识别系统一半以上的错误可能主要来源于端点检测。除此之外，在语音合成、编码等系统中，高效的端点检测也直接影响甚至决定着系统的主要性能。因此，端点检测的效率、质量在语音处理系统中显得至关重要，广泛开展端点检测实现手段方面的研究，有一定的现实意义[2]。有效的端点检测不仅可以减少数据的存和处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。端点检测的困难在于无声段或者语音段前后人为呼吸等产生的杂音、语音开始处的弱摩擦音或弱爆破音以及终点处的鼻音，这些使得语音的端点比较模糊