低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

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1、!""#$%%%&%%’(清华大学学报-自然科学版.*%%’年第(’卷第$%期*B,+B)#$$&***+,#/012345678329-":2;0<:5.=*%%’=>?@A(’=#?A$%$+CD&$(%%低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法李晔=张仁智=崔慧娟=唐昆-清华大学电子工程系=微波与数字通信技术国家重点实验室=北京$%%%E(.摘要F为提高语音端点检测系统在低信噪!"#$以下%下端点检测算法的研究在语音信号处理领域中一检测的准确率&提出了一种基于谱熵的端点检测算法’将每直有着重要的

2、意义G作为语音识别的前端=准确的端帧信号分为()个子带&选取频谱分布在*+",-.+/01并且点检测可以提高识别的准确率@用于语音增强系统能量不超过该帧总能量2"3的子带&计算经过语音增强后中=可以进行准确的噪声模型估计@在语音编码领的子带能量以及各子带信噪比&根据各子带信噪比的不同调域中可以降低编码的平均比特率并降低功耗G目前整其在整个谱熵计算过程中的权重&然后平滑谱熵&以最终的端点检测算法在较高的信噪比下均能给出较高的的谱熵作为端点检测的依据’实验结果表明&此方法在较低检测率=但是在低信噪比下

3、却不够理想G传统的能量的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率’对坦克噪和过零率特征在低信噪比下已不再稳健G许多新的声&检测效果明显优于4.5*2中的端点检测算法&即使在特征被提出=比如F基于多特征联合的方法A$B=基于6+#$的信噪比下&仍然可以达到2+3以上的检测率’频域能量的特征A*B=基于差分能量和差分过零率的关键词F语音信号处理7端点检测7谱熵7语音增强7信特征A+BA(B=基于排序幅度谱的特征=基于高阶统计量噪比的特征A’BABB等等G=基于高频能量和低频能量的特征中图分类号F0#C$

4、*A+文献标识码FN以上的多种特征在低信噪比噪下检测准确度仍然不文章编号F$%%%&%%’(-*%%’.$%&$+CD&%(够理想G考虑到=即使在很低的信噪比下=语音帧中仍然存在信噪比较高的子带=而噪声帧则不具备这个特点=本文提出了一种新的基于子带选取=带有加OPQRSTRUQVQUWXSUSRUQPYTZ[PQU]^_QU]权因子的子带能量计算=模糊子带加权和谱熵自适ZP_‘Q[YTZaUPaYPQ‘STUQP‘bT‘SX应平滑的算法=大量的试验结果表明=在不同的噪声PYU]S‘cSRUd

5、^SYUPcW环境和信噪比下=算法具有很好的的性能Gefgh=ijklmnhopqr=stfjurvuwo=xklmyuo(算法描述-zUTUS{SW

6、TbPTUPWP}~QRP_TVSTYX!Q[QUTZ"P^^dYQRTUQPY‘=!ScTU^SYUP}#ZSRUPYQR#Y[QYSSQY[=$‘QY[]dT%YQVS‘QUW=(A(子带选取准则&SQ’QY[()))*+="]QYT.语音抽样频率为E867=帧长为*%I1=进行,b‘UTRUF>?2:<7:L292L-M

7、<:L2?3->N..23@?/12437@&L?&3?21<*’B点的;;0变换G首先将%C(867的全频段化成07L2?-"#1.<3920?3I<3L1212I20?9

8、频带的能量<3<042<13<@?/C%9?4L5

9、<1L0<16@L1度值G15?/L57LL53?21