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1、有效信号端点检测研究,目录,课题研究背景 端点检测主要研究方法 系统主要功能流程 主要功能介绍 结论,1,2,3,4,5,课题研究背景,近年来，随着语音信号处理技术的日益成熟，出现了新的基于语音识别的应用方向，如语音拨号、呼叫中心等。作为语音识别系统的第一步，端点检测的关键性不容忽视,尤其是噪声环境下语音的端点检测，它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。确定语音信号的起止点，从而减小语音信号处理过程中的计算量，是众多语音信号处理领域中一个基本而且重要的问题。语音端点检测又称有声无声检测、语音边界检测、语音终止点检测等，通常是指在复杂的噪声背景环境下的信号流中分辨出语音信号和非语
2、音信号，并确定语音信号的起始点和终止点，为后续信号处理提供必要的支持。,主要研究方法,语音端点检测本质上是通过语音和噪声对于相同参数所表现出的不同特征来区分两者的。,预处理通常包括分帧和预滤波等。参数提取是指选取可以反映语音和噪声差别的特征参数；端点判决是指采用一种判决准则(如门限判决或模式分类等)来区分语音帧与非语音帧；,主要研究方法,（1）基于短时能量和短时过零率的检测方法 1、短时平均能量：语音信号能量随着时间变化比较明显，在经过加窗分帧处理后，得到准稳态过程。根据计算得到的短时能量，可以利用短时能量区分清音段和浊音段。2、短时平均过零率：在准稳态过程时，短时过零率表示一帧语音中语音信号
3、波形通过零值的次数。这样可以用短时平均过零率来初步判断清音和浊音。将短时平均过零率和短时能量结合起来判断语音起止点的位置，即进行端点检测。在背景噪声较小的情况下，短时能量比较准确，但当背景噪声较大时，短时平均过零率可以获得较好的检测效果。,主要研究方法,（2）基于频带方差的检测方法 采用频域参数方法：计算某一帧信号的各频带能量之间的方差。频带方差相当于交流能量，包含各频带间的起伏程度和这一帧信号的短时能量。对于能量大小的不同区分噪声和语音段。（3）基于熵的检测方法 采用信息论方法：当把语音帧的标准化幅度谱看作一个概率分布时，谱域的熵计算可以用取第i个幅度谱的概率来代替取第i 个信源符号的概率
4、。根据熵值大小区分噪声和语音段。（4）基于倒谱的检测方法 采用距离测度方法：信号的复倒谱定义为信号的能量谱密度函数的对数的傅里叶级数，对数谱的均方距离表示两个信号谱之间的差别，故可以用来作为判决门限。,主要功能流程,设计平台的系统流程图,主要功能介绍,语音文件读取,WAV文件格式,根据WAV文件格式，进行文件格式判断，最终进入data块读取裸音频数据,主要功能介绍,作图,根据得到的音频数据，以横坐标为采样点，纵坐标为振幅作波形图,主要功能介绍,数据处理分析,（1）加窗处理 根据汉明窗的窗口函数对音频数据进行加窗处理。 （2）短时能量分析 根据短时能量计算函数对数据进行运算得到每一帧的平均短时能量 （3）短时过零率分析 根据每一帧中，各个采样点穿越零轴的次数，得到平均过零率 （4）端点检测 根据平均能量以及平均过零率，采用双门限检测进行端点判定,结论,采用短时能量及短时过零率双门限检测方法进行识别，短时能量分析是通过能量的高低来区分清音和浊音，而过零率分析对噪声的存在比较敏感，对于背景噪声和清音的区分则显得无能为力。将这两种方法结合起来，通过短时能量分析去除高频环境噪声的干扰，用过零率分析去除低频的干扰，检测效果较好。由于这两种方法本身的局限性以及过零率门限值和短时能量门限值的选取，使得检测的范围和精度仅限于单个单词，而对整个句子的检测还达不到令人满意的效果,
