基于信号子空间和信息复杂度的语音端点检测

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (34): 55-56.

基于信号子空间和信息复杂度的语音端点检测

谭乔来¹,钱盛友¹,陈亚琦²

1.湖南师范大学物理与信息科学学院，长沙 410081
2.湘南学院物理系，湖南郴州 423000

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-12-01 发布日期:2007-12-01
通讯作者: 谭乔来

Speech endpoint detection method based on　signal subspace and information complexity

TAN Qiao-lai¹,QIAN Sheng-you¹,CHEN Ya-qi²

1.School of Physics and Information Science，Hunan Normal University，Changsha 410081，China
2.Department of Physics，Xiangnan University，Chenzhou，Hunan 423000，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-12-01 Published:2007-12-01
Contact: TAN Qiao-lai

摘要/Abstract

摘要： 针对染有加性噪声的语音信号，提出了一种基于信号子空间和信息复杂度相结合的语音端点检测方法。该方法先利用信号子空间法去除加性噪声，再对增强后的语音利用信息复杂度进行端点检测。实验仿真表明，该方法相对传统的语音端点检测方法，能提高语音端点检测准确率，特别在低信噪比条件下具有较高的端点检测准确率。

关键词: 语音端点检测, 信息复杂度, 信号子空间

Abstract: A new speech endpoint detection method is proposed based on speech enhancement with signal subspace approach and information complexity in additive noise environment.In this method，the additive noise is removed using signal subspace approach at first，then the information complexity based method is used to detect the endpoints for the enhanced speech.Experimental simulations show that this method can increase the endpoint detection accuracy ratio compared with the traditional speech endpoint detection method，especially it has high endpoint detection accuracy ratio under low signal-to-noise ratio.

Key words: speech endpoint detection, information complexity, signal subspace

谭乔来¹,钱盛友¹,陈亚琦². 基于信号子空间和信息复杂度的语音端点检测[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(34): 55-56.

TAN Qiao-lai¹,QIAN Sheng-you¹,CHEN Ya-qi². Speech endpoint detection method based on　signal subspace and information complexity[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(34): 55-56.

[1]	汪鲁才，曹鹏霞，姜小龙. 一种改进的含噪语音端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 162-167.
[2]	恩德，张凤磊，张昭，忽胜强. 模糊熵在车载环境下语音端点检测中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(10): 147-150.
[3]	王晓华，屈雷. 基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(20): 203-207.
[4]	田旺兰，李加升. 改进运用深度置信网络的语音端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(20): 207-210.
[5]	贾兰芳. STBC-OFDM系统中有效降低计算量的盲接收机[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(7): 147-150.
[6]	王景芳1，宁矿凤2. Toeplitz含噪语音端点鲁棒检测[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(18): 217-222.
[7]	汤霖，姜世芬. 多类噪声环境下的语音端点检测[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(29): 114-118.
[8]	侯丽霞，曾以成，焦蓓. 强噪声环境下基于改进HHT的语音端点检测[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(28): 139-142.
[9]	张梅. 一种基于模糊神经网络的语音端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(16): 133-135.
[10]	吴边1，王忠2，刘兴涛2. 强背景噪声下语音端点检测的算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(33): 137-139.
[11]	王景芳. 实时语音端点鲁棒检测[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(20): 147-150.
[12]	王纲金，赵欢，胡炼. 基于小波变换C₀复杂度的语音端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(29): 134-136.
[13]	马瑞，张盛兵，郑乔石. 一种语音端点检测电路的设计[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(14): 69-71.
[14]	刘荣，刘珩. 低信噪比下基于功率谱熵的语音端点检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(33): 122-124.
[15]	吴俊伟^1,2,何良华^1,2. 抗噪音谱估计误差干扰的语音增强处理[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(26): 144-146.