一种噪声环境的语音端点检测方法

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (6): 123-125.

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一种噪声环境的语音端点检测方法

王帛，冯新喜，邱浪波

空军工程大学电讯工程学院，西安 710077

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2012-02-21 发布日期:2012-02-21

Endpoint detection of speech signals in noisy environment

WANG Bo, FENG Xinxi，QIU Langbo

Telecommunications Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2012-02-21 Published:2012-02-21

摘要/Abstract

摘要： 端点检测是语音识别系统的一个重要组成，尤其是在噪声环境中，其准确性对语音识别系统性能有直接影响。提出了一种基于小波子带倒谱系数（SBC）的语音信号端点检测方法，利用小波变换对频带进行尺度划分，采用小波子带倒谱能量检测语音端点。通过与MFCC的仿真对比以及大量实验分析，小波子带倒谱特征在语音端点检测中具有更好的识别性能。

关键词: 时频分析, 小波子带倒谱系数, 端点检测

Abstract: Endpoint detection is a crucial component in speech recognition system, especially in the noisy environment, the accuracy of endpoint detection has important effect on system performance. This paper proposes an endpoint detection of speech signals based on Subband Based Cepstral（SBC） parameters. Speech signal is measured with wavelet transformation on spectral band, and the energy of SBC is used in speech endpoint detection. Comparison between SBC and MFCC, experimental results show that SBC makes better performance in speech endpoint detection.

Key words: time-frequency analysis, Subband Based Cepstral（SBC）, endpoint detection

王帛，冯新喜，邱浪波. 一种噪声环境的语音端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(6): 123-125.

WANG Bo, FENG Xinxi，QIU Langbo. Endpoint detection of speech signals in noisy environment[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(6): 123-125.

[1]	曹晓航，汪立新，束学渊. 基于小波不变矩的雷达辐射源信号识别[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 269-272.
[2]	陈泽伟，曾庆宁，谢先明，龙超. 基于自相关函数的语音端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 216-221.
[3]	苗敏敏，周治平. 手势认证中基于能量熵的端点检测方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(4): 205-210.
[4]	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.
[5]	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.
[6]	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.
[7]	康宪芝1，李健1，张宇1，王伟魁1，陈瑞东2. 基于瞬变流法的管道泄漏定位研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(19): 255-259.
[8]	王路露1，夏旭2，冯璐1，刘光灿1. 基于频谱方差和谱减法的语音端点检测新算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(8): 194-197.
[9]	蒋永平，卢传泽，于琪，赵冲. 有效的哼唱旋律基音提取方法研究与实现[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(3): 215-220.
[10]	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.
[11]	王民1，孙广1，沈利荣2，刘利1. 基于对数能量倒谱特征的端点检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(16): 198-201.
[12]	孙战先，储飞黄，王江. 一种自适应语音端点检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(1): 206-210.
[13]	冯璐，陈威兵. 基于加权门限谱熵的改进端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(9): 207-210.
[14]	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.
[15]	曾祥峰1，杨育红1，崔鹏辉1，温洲2. 组合谱图法在跳频信号时频分析中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(13): 89-92.

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Endpoint detection of speech signals in noisy environment

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