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1.
《常熟理工学院学报》2017,(4)
在语音信号处理领域,端点检测作为语音信号处理的初始化工作,有效合理的端点检测方法不仅可以减少数据的存储量和处理时间,而且可以排除无声段的噪声干扰,使语音的后续处理更加准确.本文为医疗语音信号处理提供一种医院噪声环境下医疗语音信号的端点检测方法.综合采用频域下的特征倒谱距离、能量谱、能量谱方差、统计学特征谱熵值4种特征作为控制条件判断语音的端点.通过设计软件验证了算法的有效性. 相似文献
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语音端点检测是语音处理中非常关键的一个环节,目前主要的语音端点检测算法都侧重于语音特征参数的提取而忽略了之前的语音增强.论文提出一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比的语音端点检测复合算法,该算法利用多窗谱估计谱减法将有噪声环境下的语音信号减噪,提高性噪比,达到语音增强的效果,再结合能熵比法进行端点检测.仿真结果表明,算法在低信噪比情况下,可以提高语音端点检测的正确率. 相似文献
3.
对语音信号进行端点检测是语音识别的前提,这类芯片当前大多采用以DSP为核心的结构,费用高、设计缺乏灵活性。而FPGA具有功耗低、体积小等优点,是进行端点检测的理想平台。介绍了一种FPGA实现语音端点检测的方法。 相似文献
4.
胡钢 《鞍山师范学院学报》2009,11(6):44-47
介绍了一种对背景噪音进行动态估计的汉语语音端点检测算法,较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法,具有更高的精度和鲁棒性．并用TI的TMS320VC5410 DSP来实现一个带端点检测的语音识别系统．通过进行汉语孤立词语音识别实验,表明这种算法是有效的,能得到较高的识别率． 相似文献
5.
可靠的语音端点检测算法是稳健语音识别系统所必须的。针对现有算法在噪声环境下的稳健性问题,提出了基于单类SVM(Support Vecfor Machine)的端点检测算法。通过对多特征信息进行在线学习与综合,以及采用双层决策机制,有效提高了语音检测的稳健性。实验表明,算法在多种噪声环境和信噪比条件下有效,明显提高了语音识别系统在噪声环境下的识别率。 相似文献
6.
《语音信号处理》作为一门理论性和实践性很强的课程,具有概念抽象、计算量大等特点.针对语音信号处理课程特点,将Matlab引入该课程教学,以端点检测和语音识别为例,阐述了Matlab在语音信号处理教学中的应用.该方法增强了学生对语音信号处理的理解,促进了学生学习的主动性,提高了课堂教学质量. 相似文献
7.
语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率很高。基于提高此方法识别率的目的,采用调整阈值个数,平滑滤波,引入语音结束最小长度的方法对其进行改进,通过了Matlab仿真实验,得出了较好的语音端点检测准确率。 相似文献
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9.
讨论并比较了语音信号端点检测的方法,分析了各种方法的原理及优缺点。对语音信号的端点检测的进一步研究具有深远的意义。 相似文献
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语音端点检测在语音信号处理中是一个很重要的方面,在分析了传统的能量阈值的端点检测算法基础之上,针对其不足,笔者提出了一种基于谱减法和短时能量的检测方法。它结合语音增强,进行自适应门限判决。实验结果表明,与传统的能量阈值法比较,该方法在低信噪比的情况下具有较高的准确率和稳定性,是一种简单有效的方法。 相似文献
11.
蔡铁 《深圳信息职业技术学院学报》2008,6(2):17-22
针对非平稳噪声环境下的语音活动检测问题,提出了基于在线单类SVM的自适应语音活动检测算法。该算法采用单类SVM对多种特征信息进行在线学习与综合,为非平稳背景噪声建模,并采用双层决策机制,能有效提高语音活动检测的稳健性。在语音识别系统中的实验结果表明,算法在多种噪声环境和信噪比条件下有效,并明显提高了在非平稳噪声环境下的识别率。 相似文献
12.
王昆仑 《合肥联合大学学报》2014,(1):31-34
黏着性语音的元辅音区别性特征对口语环境下的连续语音识别影响很大。通过维吾尔语和谐语音现象下的发音规律及其规则,采用语言学、实验语音学技术和数字语音信号处理等方法,研究和谐发音现象下的元音、辅音区别特征系统,建立扩展元辅音集,并以此为基础,开展基于扩展元辅音集的连续语音识别研究,进一步通过其声学模型比较研究,构建连续语音识别模型,为维吾尔语口语环境下的连续语音识别提供一种新方法。 相似文献
13.
余立 《四川教育学院学报》2007,23(1):110-112
分析了在航管雷达模拟系统增加语音识别和合成功能的实现过程。根据航管雷达模拟系统的特点,采用中英文皆可识别且适合连续识别的语音引擎,以及符合人类语言特点的TTS语音库,与系统内部通讯机制相结合,实现语音识别和合成的过程。该系统运行稳定,在识别率和数据传输速度等方面效果比较好。 相似文献
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15.
为了检测工作人员的烦躁情绪,实现情感状态的评价,通过在工作环境中诱发情感语音,获取了足够的测试样本,建立了2000条样本的工作环境情感语音数据库．在检测烦躁情绪过程中,首先提取语音的韵律特征和音质特征参数,然后利用基于蛙跳算法的改进的BP神经网络进行烦躁情绪识别．实验比较了BP,RBF和sFLA神经网络的性能,结果显示SFLA神经网络的识别率比BP神经网络高4．7％,比RBF神经网络高4.3％．实验结果表明,使用蛙跳算法训练随机初始数据可以优化神经网络的连接权重和阈值,加快收敛速度,提高识别率． 相似文献
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SpeeCh SDK在语音机器人开发中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
初琦 《北京工业职业技术学院学报》2008,7(4):32-36
首先表述了语音识别在机器人控制系统中的作用,然后重点介绍如何开发Source Access Point Identifier语音识别软件系统,并实现对机器人的语音命令控制和简单的人机对话,对设计具有语音识别功能的智能机器人具有参考意义。 相似文献