噪声环境下语音多子带端点检测方法
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Ｌ Ｎ Ｘｉ ｇ ｕ ． ＸＩ Ｉ ｎ ｈ ａ ＡＯ Ｘｉ
（ ｅａｔ ｅ ｔｏ ｌｃ ｏ ｉ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｓ ｇｕ ｎｖｒｉ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｎ ｆＥｅｔ ｎｃ ｎ ｉ ｅ ｎ ，Ｔ ｉ ｈ ａＵ ｉ ｓ ｙ ｅ ｉｇ １ ０ ８ ，Ｃ ｉａ ｍ ｒ ｎ ｉ ｎ ｅ ｔ ｊ
音 的过零 率特征参数 受到 噪声干扰 ， 相较于无 噪声环
语音信 号具有较 大的冗余度 ， 现之一就是语 宅 表
匡 堕 筮 型生 鲞Ｑ 妻 篓 】笾簋塑 簋
语音技术
⑥６＠ 可＠ 响 ⑨⑨ ＝ ＠ ＠ 响 ０ ＼ 『
声 的特点 ， 将语 音信 号划分 为 ６ 子带 。低频信 号 的 个
掰［ 二 ＝ ＝
３ 多子 相结合 的 双 门限端点 检测算
法进行语 音端点检ｉ 的结果 。此时 ， 检ｉ 效果 较为 贝 ０ 其 贝 ０
理想 。 图 ２是 信 噪 比（ｉｎｌｔ— ｏ ｅ ａ ｏ Ｓ Ｒ） Ｓｇ ａ ｏ Ｎ ｉ ｔ ，Ｎ 为 — ｓＲ ｉ ２ Ｂ的噪声 环境 下双 门限算法 的检 测结 果 ， Ｏｄ 因为语
境 的检测 结 果 ， 效果 就相 对 差 了一些 ， ３ Ｓ Ｆ 其 图 是 Ｎ 为 ５ｄ Ｂ的噪声环境下 的双门限端点 检测结果 ， 因为 行 端点 判 决 的两 个参 数 特 征 ： 量 和过 零 率都 被 啄 能 声 严 重污 染 ， 以双 门 限法 在强 噪声 的环 境下 端 所
【 ｓ ａ ｔ ｎ ｏｄ ｒｔ ｖｒｏ ｅ ｔｅ ｓｏｔｏ ｉｇ ｏ ｈ ｒｄｔ ｎ ｌｓｅｃ ｎ ｐｉｔ ｄ ｔ ｔ ｎ ａ ｏ ｔｍ ｉ ｏｓ Ａｂｔ ｃ】Ｉ ｒｅ ｏ ｏｅｃｍ ｈ ｈｒ ｍ ｎ ｆｔｅ ｔ ｉｏ ａ ｐｅｈ ｅｄ ｏｎｓ ｅ ｃｉ ｌ ｒｈ ｎ ｎｉ ｒ ｃ ａ ｉ ｅ ｏ ｇｉ ｙ
ｃｎ ｄｎ ｍ ｃｌ ｄｕｔ ｔｅ ｈｅｈｌ ｃｏｄｎ ｏ ｓｂ ｂ ｎ ｓ ｂｃ ｇｏｎ ｏｓ．Ｅ ｐｒ ｅ ｔ ｒｓｌ ｈ ｗ ｔａ ａ ｙ ａ ｉａ ｙ ａｊｓ ｈ ｔｒｓｏ ａｃｒｉｇ ｔ ｕ — ａｄ ａｋｒｕ ｄ ｎｉ ｌ ｄ ｅ ｘｅｉ ｎａ ｅｕｔ ｓｏ ｈ ｔ ｍ ｌ ｓ
的 双 门 限算 法 嘲 和基 于 短 时 能 量 优 化 的 检测 算 法
［卫 ［
等 。这些算 法在信 噪 比较高 的情 况下 ， 能表现都较 性
为理想 ， 是在 信噪 比较低 的情 况下 ， 能下 降得 比 但 性
较快 。 图１ 为汉 字 “ ” 节在 无 噪声 环境 下 采用 短 时 航 音
子 带背景 噪声大小动态设置 门限。实验结果表 明 ， 所提 出的算法较传统 的检测方法有更好的检测性能。
【 关键词】语音信号处理；端点检测；语谱图；子带 【 中图分类号】Ｔ ９２ Ｎ １ 【 文献标识码】Ａ
Ｓ ｂ ｂ ｎ ｓ Ｅｎ ｐ ｉ ｔ ｔ ｃｉ ｎ ｏ ｉｙ Ｓ ｅ ｈ ｕ － ａ ｄ ｄ ｏ ｎ ｓ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｆ Ｎｏ ｓ ｐｅ ｃ
语 音技 术 ⑥６ ＠＠响响⑨０ ＠＠ ⑨
噪声环境下语音多子 带端 点检测 方法
林 兴 华 ， 熙 肖
． 技 实 术 用
（ 清华大学 电子工程 系， 北京 １ ０ ８ ） ０ ０ ４
【 摘
要】为 了克服传统端点检测 算法在有 噪环境 下的不足 ， 出 了一种 新的语音 多子带端点检测算 法， 提 它能根据
ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｏ ｄ ｄ ｔｃ ｉｎ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｈ ｔ ｅ ａ ｅｉ ｅ ａｇ ｒ ｈ ． ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｓ ｇ ｏ ｅｅ ｔ ｅｆ ｍａ ｃ ｏ ａ ｅ ｔ ｔ ｅ ｏ ｈ ｒ ｂ ｓ ｌ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ｏ ｏ ｈ ｎ ｔ
ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ， ａ ｅ ｍｕ ｔ ｌ ｓ ｂ ｂ ｎ ｓ ｐ ｅ ｈ ｎ ｐ ｉ ｔ ｄ ｔ ｃ ｉｎ ｌ ｏ ｔ ｍ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｉ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｗｈ ｃ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｎ ｗ ｌ ｐ ｅ ｕ — ａ ｄ ｓ ｅ ｃ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｅ ｅ ｔ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｏ ｉ ｓ ｒｐ ｓ ｄ ｎ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｉｈ
《
能 量强度较 大 ， 为 ３ 子带 ， 分 个 中高频部分 也分为 ２Ｉ － ＂ 子带 ， 较高频 部分分为 １ 个子 带 ， 如表 １ 所示 。
采样点数
Ｏ
辫
寸
２ ￡ ！
采样点数 （） ａ 语音信号检测结果
昌导８曷 ８ …
并 且 能够准 确地 判决 出语音 的起 点 和终点 。端 点检 测是 语音识别 的第一 步也是关键 的一步 ， 于语音识 对
别 系 统 而言 ， 良好 的语 音 端 点检 测 不仅 提 高 了识 别
检 测性 能与无 噪声 情况 下 的检测 结果对 比就 显得 肚
较差 。
率 ， 且减少 了数 据计 算量 ， 提高识 别效 率起 到 了 并 对
重要 的作用 。
２ 常用算法简介
目前 常用 的检测 方 法有基 于 时域 短时 能量 的算
法 、 于边缘 检 优化 的算 法ｕ 基 于子带 的检 测算 基 ４ 、
薹一善 喜 量 萼 量 量 晷 量 謇
法 基于 Ｍ ｌ １ 、 ｅ倒谱 特征 的算 法 】 于子带线 性映射 、 基
【 ｙ ｗｏｄ 】ｓｅｃ ｉｎｌｐｏ ｅｓ ｇ ｎ ｐ ｉｔｄｔｃ ｏ ；ｓｅｔ ｇａ ｈ ｕ － ａ ｄ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｅｈ ｓ ａ ｒｃｓｉ ；ｅ ｄ ｏ ｅｅｔ ｎ ｐ ｃｒ ｐ ；ｓｂ ｂｎ ｇ ｎ ｎ ｉ ｏ ｒ
ｌ 引言
语音 端点检测 的 目的是 判断语音 信号是否存 在 ，
（ ｅａｔ ｅ ｔｏ ｌｃ ｏ ｉ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｓ ｇｕ ｎｖｒｉ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｎ ｆＥｅｔ ｎｃ ｎ ｉ ｅ ｎ ，Ｔ ｉ ｈ ａＵ ｉ ｓ ｙ ｅ ｉｇ １ ０ ８ ，Ｃ ｉａ ｍ ｒ ｎ ｉ ｎ ｅ ｔ ｊ
音 的过零 率特征参数 受到 噪声干扰 ， 相较于无 噪声环
语音信 号具有较 大的冗余度 ， 现之一就是语 宅 表
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语音技术
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声 的特点 ， 将语 音信 号划分 为 ６ 子带 。低频信 号 的 个
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法进行语 音端点检ｉ 的结果 。此时 ， 检ｉ 效果 较为 贝 ０ 其 贝 ０
理想 。 图 ２是 信 噪 比（ｉｎｌｔ— ｏ ｅ ａ ｏ Ｓ Ｒ） Ｓｇ ａ ｏ Ｎ ｉ ｔ ，Ｎ 为 — ｓＲ ｉ ２ Ｂ的噪声 环境 下双 门限算法 的检 测结 果 ， Ｏｄ 因为语
境 的检测 结 果 ， 效果 就相 对 差 了一些 ， ３ Ｓ Ｆ 其 图 是 Ｎ 为 ５ｄ Ｂ的噪声环境下 的双门限端点 检测结果 ， 因为 行 端点 判 决 的两 个参 数 特 征 ： 量 和过 零 率都 被 啄 能 声 严 重污 染 ， 以双 门 限法 在强 噪声 的环 境下 端 所
【 ｓ ａ ｔ ｎ ｏｄ ｒｔ ｖｒｏ ｅ ｔｅ ｓｏｔｏ ｉｇ ｏ ｈ ｒｄｔ ｎ ｌｓｅｃ ｎ ｐｉｔ ｄ ｔ ｔ ｎ ａ ｏ ｔｍ ｉ ｏｓ Ａｂｔ ｃ】Ｉ ｒｅ ｏ ｏｅｃｍ ｈ ｈｒ ｍ ｎ ｆｔｅ ｔ ｉｏ ａ ｐｅｈ ｅｄ ｏｎｓ ｅ ｃｉ ｌ ｒｈ ｎ ｎｉ ｒ ｃ ａ ｉ ｅ ｏ ｇｉ ｙ
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较快 。 图１ 为汉 字 “ ” 节在 无 噪声 环境 下 采用 短 时 航 音
子 带背景 噪声大小动态设置 门限。实验结果表 明 ， 所提 出的算法较传统 的检测方法有更好的检测性能。
【 关键词】语音信号处理；端点检测；语谱图；子带 【 中图分类号】Ｔ ９２ Ｎ １ 【 文献标识码】Ａ
Ｓ ｂ ｂ ｎ ｓ Ｅｎ ｐ ｉ ｔ ｔ ｃｉ ｎ ｏ ｉｙ Ｓ ｅ ｈ ｕ － ａ ｄ ｄ ｏ ｎ ｓ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｆ Ｎｏ ｓ ｐｅ ｃ
语 音技 术 ⑥６ ＠＠响响⑨０ ＠＠ ⑨
噪声环境下语音多子 带端 点检测 方法
林 兴 华 ， 熙 肖
． 技 实 术 用
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【 摘
要】为 了克服传统端点检测 算法在有 噪环境 下的不足 ， 出 了一种 新的语音 多子带端点检测算 法， 提 它能根据
ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｏ ｄ ｄ ｔｃ ｉｎ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｈ ｔ ｅ ａ ｅｉ ｅ ａｇ ｒ ｈ ． ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｓ ｇ ｏ ｅｅ ｔ ｅｆ ｍａ ｃ ｏ ａ ｅ ｔ ｔ ｅ ｏ ｈ ｒ ｂ ｓ ｌ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ｏ ｏ ｈ ｎ ｔ
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能 量强度较 大 ， 为 ３ 子带 ， 分 个 中高频部分 也分为 ２Ｉ － ＂ 子带 ， 较高频 部分分为 １ 个子 带 ， 如表 １ 所示 。
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并 且 能够准 确地 判决 出语音 的起 点 和终点 。端 点检 测是 语音识别 的第一 步也是关键 的一步 ， 于语音识 对
别 系 统 而言 ， 良好 的语 音 端 点检 测 不仅 提 高 了识 别
检 测性 能与无 噪声 情况 下 的检测 结果对 比就 显得 肚
较差 。
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重要 的作用 。
２ 常用算法简介
目前 常用 的检测 方 法有基 于 时域 短时 能量 的算
法 、 于边缘 检 优化 的算 法ｕ 基 于子带 的检 测算 基 ４ 、
薹一善 喜 量 萼 量 量 晷 量 謇
法 基于 Ｍ ｌ １ 、 ｅ倒谱 特征 的算 法 】 于子带线 性映射 、 基
【 ｙ ｗｏｄ 】ｓｅｃ ｉｎｌｐｏ ｅｓ ｇ ｎ ｐ ｉｔｄｔｃ ｏ ；ｓｅｔ ｇａ ｈ ｕ － ａ ｄ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｅｈ ｓ ａ ｒｃｓｉ ；ｅ ｄ ｏ ｅｅｔ ｎ ｐ ｃｒ ｐ ；ｓｂ ｂｎ ｇ ｎ ｎ ｉ ｏ ｒ
ｌ 引言
语音 端点检测 的 目的是 判断语音 信号是否存 在 ，