语音实验一端点检测
一种语音端点检测的方法及改进
４ 语音端点检测方法
语音端点检测的算法步骤如下： （１）语音信号分成相邻有重叠的语音段， 称为语音帧； （２）每一语音帧， 采取一种特征向量； （３）采用 一 种 判 决 准 则 ， 例 如 双 门 限 判 定 ， 来 检 测 语 音 帧 与 非语音帧； （４）对上述结果进行后处理， 得到语音的全部区间； ４．１ 短时能量和过零率相结合的双门限语音端点检测技术 进行端点检测之前， 首先为短时能量和过零率分别确定两 个门限， 一个是数值比较小的低门限， 对信号的变化比较敏感， 很容易就会被超过。另一个是数值比较大的高门限， 信号必须 达到一定的强度， 该门限才可能被超过。低门限被超过未必就 是语音的开始， 有可能是时间很短的噪声引起的。高门限被超 过则可以基本确信是由于语音信号引起的。 语 音 信 号 的 端 点 检 测 可 以 分 为 四 个 过 程：静 音 、过 渡 段 、语 音段 、结 束 。在静 音 段 ， 如果 能 量 或过 零 率 超越 了 低 门限 ， 就 应 该开始标记起始点， 进入过渡段。在过渡段中， 由于参数的数值 比较小， 不能确信是否处于真正的语音段， 因此只要两个参数
在 语 音 识 别 中，通 常 是 先 根 据 一 定 的 端 点 检 测 算 法，对 语 音 信号中的有声片段和无声片段进行分割，而后再针对有声片段， 依据语音的某些特征进行识别。研究表明， 即使在安静的环境 中， 语音识别系统一半以上的识别错误来自于端点检测器。因 此，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 。可 以 说 ，语 音 信 号 的 端 点 检 测 至今为止仍是有待进一步深入研究的课题。
语音端点检测
对于强干扰非平稳噪声和快速变化的噪声环境，如何找到更好的端点检测方法是进一步研究的主要方向。提取人耳听觉特性可以更加有效地区分语音和噪声，从而更加准确的检测语音端点。预先未知噪声统计信息条件下的语音端点检测算法已经出现，但仍出去萌芽阶段。虽然预先未知噪声统计信息条件下的端点检测是未来语音端点检测技术的发展方向，但在理论方法和技术参数等方面还有待进一步突破[17]。
经过几十年的努力，语音信号处理在语音识别、语音增强、语音编码、说话人识别、说话人情感识别、语音合成等方面取得了巨大的进步，然而，一旦这些技术应用在实际环境中，由于环境噪声、信道、说话人自身因素等方面的影响，性能急剧下降，因为在实际环境中没有完全纯净的语音信号，一般都会伴有噪声或其它干扰[4]。例如，办公室环境下，电脑风扇转动的声音，键盘敲打的声音等都是噪声，而语音信号处理系统的处理对象是有效语音信号，即排除了纯噪声段的语音信号段。语音端点检测的任务就是判断待处理信号是语音还是非语音，从输入信号中找到语音部分的起止点。端点检测是语音识别、语音增强以及语音编码等中的一个重要环节。有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间、提高系统的处理实时性，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使后续工作的性能得以较大提高[5],[6]。
第1章 绪论
1.1
语音端点检测在语音识别中占有十分重要的地位。语音信号处理中的端点检测技术,是指从包含语音的一段信号中确定出语音信号的起始点及结束点。是进行其它语音信号处理(如语音识别、讲话人识别等)重要且关键的第一步。进行有效的端点检测能够对语音信号更好的进行分析和训练，这样语音识别才能有好的识别率[1]。实际运用中，通常要求首先对系统的输入信号进行判断，准确地找出语音信号的起始点和终止点。这样才能采集真正的语音数据，减少数据量和运算量，并减少处理时间。
低信噪比下的语音端点检测算法研究
低信噪比下的语音端点检测算法研究随着语音信号处理技术的不断发展和广泛应用，低信噪比下的语音端点检测算法变得尤为重要。
在低信噪比环境中，语音信号通常被噪声所掩盖，导致难以准确地检测语音端点。
因此，研究提高低信噪比下的语音端点检测算法，具有极大的实用价值。
基于能量的方法是一种简单有效的低信噪比语音端点检测算法。
其基本思想是通过对语音信号能量进行分析来判断语音的开始和结束位置。
该方法的一种常见算法是短时能量法。
该方法首先对输入语音信号进行分帧处理，并计算每帧的短时能量值。
然后，通过设置一个合适的能量阈值，将能量超过阈值的帧判定为语音信号的开始和结束。
尽管短时能量法是一种简单有效的方法，但其在低信噪比环境中存在很多问题，如噪声波动引起的能量变化和静默段中的能量突变等。
基于模型的方法是另一种常见的低信噪比语音端点检测算法。
该方法采用语音信号的统计模型来描述语音的特征，然后根据模型参数的变化来判断语音的开始和结束位置。
该方法一般包括两个关键步骤：模型训练和端点检测。
模型训练一般需要使用已知的语音和非语音样本数据集，并采用不同的机器学习算法来训练模型。
常见的模型包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。
端点检测阶段则是利用训练好的模型对新的语音信号进行检测，并判断开始和结束位置。
除了上述两种主流方法，还有一些其他的方法被用于低信噪比语音端点检测。
例如，基于频域特征的方法可以通过对语音信号进行频谱分析，提取语音的频域特征，并通过设置合适的阈值进行检测。
此外，一些深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），在低信噪比下也具备较好的语音端点检测性能。
总结起来，低信噪比下的语音端点检测算法是一个复杂而重要的问题。
语音端点检测比例法 -回复
语音端点检测比例法-回复什么是语音端点检测比例法？语音端点检测比例法是一种常用的语音处理技术，旨在识别连续音频中的语音和非语音部分，并确定语音起始和终止点。
在许多语音处理应用中，如语音识别、语音合成和语音增强等，准确确定语音的位置非常重要。
而语音端点检测比例法就是为了完成这项任务而设计的。
语音端点检测比例法的基本原理是通过对连续音频信号的能量变化进行分析，找出能量显著增加的区域，即语音开始的位置。
当信号内的相对能量大于某个阈值时，可以认为该区域为语音。
而当连续一段时间内的相对能量小于阈值时，可以认为语音结束。
一般来说，语音信号的能量变化较为平缓，而非语音信号（如静音、噪声等）的能量变化较小。
因此，通过设置合适的阈值，语音端点检测比例法可以有效地区分语音和非语音部分。
以下是语音端点检测比例法的一般步骤：1. 预处理：首先，对原始音频进行预处理，如去除噪声、滤波、标准化等。
这一步旨在提高语音信号的质量，使后续的分析更加准确。
2. 分帧：将预处理后的音频信号分成多个帧，通常每帧长度为20-30毫秒。
这样可以保证每个帧内的信号基本稳定，便于后续能量计算。
3. 能量计算：对每个帧内的信号进行能量计算，可以采用能量计算公式：E = ∑x(n) ^2，其中x(n)代表第n个样本点的振幅。
通过累加每个样本点的平方值，得到该帧的能量。
4. 确定阈值：根据经验或统计分析，确定能量阈值。
阈值的设置要综合考虑语音信号的特性以及实际应用的要求。
通常可以通过计算整个语音信号的能量平均值和标准差，以及考虑到信号的动态变化，适当设置一个合适的能量阈值。
5. 端点判断：对于每一帧的能量值，与阈值进行比较。
如果能量值大于阈值，可以认为该帧内含有语音；如果能量值小于阈值，可以认为该帧为非语音。
根据相邻帧的语音非语音情况，可以进一步确定语音的起始和终止点。
6. 后处理：对端点进行后处理，如去除短时静音区域、合并相邻的语音段等。
这一步旨在优化端点的准确性和平滑性，以提高后续语音处理算法的性能。
机器语音中的语音端点检测算法研究
机器语音中的语音端点检测算法研究近年来，机器语音技术发展迅猛，已经逐渐渗透到我们日常生活的各个领域中。
例如语音交互、智能家居、语音识别等等领域中，机器语音的应用正在不断增多。
然而在机器语音技术的应用中，一个重要的问题就是语音的端点检测。
本文将围绕机器语音中的语音端点检测算法进行研究，分析其基本原理和现状。
一、语音端点检测的基本原理语音信号是一种时间序列信号，在应用中，我们需要找到有意义的语音部分而忽略掉无意义的部分，从而进行后续的处理。
语音端点检测就是将语音信号分割成有意义的部分和无意义的部分。
在语音信号中，一段连续的语音信号通常由语音信号模板（speech model）和音频背景模板（noise model）混合组成，语音端点检测算法的主要任务就是找到这些分割点。
通常，语音端点检测算法的流程包含以下几个步骤：1、特征提取 - 通过信号处理方法从音频信号中提取有代表性的特征。
特征通常是一些频率特征，用于区分语音信号和非语音信号。
2、特征处理 - 对提取到的特征进行处理，以便更好地区分语音信号和非语音信号。
3、检测算法 - 通过特定算法对特征进行分析和检测，以找出语音信号的起始和终止点。
二、语音端点检测算法的现状语音端点检测算法近年来已经取得了很好的进展，并且应用领域广泛。
在实际应用中，我们经常会面临源自噪音、强唱、机器干扰等各种各样的问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了很多不同的语音端点检测算法。
1、基于能量方法的语音端点检测算法最简单的端点检测算法就是能量检测法。
这种检测法通过计算语音信号的平均功率、放大声音强度或计算总体能量等方式来达到分辨语音信号和噪音的效果。
不过，这种算法很容易出现误判。
2、基于短时帧能量的语音端点检测算法为了能够更准确地检测语音端点，研究人员提出了基于短时帧能量的方法。
这种方法分析语音信号中的每一帧并计算每帧的平均功率，根据信号幅值阈值来启动信号检测。
这种方法常用于识别口语较清晰的场景。
语音端点检测方法
评估指标包括准确率、召回率、F1得分等。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率是指模 型正确预测的正样本数占所有正样本数的比例；F1得分是准确率和召回率的调和平均数。
实验结果展示与分析
实验结果展示
实验结果展示包括混淆矩阵、ROC曲线 、PR曲线等。混淆矩阵可以展示模型对 不同类别的预测结果；ROC曲线可以展 示模型在不同阈值下的敏感度和特异度 ；PR曲线可以展示模型在不同阈值下的 精度和召回率。
双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）是一种结合了前向和后向LSTM的神经网络，可以同时从 前向和后向两个方向对语音信号进行建模，从而更全面地考虑到语音信号中的时序变化。
ห้องสมุดไป่ตู้
基于卷积神经网络的语音端点检测
01
卷积神经网络（CNN）是一种适用于图像和序列数据的神 经网络，可以有效地处理局部依赖的数据。在语音端点检 测中，它可以对语音信号的局部特征进行建模，从而识别 出语音的起始和结束点。
重要性
语音端点检测是语音信号处理中 的关键技术之一，对于语音识别 、语音合成、语音增强等应用具 有重要意义。
语音端点检测的应用领域
语音识别
语音端点检测可以用于确定语音识别的 起始和结束位置，提高语音识别的准确
性和效率。
语音增强
语音端点检测可以用于去除背景噪声 、回声等干扰，提高语音信号的质量
。
语音合成
语音端点检测方法
汇报人： 2023-12-21
目录
• 引言 • 语音信号处理基础 • 传统语音端点检测方法 • 基于深度学习的语音端点检测
方法 • 实验设计与结果分析 • 结论与展望
01
引言
语音端点检测的定义与重要性
语音端点检测方法
卷积神经网络在语音端点检测中的应用
卷积神经网络（CNN）是一种特殊 的神经网络结构，由多个卷积层组成 。在语音端点检测中，CNN可以用 于提取语音信号的局部特征，并通过 卷积操作捕捉局部特征之间的空间关 系。
发展趋势
未来，语音端点检测技术将朝着更准确、更快速、更稳定的方向发展，同时还将结合深度学习等技术，实现更加 智能化的语音识别和处理。此外，随着物联网、智能家居等应用的普及，语音端点检测技术的应用场景也将越来 越广泛。
02
语音端点检测基本原 理
语音信号的组成
语音信号是由声音波 形、振幅、频率等物 理特性组成的。
THANKS
感谢观看
利用硬件加速
利用GPU或FPGA等硬件 加速技术，可以加速语音 处理的速度，提高实时性 。
模型压缩
通过模型压缩技术，如知 识蒸馏、量化等，减少模 型的大小和计算量，提高 实时性。
适应不同场景的方法
多模型融合
针对不同的场景，训练多 个模型，并将它们的输出 进行融合，以提高语音端 点检测的准确性。
数据适应
03
传统语音端点检测方 法
基于能量的语音端点检测方法
原理
方法
利用语音信号的能量特征，通过比较信号 的能量变化来检测语音的起始和结束点。
优点
先对语音信号进行预处理，如预滤波、分 帧等，然后计算每一帧的能量，通过设定 能量阈值来判断语音的起始和结束点。
缺点
简单、易于实现、对安静环境下的语音有 较好的检测效果。
对不同场景的数据进行预 处理和适应，如采用不同 的特征提取方法和声学模 型等。
语音端点检测
1.3 相关工作
随着生活品质的不断提高，对声控产品，在不同的声控产品语音识别系统中，有效准确地确定语音段端点不仅能使处理时间减到最小,而且能排除无声段的噪声干扰,从而使识别系统具有良好的性能。
随着语音识 别应用的发展，越来越多系统将打断功能作为一种方便有效的应用模式，而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过 程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的 将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。
通过大量的文献调研与实际研究发现,现有的各种语音信号端点检测技术都存在各自的不足。对于语音信号在低信噪比时的端点检测的研究有待进一步深入研究。当前，语音端点检测技术还远滞于通信技术发展的脚步，在此领域还有很多问题需要研究。
对于强干扰非平稳噪声和快速变化的噪声环境，如何找到更好的端点检测方法是进一步研究的主要方向。提取人耳听觉特性可以更加有效地区分语音和噪声，从而更加准确的检测语音端点。预先未知噪声统计信息条件下的语音端点检测算法已经出现，但仍出去萌芽阶段。虽然预先未知噪声统计信息条件下的端点检测是未来语音端点检测技术的发展方向，但在理论方法和技术参数等方面还有待进一步突破[17]。
目前，语音技术正进入一个相对成熟点，很多厂商和研究机构有了语音技术在输入和控制上令人鼓舞的演示，输入的硬件和软件平台环境也日益向理想化迈进，但语音技术比起人类的听觉能力来还相差甚远，其应用也才刚刚开始，进一步规范和建设语音输入的硬件通道、软件基本引擎和平台，使语音技术能集成到需要语音功能的大量软件中去。而且语音产业需要更加开放的环境，使有兴趣和实力的企业都能加入到这方面的研究和开发中，逐步改变。随着声控电子产品的不断研发，语音识别技术在开发和研究上还有大量的工作需要做。
基于深度学习的语音端点检测研究
基于深度学习的语音端点检测研究摘要：语音端点检测是语音信号处理的重要环节之一，它的目标是自动检测出语音信号中的有用部分，以便进行后续的语音识别、语音合成等任务。
本文基于深度学习技术，对语音端点检测进行了研究。
通过对深度学习模型的构建、训练和优化，本文提出了一种高效准确的语音端点检测方法。
实验结果表明，该方法在不同噪声环境和不同信噪比下均具有较好的性能。
1. 引言随着人工智能技术和智能设备应用领域的不断发展，对于自动化处理和分析人类声音信息需求越来越迫切。
而在实际应用中，准确地提取出有用信息并剔除噪声是关键问题之一。
因此，研究高效准确地进行语音端点检测具有重要意义。
2. 相关工作传统方法中常使用基于能量、过零率等特征进行端点检测。
然而，在复杂噪声环境下这些特征容易受到干扰，导致检测性能下降。
近年来，深度学习技术的发展为语音端点检测提供了新的思路。
深度学习模型能够自动学习语音信号的抽象特征，从而提高端点检测的准确性。
3. 方法本文提出了一种基于深度学习的语音端点检测方法。
首先，我们采集了大量带有标签的语音数据，并进行数据预处理。
然后，我们构建了一个深度卷积神经网络模型，并利用标签数据进行训练。
为了进一步提高模型性能，我们采用了一种自适应训练策略，并进行网络结构优化。
4. 实验设计为了评估所提出方法的性能，在不同噪声环境和不同信噪比下进行了大量实验。
实验结果表明，在各种复杂噪声环境下，所提出方法均具有较好的端点检测准确性和鲁棒性。
5. 结果与分析本文所提出方法在各项评价指标上均优于传统方法。
与传统方法相比，在同样条件下，本文所提出方法在准确率上平均提高10%以上，在鲁棒性上提高了15%以上。
这表明，深度学习技术在语音端点检测中具有显著的优势。
6. 讨论与展望本文所提出的基于深度学习的语音端点检测方法在实验中表现出了良好的性能。
然而，仍有一些挑战需要解决，例如如何进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。
未来的研究可以从模型结构优化、特征工程和数据增强等方面入手，进一步提高语音端点检测的性能。
《语音信号处理》实验1-端点检测
华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：端点检测姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年5 月9日1.实验目的1．语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术中的一个重要方面。
本实验的目的就是要掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测，利用MATLAB对信号进行分析和处理，学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
2. 实验原理1、短时能量语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上，语音段的能量比噪声段能量大，语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量的和。
在信噪比很高时，那么只要计算输入信号的短时能量或短时平均幅度就能够把语音段和噪声背景区分开。
这是仅基于短时能量的端点检测方法。
信号{x(n)}的短时能量定义为:语音信号的短时平均幅度定义为:其中w(n)为窗函数。
2、短时平均过零率短时过零表示一帧语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。
过零分析是语音时域分析中最简单的一种。
对于连续语音信号，过零意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值的改变符号称为过零。
过零率就是样本改变符号次数。
信号{x(n)}的短时平均过零率定义为:式中，sgn为符号函数，即:过零率有两类重要的应用:第一，用于粗略地描述信号的频谱特性;第二，用于判别清音和浊音、有话和无话。
从上面提到的定义出发计算过零率容易受低频干扰，特别是50Hz交流干扰的影响。
解决这个问题的办法，一个是做高通滤波器或带通滤波，减小随机噪声的影响；另一个有效方法是对上述定义做一点修改，设一个门限T，将过零率的含义修改为跨过正负门限。
于是，有定义:3、检测方法利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。
首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限数值较小，对信号的变化比较敏感，很容易超过；另一个是比较高的门限，数值较大。
语音信号处理实验报告
语音信号处理实验报告实验一：语音信号的端点检测学院：电子与信息学院专业：11级信息工程姓名：学号：提交日期：实验一：语音信号的端点检测1、实验内容语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术中的一个重要方面。
本实验的目的就是要掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测，利用MATLAB对信号进行分析和处理，学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
2、实验方法本实验中，端点检测的方法有两种：短时能量和短时过零率。
语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上，语音段的能量比噪声段能量大，语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量的和。
在信噪比很高时，那么只要计算输入信号的短时能量或短时平均幅度就能够把语音段和噪声背景区分开。
这是仅基于短时能量的端点检测方法。
信号{x(n)}的短时能量定义为:短时过零表示一帧语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。
过零分析是语音时域分析中最简单的一种。
对于连续语音信号，过零意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值的改变符号称为过零。
过零率就是样本改变符号次数。
信号{x(n)}的短时平均过零率定义为:2.2、检测方法利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。
首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限数值较小，对信号的变化比较敏感，很容易超过；另一个是比较高的门限，数值较大。
低门限被超过未必是语音的开始，有可能是很短的噪声引起的，高门限被超过并且接下来的自定义时间段内的语音超过低门限，意味着信号开始。
此时整个端点检测可分为四段：静音段、过渡段、语音段、结束。
实验时使用一个变量表示当前状态。
静音段，如果能量或过零率超过低门限，就开始标记起始点，进入过渡段。
过渡段当两个参数值都回落到低门限以下，就将当前状态恢复到静音状态。
而如果过渡段中两个参数中的任一个超过高门限，即被认为进入语音段。
端点检测
语音信号处理实验一：端点检测姓名：XXX 学号：XXXX 班级：XX一、实验目的：理解语音信号时域特征和倒谱特征求解方法及其应用。
二、实验原理与步骤：任务一：语音端点检测。
语音端点检测就是指从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点。
正确的端点检测对于语音识别和语音编码系统都有重要的意义。
采用双门限比较法的两级判决法，具体如下第一级判决：1. 先根据语音短时能量的轮廓选取一个较高的门限T1，进行一次粗判：语音起止点位于该门限与短时能量包络交点所对应的时间间隔之外(即AB段之外)。
2. 根据背景噪声的平均能量(用平均幅度做做看)确定一个较低的门限T2，并从A点往左、从B点往右搜索，分别找到短时能量包络与门限T2相交的两个点C和D，于是CD段就是用双门限方法根据短时能量所判定的语音段。
第二级判决：以短时平均过零率为标准，从C点往左和从D点往右搜索，找到短时平均过零率低于某个门限T3的两点E和F，这便是语音段的起止点。
门限T3是由背景噪声的平均过零率所确定的。
注意：门限T2，T3都是由背景噪声特性确定的，因此，在进行起止点判决前，T1，T2，T3，三个门限值的确定还应当通过多次实验。
任务二：利用倒谱方法求出自己的基音周期。
三、实验仪器：Cooledit、Matlab软件四、实验代码：取端点流程图一：clc,clear[x,fs,nbits]=wavread('fighting.wav'); %x为0~N-1即1~Nx = x / max(abs(x)); %幅度归一化到[-1,1]%参数设置FrameLen = 240; %帧长，每帧的采样点inc = 80; %帧移对应的点数T1 = 10; %短时能量阈值,语音段T2 = 5; %短时能量阈值,过渡段T3 = 1; %过零率阈值,起止点minsilence = 6; %无声的长度来判断语音是否结束silence = 0; %用于无声的长度计数minlen = 15; %判断是语音的最小长度state = 0; %记录语音段状态0 = 静音,1 = 语音段,2 = 结束段count = 0; %语音序列的长度%计算短时能量shot_engery = sum((abs(enframe(x, FrameLen,inc))).^2, 2);%计算过零率tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen,inc);%tmp1为二维数组=帧数*每帧的采样点FrameLentmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen,inc);%signs = (tmp1.*tmp2)<0;%signs为一维数组，符合的置1，否则置0zcr = sum(signs,2);%开始端点检测,找出A,B点for n=1:length(zcr)if state == 0 % 0 = 静音，1 = 可能开始if shot_engery(n) > T1 % 确信进入语音段x1 = max(n-count-1,1); % 记录语音段的起始点state = 2; silence = 0;count = count + 1;elseif shot_engery(n) > T2|| zcr(n) > T3 %只要满足一个条件,可能处于过渡段status = 1;count = count + 1;x2 = max(n-count-1,1);else % 静音状态state = 0; count = 0;endendif state = =2 % 1 = 语音段if shot_engery(n) > T2 % 保持在语音段count = count + 1;elseif zcr(n) > T3 %保持在语音段x3 = max(n-count-1,1);else % 语音将结束silence = silence+1;if silence < minsilence %静音还不够长，尚未结束count = count + 1;elseif count < minlen % 语音段长度太短，认为是噪声 state = 0;silence = 0;count = 0;else % 语音结束state = 3;endendendif state = =3 % 2 = 结束段break;endendx1,x2,x3 %A、C、E坐标x11 = x1 + count -1 %B坐标x22 = x2 + count -1 %D坐标x33 = x3 + count -1 %F坐标%画图subplot(3,1,1)plot(x)axis([1 length(x) -1 1])%标定横纵坐标title('原始语音信号','fontsize',17);xlabel('样点数'); ylabel('Speech');line([x3*inc x3*inc], [-1 1], 'Color', 'red'); %画竖线line([x33*inc x33*inc], [-1 1], 'Color', 'red');subplot(3,1,2)plot(shot_engery);axis([1 length(shot_engery) 0 max(shot_engery)])title('短时能量','fontsize',17);xlabel('帧数'); ylabel('Energy');line([x1 x1], [min(shot_engery),T1], 'Color', 'red'); %画竖线line([x11 x11], [min(shot_engery),T1], 'Color', 'red'); % line([x2 x2], [min(shot_engery),T2], 'Color', 'red'); % line([x22 x22], [min(shot_engery),T2], 'Color', 'red'); % line([1 length(zcr)], [T1,T1], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %画横线line([1 length(zcr)], [T2,T2], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %text(x1,-5,'A'); %标写A、B、C、Dtext(x11-5,-5,'B');text(x2-10,-5,'C');text(x22-5,-5,'D');subplot(3,1,3)plot(zcr);axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])title('过零率','fontsize',17);xlabel('帧数'); ylabel('ZCR');line([x3 x3], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red'); %画竖线line([x33 x33], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red'); %line([1 length(zcr)], [T3,T3], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %画横线text(x3-10,-3,'E起点'); %标写E、Ftext(x33-40,-3,'F终点');运行结果与分析：x1 = 650，x11 = 734，x2 = 646，x22 = 752，x3 = 643，x33 = 763得出的值x3<x2 <x1 <x11< x22< x33 ,基本符合要求放大放大放大1、主要是学习了一些新的函数。
声音端点的检测方法
证 的方 式， 采用 １ ６ ０ ０ 幅 图像对性能进行评估 。
其中 ３ ０ ％ 作 为 测 试 系 统 ，实 验 结 束 后 选 择 １ Ｏ
行处理 ，最大 限度提 升其 稳定性。算法在 明度 和压缩程度要 求方 面有不同的作用，基于饱和 度提取 方式要求，要从饱 和度的角度入手 ，对 照片 图形以及 计算机 图形系统进行分析 ，考虑 到泛化 本质 要求必须对其进行合理化应用 。针 对海量 的媒 体照片处理要求 ，在检测过程 中要 对图像信息进行分析，考虑到照片 图像 以及真 实感设计模式要求，要对固有特征进行分析 ， 在取证领域对 图像 进行评价 。
的 实 施 还 有 就 是 工 作 进 行 的 准 确 性 。但 是 在 实 际 的 操 作 的 过 程 中 ，要 做 的 第 一 步 及 是 对 系 统 的 输 入 信 号 能 够 进 行 一 个 准 确 的判 断 ，语 言 的
所 以我们必须保证准确性 ，这是我 们进 行下面 工作 的前提保证 。所 以语 音信 号的准确 还有语 音信 号的端 点检测 一直是现在进 行研究的重难 点分析 。
量 进行判 断。具体 应用阶段 采用 １ ０次 交 叉 验
指标和不 同类 型图像 识别 系统有 不同的要求，
因此 在 相 对 值 计 算 过 程 中 ， 需 要 对 压 缩 过 程 进
学， ２ ０ １ ４ ， １ ０ （ ０ １ ） ： ９ ６ — ９ ８ ． ［ ３ ］李健 ，方安 爱 ． 有 损 图像压 缩检 测及其在 被 动式认 证 中 的应 用 ［ Ｄ．济 Ｄ ］ 南 ：山 东大 学， ２ ０ １ １ ， ０ １（ １ ３ ） ： ２ ５ ９ － ２ ６ １ ． ［ ４ ］顾兴 晔 ．数 字水印技术在 电子警察信 息处
语音端点检测方法探析
【 关键词 】复 杂噪声环境 语音端点检测 方法
１端点检测系统结构框架
端 点检 测系 统结 构框 架主 要是 由 噪声估
—
－ 一 语 音 激 活 喇 决
Ｊ Ｌ
哭 箔 果
吾音激活检测
计模块 、包 络确 定延时模块、和端点检测模块 这三个模块 构成 ，而前端处理和 门限过零率这 两个模块是辅助 ，模块 。如图 ｌ 所示为端点检
均指用 来表示 ，均方差用 。来表 示 ），其 归 化 的均 方差可 以用 ｐ来表示 ， 那么 ｆ （ ）
估计就可 以确定阈值 。该模块的计算步骤是 ： 要充 分利 用滤波 器 组把每 一帧 的信 号进 行分 频，最终分成很多个子带 ，这样就可 以在每一
个子带上分别计算信号的能量、估计噪声能量 和子带信躁 比的计算 ，然后再分别将噪声 的估 计值和 自带信噪 比求和，这样就可 以根据噪声
＝
【 ｌ ， （ √
） ］ ｅ ｘ ｐ ［ 一 （ Ｅ ／ ｜ ｌ ・ １ ） ２ ／ ２ ，由 此公 以后的每个分析 窗内都要对 模型进行校正 。将 按照一定的时长对输入信号进行分帧 ，并且还
式可 知，能量分布随着 的变小会分布 的更加 集 中，也就是说能量序列的波动就会变得 更加 平缓 。 Ｅ ｐ （ ｉ ） 是Ｅ ｘ（ ｉ ）中仅有 的一个 稳定因素，
即
图２ ：端点检测模 块框图
ｓ 。 ＝ （ １ 善 ｒ ｉ ） － ￡ Ｉ 】 ２ ｝ ， 在 初 始 化
而Ｅ 订的分 布也 在进 行着十 分缓慢 地变 化，
因此 ，为 了更好 地跟踪 Ｅ ｎ （ ｉ ） 的分布 状况 ，在 第ｉ 个分 析窗作 为例子进 行分析 ，将 前 ｒ 帧的 归一 化均 方差 和信 号 的能量 均值 ￡ ｉ 计算 出 来 ，下面我们就将 ｝ ｌ 和 在两种不同的情况在
《2024年基于深度学习的语音端点检测》范文
《基于深度学习的语音端点检测》篇一一、引言语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音信号处理中重要的预处理步骤。
其主要任务是从混合信号中分离出纯净的语音信号，从而提高后续语音处理的准确性和效率。
传统的语音端点检测方法大多基于阈值或者基于模型的方法，这些方法在噪声环境下往往效果不佳。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语音端点检测方法逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨基于深度学习的语音端点检测方法，并分析其优势和挑战。
二、传统语音端点检测方法传统的语音端点检测方法主要包括基于阈值的方法和基于模型的方法。
基于阈值的方法主要是通过设定一个固定的阈值来判断语音信号的起始和结束点。
然而，这种方法在噪声环境下效果不佳，因为噪声可能会使阈值设置不准确。
基于模型的方法则是通过建立语音信号的模型来检测语音端点，这种方法虽然可以在一定程度上提高准确性，但仍然难以应对复杂的噪声环境。
三、基于深度学习的语音端点检测方法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将深度学习应用于语音端点检测。
基于深度学习的语音端点检测方法主要利用神经网络来提取语音信号的特征，并通过训练模型来学习语音和噪声的区分特征。
这种方法可以有效地应对复杂的噪声环境，提高语音端点检测的准确性。
在具体实现上，深度学习模型通常采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等结构。
这些网络可以自动提取语音信号中的时频特征和上下文特征，从而更好地识别语音和噪声的区分特征。
此外，还可以采用无监督学习或半监督学习方法来训练模型，以适应不同环境和不同语种的语音信号。
四、实验与分析为了验证基于深度学习的语音端点检测方法的性能，我们进行了多组实验。
实验结果表明，基于深度学习的语音端点检测方法在各种噪声环境下均取得了较好的效果。
与传统的语音端点检测方法相比，基于深度学习的方法具有更高的准确率和更低的误报率。
此外，我们还分析了不同网络结构和参数对实验结果的影响，为后续研究提供了有价值的参考。
end point detector epd原理
7-19-10-end point detector epd原理端点检测（Endpoint Detection, EPD）是一种信号处理技术，用于检测音频信号或语音信号中的开始和结束点。
EPD的主要目的是从输入信号中准确地确定信号的活动时间段，这对于语音识别、语音处理和音频处理等应用非常重要。
EPD 的工作原理通常涉及以下几个步骤：1. 信号预处理：首先，原始音频信号会经过一些预处理步骤，以去除噪音、增强信号等。
这可以包括滤波、消除直流分量、降噪等。
2. 特征提取：从预处理后的信号中提取特征，这些特征有助于区分信号的活动和非活动部分。
常用的特征包括短时能量、短时过零率、短时谱特征等。
3. 阈值检测：使用特征值来检测信号活动部分的阈值。
这些阈值通常是动态的，根据信号的统计特性来确定。
4. 活动检测：根据特征值是否超过阈值，来判断信号是否处于活动状态。
当特征值超过阈值时，信号被认为是活动的，当特征值低于阈值时，信号被认为是非活动的。
5. 开始和结束点检测：一旦检测到信号的活动状态，EPD会确定活动的开始点和结束点。
这通常是通过跟踪特征值的变化来实现的。
当特征值从非活动状态变为活动状态时，被认为是活动的开始点，而当特征值从活动状态变为非活动状态时，被认为是活动的结束点。
6. 后处理：一些 EPD 算法可能包括后处理步骤，以进一步提高准确性，例如去除短暂的无声间隙或合并多个活动段。
EPD 的准确性和性能取决于所选的特征提取方法、阈值设置和算法。
不同的应用可能需要不同的 EPD 算法，以满足其特定的需求。
通常，EPD 在语音处理和自动语音识别（ASR）系统中被广泛使用，以确定语音信号的开始和结束点，以便进行后续的分析和处理。
语音实验一端点检测
实验一语音信号端点检测一、实验目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法；2．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法；3．掌握基于MATLAB 编程实现带噪语音信号端点检测；4．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
5. 学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
二、实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB三、实验原理端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果。
本次实验利用短时过零率和短时能量相结合的语音端点检测算法利用短时过零率来检测清音，用短时能量来检测浊音，两者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检测。
算法对于输入信号的检测过程可分为短时能量检测和短时过零率检测两个部分。
算法以短时能量检测为主，短时过零率检测为辅。
根据语音的统计特性，可以把语音段分为清音、浊音以及静音（包括背景噪声）三种。
在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。
对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音；短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。
将两种检测结合起来，就可以检测出语音段（清音和浊音）及静音段1、短时能量计算定义n 时刻某语言信号的短时平均能量En 为：∑∑--=+∞∞--=-=n N n m m n w m x m n w m x En )1(22)]()([)]()([式中N 为窗长，可见短时平均能量为一帧样点值的平方和。
特殊地，当窗函数为矩形窗时，有∑--==n N n m m x En )1(2)(2、短时过零率过零就是指信号通过零值。
过零率就是每秒内信号值通过零值的次数。
对于离散时间序列，过零则是指序列取样值改变符号，过零率则是每个样本的改变符号的次数。
对于语音信号，则是指在一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。
可以用相邻两个取样改变符号的次数来计算。
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实验一语音信号端点检测一、实验目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法；2．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法；3．掌握基于MATLAB 编程实现带噪语音信号端点检测；4．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
5. 学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
二、实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB三、实验原理端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果。
本次实验利用短时过零率和短时能量相结合的语音端点检测算法利用短时过零率来检测清音，用短时能量来检测浊音，两者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检测。
算法对于输入信号的检测过程可分为短时能量检测和短时过零率检测两个部分。
算法以短时能量检测为主，短时过零率检测为辅。
根据语音的统计特性，可以把语音段分为清音、浊音以及静音（包括背景噪声）三种。
在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。
对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音；短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。
将两种检测结合起来，就可以检测出语音段（清音和浊音）及静音段1、短时能量计算定义n 时刻某语言信号的短时平均能量En 为：∑∑--=+∞∞--=-=n N n m m n w m x m n w m x En )1(22)]()([)]()([式中N 为窗长，可见短时平均能量为一帧样点值的平方和。
特殊地，当窗函数为矩形窗时，有∑--==n N n m m x En )1(2)(2、短时过零率过零就是指信号通过零值。
过零率就是每秒内信号值通过零值的次数。
对于离散时间序列，过零则是指序列取样值改变符号，过零率则是每个样本的改变符号的次数。
对于语音信号，则是指在一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。
可以用相邻两个取样改变符号的次数来计算。
如果窗的起点是n=0，短时过零率Z 为波形穿过横轴（零电平）的次数|))1(())((|2110∑-=--=N n w w n S Sgn n S Sgn Z {00,1,1)sgn(≥<-=x x x短时过零可以看作信号频率的简单度量浊音的短时平均幅度最大，无声的短时平均幅度最小，清音的短时过零率最大，无声居中，浊音的短时过零率最小。
3、短时自相关函数∑--=+=1)()()(k N n ww w k n s n s k R ①是偶函数；②s(n)是周期的，那么R （k ）也是周期的；③可用于基音周期估计和线性预测分析4、判断语音信号的起点和终点利用短时平均幅度和短时过零率可以判断语音信号的起点和终点。
语音端点检测方法可采用测试信号的短时能量或短时对数能量、联合过零率等特征参数，并采用双门限判定法来检测语音端点，即利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。
首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限数值较小，对信号的变化比较敏感，很容易超过;另一个是比较高的门限，数值较大。
低门限被超过未必是语音 的开始，有可能是很短的噪声引起的，高门限被超过并且接下来的自定义时间段内的语音。
四、实验步骤及程序（1） 实验步骤：1、取一段录音作为音频样本。
2、利用公式分别编程计算这段语音信号的短时能量和短时过零率，然后分别画出它们的曲线。
3、调整能量门限。
4、进行幅度归一化并设置帧长、短时能量阈值、过零率阈值等参数。
5、编写程序实现语音端点检测。
6、最后得到语音端点检测图像。
（2) 语音信号的端点检测程序流程图：图 1.1 语音信号的端点检测程序流程图(3) 语音信号的端点检测实验源程序：clc;clear;[x,fs]=wavread('2.wav');%%[y] = end_point(x);%%% [f0] = pitch_sift(x,0.38,fs);% plot(f0);%%e_x=(frame(x,'lpc_spectrum',fs));%plot(e_x(2,:));%某一维随时间变化plot(e_x(:,89));%一帧信号各维之间变化hold on;c=melcepst(x,fs);plot(c(89,:),'k');frame定义% function [y] = frame(x,func,SAMP_FREQ,l,step)% where y is output on a frame by frame basis, x is input speech,% and l is the window size. l and step are optional parameters,% by default SAMP_FREQ is 8000, l is 200, and step is 100.% func is a string e.g. 'pitch' that determines a function that you want % to apply to x on a short-time basis.%% Written by: Levent Arslan Apr. 11, 1994%function [yy] = frame(x,func,SAMP_FREQ,l,step)[m,n]=size(x);if m>nn=m;elsen=n;x=x';endif nargin < 3, SAMP_FREQ=16000; end;if nargin < 4, l=SAMP_FREQ/40; end;if nargin < 5, step=l/2; end;num_frames=ceil(n/step); %NUMBER OF FRAMESx(n+1:n+2*l)=zeros(2*l,1); %ADD ZEROS AT THE END OF THE SPEECH SIGNAL i=[0:step:num_frames*step]';%i is the arithmetical proportion series by stepj=i*ones(1,l);i=j+ones(num_frames+1,1)*[1:l];y=reshape(x(i),num_frames+1,l)';y=(hanning(l)*ones(1,num_frames+1)).*y;for i=1:num_framescmd=sprintf('yy(:,i)=%s(y(:,i));',func);eval(cmd);endmelcepst定义function c=melcepst(s,fs,w,nc,p,n,inc,fl,fh)%MELCEPST Calculate the mel cepstrum of a signalC=(S,FS,W,NC,P,N,INC,FL,FH)%%% Simple use: c=melcepst(s,fs) % calculate mel cepstrum with 12 coefs, 256 sample frames% c=melcepst(s,fs,'e0dD') % include log energy, 0th cepstral coef, delta and delta-delta coefs%% Inputs:% s speech signal% fs sample rate in Hz (default 11025)% nc number of cepstral coefficients excluding 0'th coefficient (default 12)% n length of frame (default power of 2 <30 ms))% p number of filters in filterbank (default floor(3*log(fs)) )% inc frame increment (default n/2)% fl low end of the lowest filter as a fraction of fs (default = 0) % fh high end of highest filter as a fraction of fs (default = 0.5) %% w any sensible combination of the following:%% 'R' rectangular window in time domain% 'N' Hanning window in time domain% 'M' Hamming window in time domain (default)%% 't' triangular shaped filters in mel domain (default)% 'n' hanning shaped filters in mel domain% 'm' hamming shaped filters in mel domain%% 'p' filters act in the power domain% 'a' filters act in the absolute magnitude domain (default) %% '0' include 0'th order cepstral coefficient% 'e' include log energy% 'd' include delta coefficients (dc/dt)% 'D' include delta-delta coefficients (d^2c/dt^2)%% 'z' highest and lowest filters taper down to zero (default) % 'y' lowest filter remains at 1 down to 0 frequency and% highest filter remains at 1 up to nyquist freqency%% If 'ty' or 'ny' is specified, the total power in the fft ispreserved.%% Outputs: c mel cepstrum output: one frame per row%% Copyright (C) Mike Brookes 1997%% Last modified Thu Jun 15 09:14:48 2000%% VOICEBOX is a MATLAB toolbox for speech processing. Home page is at %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% This program is free software; you can redistribute it and/or modify % it under the terms of the GNU General Public License as published by % the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or % (at your option) any later version.%% This program is distributed in the hope that it will be useful,% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the% GNU General Public License for more details.%% You can obtain a copy of the GNU General Public License from% or by writing to% Free Software Foundation, Inc.,675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%if nargin<2 fs=11025; endif nargin<3 w='M'; endif nargin<4 nc=12; endif nargin<5 p=floor(3*log(fs)); endif nargin<6 n=pow2(floor(log2(0.03*fs))); endif nargin<9fh=0.5;if nargin<8fl=0;if nargin<7inc=floor(n/2);endendendif any(w=='R')z=enframe(s,n,inc);elseif any (w=='N')z=enframe(s,hanning(n),inc);elsez=enframe(s,hamming(n),inc);endf=rfft(z.');[m,a,b]=melbankm(p,n,fs,fl,fh,w);pw=f(a:b,:).*conj(f(a:b,:));pth=max(pw(:))*1E-6;if any(w=='p')y=log(max(m*pw,pth));elseath=sqrt(pth);y=log(max(m*abs(f(a:b,:)),ath));endc=rdct(y).';nf=size(c,1);nc=nc+1;if p>ncc(:,nc+1:end)=[];elseif p<ncc=[c zeros(nf,nc-p)];endif ~any(w=='0')c(:,1)=[];endif any(w=='e')c=[log(sum(pw)).' c];end% calculate derivativeif any(w=='D')vf=(4:-1:-4)/60;af=(1:-1:-1)/2;ww=ones(5,1);cx=[c(ww,:); c; c(nf*ww,:)];vx=reshape(filter(vf,1,cx(:)),nf+10,nc); vx(1:8,:)=[];ax=reshape(filter(af,1,vx(:)),nf+2,nc);ax(1:2,:)=[];vx([1 nf+2],:)=[];if any(w=='d')c=[c vx ax];elsec=[c ax];endelseif any(w=='d')vf=(4:-1:-4)/60;ww=ones(4,1);cx=[c(ww,:); c; c(nf*ww,:)];vx=reshape(filter(vf,1,cx(:)),nf+8,nc);vx(1:8,:)=[];c=[c vx];endif nargout<1[nf,nc]=size(c);t=((0:nf-1)*inc+(n-1)/2)/fs;ci=(1:nc)-any(w=='0')-any(w=='e');imh = imagesc(t,ci,c.');axis('xy');xlabel('Time (s)');ylabel('Mel-cepstrum coefficient');map = (0:63)'/63;colormap([map map map]);colorbar;end五、实验结果与分析-5510203000.511.5六、实验体会这次的实验，,给我最大的收获就是培养了独立思考的能力,通过读程序，我更加了解MATLAB的程序设计方法，进一步的了解了掌握基于MA TLAB编程实现带噪语音信号端点检测的原理，让我对这门课程又有了新的理解。