噪声环境下的语音关键词检测

噪声环境下语音多子带端点检测方法

ＬＮＸｉｇｕ．ＸＩＩｎｈａＡＯＸｉ
（ｅａｔｅｔｏｌｃｏｉＥｇｅｒｇｓｇｕｎｖｒｉ，Ｂｉｎ００４ｈｎ）ＤｐｒｎｆＥｅｔｎｃｎｉｅｎ，ＴｉｈａＵｉｓｙｅｉｇ１０８，Ｃｉａｍｒｎｉｎｅｔｊ
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
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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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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— ｏｅａｏＳＲ）ＳｇａｏＮｉｔ，Ｎ为 — ｓＲｉ２Ｂ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，３ＳＦ其图是Ｎ为５ｄＢ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
【ｓａｔｎｏｄｒｔｖｒｏｅｔｅｓｏｔｏｉｇｏｈｒｄｔｎｌｓｅｃｎｐｉｔｄｔｔｎａｏｔｍｉｏｓＡｂｔｃ】Ｉｒｅｏｏｅｃｍｈｈｒｍｎｆｔｅｔｉｏａｐｅｈｅｄｏｎｓｅｃｉｌｒｈｎｎｉｒｃａｉｅｏｇｉｙ

《噪声环境下的语音关键词检测》范文

《噪声环境下的语音关键词检测》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，语音识别技术已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，在噪声环境下，语音识别系统的性能往往会受到严重影响，导致识别准确率大幅下降。

因此，如何在噪声环境下实现有效的语音关键词检测成为了一个亟待解决的问题。

本文将介绍一种基于深度学习的噪声环境下的语音关键词检测方法，以提高系统的准确性和鲁棒性。

二、相关技术概述2.1 语音识别技术语音识别技术是一种将人类语音转换为可处理信息的计算机技术。

它广泛应用于智能家居、智能车载系统、语音助手等领域。

然而，在噪声环境下，语音信号的信噪比降低，导致识别难度增加。

2.2 深度学习在语音处理中的应用深度学习在语音处理中具有广泛应用，如语音识别、语音合成、语音情感分析等。

通过训练深度神经网络模型，可以提高系统在噪声环境下的性能。

三、噪声环境下的语音关键词检测方法3.1 数据预处理在噪声环境下，首先需要对原始语音数据进行预处理，包括去噪、增强等操作，以提高信号的信噪比。

常用的去噪方法包括基于小波变换、基于谱减法等。

3.2 特征提取提取有效的语音特征是关键词检测的关键步骤。

常用的特征包括短时能量、短时过零率、MFCC（Mel频率倒谱系数）等。

这些特征能够反映语音信号的时域和频域特性，有助于提高关键词检测的准确性。

3.3 深度神经网络模型构建构建深度神经网络模型是实现关键词检测的核心步骤。

常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。

这些模型能够从原始语音数据中学习到有用的特征表示，从而提高关键词检测的准确性。

3.4 关键词检测算法实现基于深度神经网络模型，可以实现高效的关键词检测算法。

具体步骤包括：输入预处理后的语音数据，通过神经网络模型提取特征；然后利用分类器对特征进行分类，判断是否包含关键词；最后输出关键词检测结果。

四、实验与分析为了验证本文提出的噪声环境下的语音关键词检测方法的性能，我们进行了实验分析。

复杂噪声环境下的语音端点检测系统

ｅｔｍａｉｎｓ是当系统收到一段包含语音的信号时对语音端点进行定位，丢弃语音前后的噪声段，语音交付下一级进行后续处理。将语音端点检测的作用主要有３个方面：一，提第能高后续处理（如语音识别处理）准确性和处理效率；的第二，能为后续处理提供段落分割的依据；三，为第能噪声估计算法提供段信息。
ｐｏｅｓｉｅｉｌｍｅｔｄＡｔｔｅａｒｃｓｗｌｂｍｐｅｎｅ．ｌｈｓｍｅ，ｔｏｎｖｌｆａｕｅｒｉｔｄｃｄｎｏｔｅｙｔｍ：ａａｔｅｏｓｗｏｅｅｔｒｓａｅｎｒｕｅｉｔｈｓｓｅｄｐｉｎｉｏｖｅ
ａｄｈｅｅｕｔｓｏｔｔｔｅｙｔｍｈａａｈＪｈｅｏｍａｅｎｏｎｔｒｓｌｈｗｓｈａｈｓｓｅｓｐｒｒｎｃｉｃｍｐｌａｅｎｉｅｎｉｎｍｅｔｇｆｉｔｄｏｓｅｖｒｃｏｎ．
【关键词】段落包络幅度；复杂噪声环境；语音端点检测；自适应噪声估计【中图分类号】Ｔ９２Ｎ１【文献标识码】Ａ
ＡｉｅＡｃｉｉｔｃｉｎＳｓｅｆｒＣｏＶｏｃｔｔＤｅｅｔｙｔｍｏｍｐｉａｅｉｖｒｎｎｖｙｏｌｔｄＮｏｓＥｎｏｍｅｔｃｅｉ
语音干扰（背景的讲话声），确的端点检测会变如时准得非常困难。于复杂噪声下的端点检测问题，人已对前

噪声背景下语音端点检测方法的研究

噪声背景下语音端点检测方法的研究摘要:在实际环境中,并没有完全纯净的语音信号,一段语音信号往往都伴有噪声信号,所以研究在背景噪声环境中的语音端点检测更为重要。

常用的短时过零率法、短时能量法以及双门限法都存在着一个共同的问题,即对信噪比要求较高。

为了解决这一问题我们提出了一改进算法,即基于谱减法思想的语音端点检测的方法,有效的提高检测的正确率。

关键词:端点检测噪声短时能量短时过零率谱减法1、引言语音端点检测是指用计算机数字处理技术来找出语音信号中的字或词等的起点和终点这俩个端点。

作为语音识别的前端,准确的端点检测可以提高识别的准确率。

语音端点检测的困难在于一段信号中的无声段或者录制一段语音段的前后人为呼吸等产生的杂音、语音开始处的弱摩擦音或弱爆破音以及终点处的鼻音,这些使得语音的端点需要综合利用语音的各种信号特征,从而确保定位的精确性,避免包含噪音信号和丢失语音信号。

常用语音端点检测法有短时过零率法、短时能量法以及双门限法。

但是对于信噪比要求较高,所以本文提出了一种基于谱减法思想的语音端点检测算法,提高语音端点检测的正确率。

2、语音端点检测方法常用方法中的短时能量法,语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上,语音段的能量与噪声段能量相比,要大于噪声段的能量,因此可以以此为依据进行检测;短时过零率法,短时过零率可以区别语音是清音还是浊音[1,2],因此它可以从背景噪声中找出语音信号;传统双门限比较法,首先为短时能量和过零率分别确定两个门限,较低的门限对信号的变化比较敏感,较高的门限是用来确定进入语音段。

当低门限被超过时,未必是语音的开始而很有可能是由很小的噪声所引起的波动,但当高门限被超过并且在接下来的时间段内一直超过低门限时,则意味着语音信号的开始[3]。

但是上述三种方法在低信噪比时检测效果就不是很理想了。

因此我们提出了一种改进算法。

3、基于谱减法思想的语音端点检测算法的研究3.1 谱减法概述由于语音生成模型是低速率语音编码的基础,当语音受到噪声干扰时,提取的模型参数将很不准确,重建的语音质量急剧恶化。

噪声环境下的语音识别算法研究

噪声环境下的语音识别算法研究随着现代生活的发展，我们经常会处于各种噪声环境中，比如街头的汽车噪音、办公室的谈话声等等。

这些噪声对于语音识别系统的性能产生了不小的影响。

噪声环境下的语音识别算法研究就是为了提高在噪声环境下语音识别系统的准确率和稳定性。

１．噪声鉴别与抑制噪声环境中的语音信号与噪声信号交叠在一起，使得语音信号的特征难以被准确提取。

首要任务是进行噪声检测，将噪声从语音信号中分离出来，以减小噪声对语音识别的影响。

当前常用的噪声鉴别算法有基于统计模型的方法、基于特征变化的方法等，并且在噪声多样性较大的情况下需要根据实际情况选择合适的噪声模型。

２．特征优化在噪声环境下，传统的语音特征提取方法无法有效提取纯净的语音特征。

需要对特征进行优化，以增强语音信号的可识别性。

目前，有很多特征提取方法可以用于噪声环境下的语音识别，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征、PLP（Perceptual Linear Prediction）特征、LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）特征等。

３．模型优化传统的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的语音识别算法在噪声环境下表现出较差的性能。

需要针对噪声环境下的特点，对模型进行优化。

近年来，深度学习已经被引入到语音识别领域，并在噪声环境下展现出了优越的性能。

常用的深度学习模型有深度前馈神经网络（Deep Feedforward Neural Network，DFNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。

噪声环境下的语音识别算法研究是提高语音识别系统准确率和稳定性的关键。

通过对噪声的鉴别与抑制、特征优化、模型优化以及后处理技术的研究，可以有效提高在噪声环境下语音识别系统的性能，提高用户的使用体验。

噪声环境下语音识别的端点检测技术

厂 — —— — —— — — — —— — — —— — — —— — 一
的估计值，向量Ｃ示．用表
② 计算每帧信号的倒谱系数，然后计算每帧信号的倒谱系数与噪声倒谱系数的估计值的倒谱距离．假设信号能量谱的密度ｓＷ）（的对数是以ｅ为底，如果将其转换为ｄ值，Ｂ依据１１（，０ｇＳＷ）需作换底运算，０ｇＳＷ）１１由此产生修正因子４３２所以式（）１１（／ｒ０，ｌ．４，３可近似为：
终点的位置．准确的语音信号端点检测可以正确地进行语音处理．本文在噪声情况下对两种语音端点检测方法进行实验比较，通过分析信号的特征参数来进行带噪语音的端点检测．仿真实验结果表明，在
低信噪比环境下倒谱特征参数具有更准确的端点检测率．
１语音端点检测技术
１１基于倒谱特征的带噪语音端点检测．
ｃＯ＝ｌｌｇ（），（）ＷｏＳ
式中，（为倒谱系数，（Ｃ）Ｃ）＝Ｃ一）（是实数．
（２）
如有一对谱密度函数ＳＷ）ｓ’Ｗ）根据Ｐｒｅａ定理可用倒谱距离来表示对数谱的均方距（和（，ａｓｖｌ离为：
［中图分类号】Ｔ３２Ｐ１Ｏ引言
［文献标识码】Ａ
［章编号】１０ —２ｏｌ０７０文０９１２２０）１—０４０４—０４
在语音识别系统中，正确确定语音段端点不仅能减少计算量，而且还可以提高语音识别的正确率，语音端点检测也是语音自适应增强算法与语音编码系统的重要部分．语音端点检侧的传统方法通常采用语音的短时能量，这些方法在高信噪比时具有良好的性能，而在低信噪比时性能较差．实际应用在中，由于环境噪声的影响，给语音识别系统的稳定性带来严重问题，使语音识别系统的识别性能降低．噪声语音信号的语音端点检测，是语音处理系统中关键的一步．端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落（如音素、音节、词素、词等）的始点和

一种噪声环境下的语音端点检测方法

维普资讯
第２６卷第３期
２００Ｖｏ．６，Ｎｏ３１２．
Ｊｎ．２０７ｕ，０
ＴｅｈｃｌＡｃｏｔｃｃｎｉａｕｓｉｓ
一
种噪声环境下的语音端点检测方法
王文延１，曾庆宁，李琴，赵中华，２
（＿桂林电子科技大学信息与通信学院，桂林５１０１４０４；２．广西师范大学物理与信息工程学院，桂林５１０）４０４
摘要：利用短时过零率来检测清音，短时能量来检测浊音，者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检用两
Ｅｅｔｏｉｃｅｃ，ＧａｇｉＮｏｍａｎｖｓｔ，Ｇｉｉ１０，Ｃｉ）ｌｃｒｎＳｉｎｅｕｎｘｒｌＵｉｅｉｙｕｌｎ５０４ｈｎｃｒ４ａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｂｙｓｕｙｎｇｎｉｙｓｅｈｉｈｉｅｆｅｕｎｙｄｍａｎ，ａｎｗｐｅｈｄｔｃｉｎｍｅｏａｅｔｄｉｏｓｐｅｃｎｔｅｔｍ－ｑｅｃｏｒｉｅｓｅｃｅｅｔｔｄｂｓｄｏｈｏｅｏｎｄｃｍｐｏｉｏｔａｈｎｕｓｔｓｐｏｏｅ．Ｗｉｍａｈｎｇｐｒｕｔ．ｔｅｄｃｍｐｓｄｔｍｅｆｅ－ｓｔｎｗｉｍｔｉｇｐｒｕｓｉｒｐｓｄｉｈｃｉ血ｃｔｉｕｓｓｈｅｏｉｏｅｉ－ｑｒｕｎｃｎｒｙｏｅｉｎａｌａｉｔｉｕｏｅｔｅｋｅｕｎｙｄｍａｎ．Ｕｓｎｅｓｅｃｈｒｅｙｅｅｇｆｔｓｇａｈｈｌｓａｃｅｒｄｓｒｔｎｉｔｉ－ｑｅｃｏｂｉｎｈｍｉｉｇｔｐｅｈｃａ－ｈａｔｒｔｃ，ｅｄｏｔａｅｄｆｅｅｔａｅｙｓｔｉｈｅｈｌａｕ．Ｃｏｃｅｉｉｓｎｐｉｓｃｎｂｉｒｎｔｄｂｅｔｓｎｉｎｇａｔｒｓｏｄｖｌｅｍｐａｅｔｅｃｎｅｔｎｌｒｄｗｈｔｏｖｎｏａｉｈｉｍｅｏａｓｓｚｒｒｓｉｇｒｔｏｔｅｅｔｔｅｓｒｎｓｓｓｏｔｉｅｅｅｇ０ｄｔｃｅｓｎｔｈｔｄｔｔｕｅｅｏｃｓａｏｄｔｃｈｏｎｉｈｕｄａｄｕｅｈｒ－ｍｎｒｔｙｔｅｔｔｏａ，ｅｈｎｌｈｕｈｔｅｔａｔｏｇｅｒａ－ｉｅｃｐｂｉｔａｒｃｄｈｅａｃｒｃｆｅｄｏｔｉｒａｌｍｐｖｄｉｏｓｎｉｈｌｍａａｌｙｉｓｃｉｅ，ｔｉｓｉｆｃｕａｙｏｎｐｉｇｅｔｉｒｅｎｉｙｅｖｒｎｓｙｏｎ－

车内噪声环境下的语音端点检测和增强技术

Ｋｅｗｏｒｓ：ｓｅｈｎｃｎｔｅ；ｎｏｎｔｔｃｉｎ；ｎｐａｉｉｎｉｍｅｆｅｑｅｙｐｅｔａｅｒｐｙｄｐｅｃｅｈａｍｎｔｅｄｐｉｄｅｅｔｏｂａｄｔｒｔｏｎｇｌｒｕｎｃｓｃｒｌｎｔｏｙ
ａｃｕａｅｙ，ｏｏｍｅｅｈｌｇｍｕｓｂｅｅｌｐｄ．ｐｅｃｅａｃｅｅｔｓｐｕａｔｃｎｏｏ．ｓａｒｃｒｔｌＳｓｔｃｎｏｏｙｔｄｖｅｏｅＳｅｈｎｈｎｍｎｉａｏｐｌｒｅｈｌｇＴｈｉｐｐｅｄｅｃｂｅａｅｙｓｒｓｎｗｂｎｄｉａｐａｔｉｎｉｍｅｆｅｕｅｃｓｃｒｌｎｒｐｙｒｉｏｎｇｔｌｒｑｎｙｐｅｔａｅｔｏｅｎｐｏｎｔｅｈｎｌｙ，ｔｔｅｅｅｎｌｇｔｅｔｒｏｎｔｎｄｎｐｏｎｃｎｅｏｄｄｉｔｃｏｏｇｗｉｈｈｓｔｃｈｏｏｙｈｓａｔｐｉａｅｄｉｔａｂｆｕｎ
２ＮｒｈｎｏｐｔｇＴｃｎｌｇｎｔｕｅＢｉｎ０３Ｃｉａ．ｏｈＣｉａＣｍｕｎｅｈｏｏｙＩｓｔｔ，ｅｉｇ１０８，ｈｔｉｉｊ０ｎ
Ｅ—ｍａｌｍａｏｈ２０１１３．ｏｉ：ｌｎｇｕａ０＠６ｃｍ
摘
要：随着现代科技的发展，车栽电子设备越来越多，但是如果在驾驶中司机的手离开方向盘去操作这些电子设备却是很危险
的。对于这个问题的一个解决方法就是这些设备都采用语音识别作为它们的输入接口。通常的语音识别系统在噪声环境下的识别

噪声环境下的语音识别算法研究

噪声环境下的语音识别算法研究一、引言随着智能语音助手、语音识别技术在日常生活中的广泛应用，语音识别技术已经成为人工智能领域的一个热门研究方向。

在实际应用场景中，语音识别技术往往会面临各种复杂的噪声环境，如街道上的交通噪音、人群的喧闹声、工业设备的机械噪音等，这些噪声都会对语音信号的质量和识别准确性造成影响，因此如何在噪声环境下提高语音识别的准确度成为一个迫切需要解决的问题。

二、噪声环境下的语音识别挑战在噪声环境下进行语音识别，面临着多方面的挑战。

首先是噪声会改变语音信号的谐波结构和频谱特征，降低语音信号的可辨识性。

其次是噪声会干扰信号的时域和频域特征，使得语音信号的频谱平滑度降低，共振峰位置偏移，极大地增加了识别困难度。

噪声还会改变语音信号的能量分布，使得语音信号的高能量部分减弱，低能量部分增强，导致语音信号的动态范围降低，从而对语音识别算法的效果产生不利影响。

三、噪声环境下的语音识别算法为了解决噪声环境下的语音识别问题，研究人员提出了多种算法和方法。

常用的方法包括：1. 噪声抑制噪声抑制是通过对语音信号进行滤波或者变换来减弱噪声对语音信号的干扰。

常用的噪声抑制方法包括谱减法、频域抑制法、时域抑制法等。

这些方法可以有效地减弱噪声对语音信号的影响，提高语音识别的准确度。

2. 特征增强特征增强是通过对语音信号的特征进行增强，使得语音信号在噪声环境下更易于识别。

常用的特征增强方法包括倒谱平滑、频谱增强、自适应预加重等。

这些方法可以提高语音信号的可辨识性，降低噪声干扰。

3. 模型优化模型优化是通过对语音识别模型进行改进，使得模型能够更好地适应噪声环境下的语音信号。

常用的模型优化方法包括改进神经网络结构、引入噪声模型进行训练、使用多模态信息进行辅助等。

这些方法可以提高语音识别模型对噪声环境下语音信号的鲁棒性，从而提高识别准确度。

四、研究现状及未来发展趋势目前，噪声环境下的语音识别算法研究取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战。

《噪声环境下的语音关键词检测》范文

《噪声环境下的语音关键词检测》篇一一、引言在日常生活和各种应用场景中，噪声环境的存在使得语音检测和分析任务变得更为复杂。

尤其是对那些在噪声环境中需要进行关键词检测的场景，如紧急情况下的报警系统、城市公共场所的语音识别以及视频会议等，如何有效地在噪声环境下进行语音关键词检测，已成为当前研究的热点问题。

本文将深入探讨噪声环境下的语音关键词检测的重要性和相关技术方法。

二、噪声环境下的语音关键词检测的重要性在噪声环境下进行语音关键词检测具有极高的实用价值。

在公共安全领域，如火灾、地震等紧急情况下的报警系统，需要在嘈杂的环境中准确识别出特定的关键词，以便及时响应和救援。

在公共场所，如车站、机场等，通过语音关键词检测可以提供更便捷的服务。

此外，在视频会议等场景中，有效的语音关键词检测可以减少外界噪声的干扰，提高会议效率。

因此，噪声环境下的语音关键词检测是当今技术研究的热点。

三、噪声环境下语音关键词检测的关键技术在噪声环境下实现准确的语音关键词检测需要克服许多技术挑战。

关键的技术手段主要包括噪声抑制、特征提取和模型设计等方面。

首先，噪声抑制是关键的一步。

针对不同类型的噪声，如城市交通噪声、工厂噪声等，可以采用不同的噪声抑制算法来降低噪声对语音信号的干扰。

这些算法包括基于频域的滤波算法、基于时域的盲源分离算法等。

其次，特征提取是另一个重要环节。

在去除或减少噪声后，需要对语音信号进行特征提取，以便进行后续的关键词检测。

这包括使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和短时能量等特征提取技术来从原始的语音信号中提取出有效的信息。

最后，模型设计是核心部分。

根据不同的应用场景和需求，可以选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练和优化。

这些模型能够根据已提取的特征信息识别出关键词，并在嘈杂的环境中保持较高的准确率。

四、应用实践与展望在现实生活中，噪声环境下的语音关键词检测已经在许多领域得到广泛应用。

例如，在城市监控系统中，可以利用该技术识别出重要关键词并进行预警；在紧急救援中，可以通过实时语音识别实现更快的救援响应；在会议等应用场景中，可以提高沟通效率和减少外部干扰。

环境噪音中语音分离辨识系统

环境噪音中语音分离辨识系统环境噪音中语音分离辨识系统环境噪音中语音分离辨识系统是一种可以从嘈杂的环境噪音中提取出目标语音信号的技术系统。

在现实生活中，我们经常会遇到一些噪音干扰，比如在咖啡厅、公交车上或者工厂车间等地方。

这些噪音会干扰我们对语音信号的理解和识别，给沟通和交流带来困扰。

环境噪音中语音分离辨识系统的主要目的就是通过算法和技术来消除环境噪音，从而提取出清晰的语音信号。

这一系统通常由硬件设备和软件程序组成。

硬件设备包括麦克风、扬声器和信号处理器等，而软件程序则负责处理信号和进行分离辨识。

在这个系统中，首先需要将收集到的语音信号通过麦克风输入到系统中。

然后，系统会对这些输入信号进行预处理，包括去除背景噪音和增强目标语音信号。

预处理的关键是通过算法和技术来分析和区分环境噪音和语音信号，然后有选择性地去除噪音，以保留清晰的语音。

接下来，经过预处理后的信号将被送入信号处理器中进行进一步处理。

在信号处理的过程中，系统会根据一系列的算法和模型来识别和分离语音信号。

这些算法和模型基于对语音信号的特征分析，如频谱分析、时域分析、语音识别等，以及对环境噪音的建模。

通过这些算法和模型的应用，系统可以准确地将目标语音信号从环境噪音中提取出来。

最后，分离出的语音信号经过信号处理器输出到扬声器，供人们进行听取和理解。

这样，我们就能够在嘈杂的环境中更好地理解和识别语音，从而改善沟通和交流的效果。

总的来说，环境噪音中语音分离辨识系统是一项非常有用的技术。

它可以在噪音干扰的环境中提供清晰的语音信号，帮助人们更好地理解和识别语音。

这对于改善沟通、提高工作效率以及提升生活质量具有重要意义。

随着技术的不断进步和应用的推广，相信这一系统将发挥越来越重要的作用。

高噪声环境下的语音识别算法研究

高噪声环境下的语音识别算法研究摘要：语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于语音助手、智能手机、智能家居等领域。

然而，在高噪声环境下，传统的语音识别算法往往受到严重干扰，导致识别准确率下降。

因此，本文针对高噪声环境下的语音识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习的算法，并对其进行了实验验证。

1. 引言随着科技的不断发展，人机交互技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。

语音识别作为其中一项关键技术，在智能手机、智能家居等领域广泛应用。

然而，在高噪声环境下进行准确的语音识别仍然是一个具有挑战性的问题。

2. 高噪声环境对传统语音识别算法的影响在高噪声环境中进行准确的语音识别是一个具有挑战性和复杂性问题。

传统基于模板匹配和隐马尔可夫模型的语音识别算法往往受到噪声的严重干扰，导致识别准确率下降。

噪声会改变语音信号的频率、幅度和时域特性，使得语音信号与模板之间的匹配变得困难。

3. 基于深度学习的高噪声环境下的语音识别算法深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

在高噪声环境下进行准确的语音识别，我们可以借鉴深度学习在其他领域中取得成功的经验。

首先，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取特征。

CNN可以通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过多个卷积层和池化层来逐渐提高特征表达能力。

对于高噪声环境下的语音信号，我们可以将其视为一种图像数据，并使用CNN来提取其频谱图等特征。

其次，我们可以使用长短时记忆网络（LSTM）来进行序列建模。

LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在高噪声环境下，语音信号中的噪声会导致序列中的时域特性变化，而LSTM可以通过记忆单元和门控机制来适应这种变化。

最后，我们可以使用连接时域和频域信息的方法来提高语音识别的准确率。

在高噪声环境下，时域和频域信息往往会相互补充。

通过将时域信息和频域信息进行融合，我们可以获得更准确的语音识别结果。

飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测

飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测摘要：为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点，提出一种鲁棒语音端点检测方法。

使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪，通过teager能量算子进一步滤除残余噪声，并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数，检测飞行员语音起止点。

实验结果表明，与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比，该方法能有效提高检测正确率。

关键词：驾驶舱人为因素；语音端点检测；最优改进对数谱幅度估计算法；teager能量算子；子带谱熵引言：航空安全是航空飞机高效运行的基础，目前，航空运输因素已成为导致空难的最重要因素。

必须准确识别和测量飞行员的行为或活动，如通信、导航、执行检查表等，以评估飞行员的工作负荷，改进驾驶舱的设计或飞行员的操作流程，避免飞行员繁重的工作负荷造成人为操作失误。

飞行员的语音信息是分析飞行员行为或活动的重要依据。

语音记录器中的飞行员语音可以通过终端语音检测技术提取，飞机空域的声环境非常复杂，包括发动机噪声、飞行过程中外部气流的紊流声、客舱控制设备的声音、空调噪声等。

这使得传统的语音端点检测方法的检测效果在直接基于频谱频率的情况下，信号能量以全带宽、信号能量以低带宽或零速度超过速度的情况下，在低噪声比下变得尖锐。

已有研究表明，蚁群频率信息能更有效地反映语音信号的时间特性。

在此基础上，采用谱计数的方法去噪，并以子带谱熵去噪语音作为判决参数，实现对端点语音的检测。

但是谱减法更适合于平稳噪声的状态，在复杂的航空环境中抑制噪声的能力较弱，在降噪过程中会产生音乐噪声。

谱熵子带能有效地区分语音和噪声，但在含噪人声中其性能较差，且语音和噪声的能量越来越大于噪声。

因此，引入了熵和能量相结合的决策参数，但在低噪声信号下，该方法的性能并不稳定。

针对飞机驾驶舱内强噪声环境，提出了一种鲁棒性强的语音端点检测方法，该方法结合了提高对数谱强度的优化改进算法和Teager能量算子。

《噪声环境下的语音关键词检测》范文

《噪声环境下的语音关键词检测》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别和关键词检测技术在许多领域得到了广泛应用。

然而，在噪声环境下，语音信号的复杂性和不确定性给关键词检测带来了巨大的挑战。

本文旨在探讨噪声环境下语音关键词检测的重要性和应用，分析现有技术及其局限性，并提出一种有效的解决方案。

二、噪声环境下语音关键词检测的重要性与挑战在现实生活中，我们常常面临各种噪声环境，如嘈杂的街道、会议室等。

在这些环境中，有效的语音关键词检测对于语音识别、语音翻译、智能家居、安全监控等领域具有重要意义。

然而，噪声环境下的语音信号往往受到各种干扰和干扰源的影响，导致信号质量下降，从而增加了关键词检测的难度。

三、现有技术及其局限性目前，针对噪声环境下的语音关键词检测，主要有以下几种技术：1. 基于传统信号处理的方法：这种方法主要依赖于滤波器、频谱分析等技术来提取语音信号中的关键词。

然而，在复杂的噪声环境下，这种方法往往难以准确提取出目标关键词。

2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在语音识别领域取得了显著的成果。

然而，在噪声环境下，深度学习模型往往受到训练数据不足、模型泛化能力差等问题的影响，导致关键词检测效果不佳。

四、解决方案针对上述问题，本文提出一种基于改进的深度学习算法的噪声环境下语音关键词检测方法。

该方法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：在原始的语音信号中，我们首先通过滤波器等技术去除部分噪声。

同时，利用基于短时能量和短时过零率的方法对语音信号进行端点检测，以便后续处理。

2. 特征提取：通过改进的深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等），从预处理后的语音信号中提取出关键特征。

这些特征应具有较好的抗噪性能和鲁棒性。

3. 关键词检测：将提取出的特征输入到分类器（如支持向量机、神经网络等）中进行关键词检测。

为了提高检测性能，我们可以采用多分类器融合的方法来综合多个分类器的结果。

4. 优化与改进：在实际应用中，我们还需要根据不同的噪声环境和关键词进行算法优化和改进。

《噪声环境下的语音关键词检测》范文

《噪声环境下的语音关键词检测》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别和关键词检测技术已成为许多领域中不可或缺的技术手段。

然而，在实际应用中，由于环境噪声的干扰，使得语音信号的识别和关键词检测变得十分困难。

因此，本文将重点探讨在噪声环境下如何实现高质量的语音关键词检测。

二、噪声环境对语音关键词检测的影响噪声环境是影响语音关键词检测的主要因素之一。

在噪声环境下，语音信号的信噪比降低，导致语音信号的失真和干扰。

这给语音识别和关键词检测带来了很大的挑战。

噪声不仅会干扰语音信号的准确性，还会增加算法的复杂性和计算成本。

因此，在噪声环境下实现高质量的语音关键词检测是一项具有挑战性的任务。

三、噪声环境下的语音关键词检测技术为了在噪声环境下实现高质量的语音关键词检测，需要采用一系列的技术手段。

首先，需要对语音信号进行预处理，包括去噪、增强和特征提取等操作。

其次，需要采用先进的语音识别算法和关键词检测算法，以提高识别的准确性和鲁棒性。

此外，还可以采用深度学习等技术手段，通过训练大量的数据来提高算法的泛化能力和适应性。

在预处理阶段，可以采用基于滤波器的去噪方法，如基于短时谱估计的去噪算法等。

这些算法可以有效地去除噪声干扰，提高语音信号的信噪比。

同时，还可以采用增强算法来提高语音信号的清晰度和可辨识度。

在特征提取阶段，需要从语音信号中提取出有效的特征信息，如声谱特征、音素特征等。

这些特征信息将作为后续语音识别和关键词检测的基础。

在语音识别和关键词检测阶段，可以采用基于深度学习的算法。

例如，可以采用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等模型来对语音信号进行建模和识别。

同时，可以采用支持向量机（SVM）等分类器来进行关键词检测。

这些算法可以通过大量的训练数据来提高识别的准确性和鲁棒性。

四、实验结果与分析为了验证上述方法的有效性，我们进行了实验。

实验结果表明，在噪声环境下采用上述方法可以有效地提高语音关键词检测的准确性和鲁棒性。

一种噪声环境的语音端点检测方法

ｆｒａｃｅｃｎｐｉｔｅｅｔｎｏｍｎｅｉｓｅｈｅｄｏｎｔｃｉ．ｎｐｄｏ
Ｋｅｒｓｔ — ｅｕｎｙａａｓ；ｕｂｎａｅｅｓａ（Ｂ；ｎｐｉｔｅｅｔｎｙｗｏｄ：ｉｆｑｅｃｌｉＳｂａｄＢｓｄＣｐｔｌＳＣ）ｅｄｏｎｄｔｃｏｍｅｒｎｙｓｒｉ
Ｃｍｕｅｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉＡｐｉｔｓｒｎｎｃｏ
一
种噪声环境的语音端点检测方法
帛，冯新喜，邱浪波ｂＮＧＢｏＦＮＧＸｉｘ，Ｕａｇｏ
常用的语音端点检测算法主要有短时能量、零率、过自相关法、谱熵法、谱距离法，倒以及由小波变换派生出的检测方法时能量和过零率通常配合使用，自相关法属于时。。短与域检测算法，其优点主要是算法简单、直观，容易理解，但是由于其抗噪性较差，因此很难在工程中作为主要检测方法。谱熵法和倒谱距离法属于基于Ｆｕｉｒｏｒ变换的频域算法，噪性ｅ抗和检测效果都较前者有了大幅提高，其是Ｍｅ倒谱算法，尤ｌ
摘
要：点检测是语音识别系统的一个重要组成，其是在噪声环境中，端尤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（Ｂ）ＳＣ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ＭＦＣ的仿真对比以及大量实验分析，Ｃ小波子带倒谱特征在语音端点检测申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

噪声环境下的语音关键词检测

噪声环境下的语音关键词检测随着智能家居、智能手机和自动化设备的快速发展,基于语音技术的人机交互变得越来越流行,例如谷歌公司的Google Now,微软公司的Cortana、亚马逊公司的Alexa和苹果公司的Siri已变得十分流行。

为了实现免手持的语音识别体验,语音识别系统需要持续不断地监听特定的唤醒词语来开始语音识别任务,这个过程通常被称为关键词检测(Keyword Detection,KWD)或关键词识别(Keyword Spotting,KWS)。

考虑到目前很多设备计算资源受限并且大都使用电池作为能量供应,这要求关键词检测必须满足小内存占用和低能量消耗的要求。

在现实世界的环境中,噪声干扰不可避免,噪声鲁棒性对于关键词识别任务而言至关重要。

为了提高关键词检测系统的鲁棒性,通用的方法是在系统前端增加一个语音增强模型。

本文为提高关键词检测模型的鲁棒性做了三个方面的尝试。

首先,本文将预训练的语音增强模型和关键词检测模型连接起来形成一个更复杂的系统。

整个模型使用联合训练的方法,因此关键词检测系统包含的语言学信息可以通过反向传播的方法传递给增强模型。

第二,本文提出了一种新的卷积循环神经网络,这种网络结构需要参数量和计算量更少,并且不会降低增强模型的性能,极大程度上满足了小内存、低功耗的设备部署需求。

最后,为了进一步提升系统的性能,设计了特征转换模块,将输入特征从能量谱转换为梅尔谱,有效地减少了计算量,更适合关键词检测系统。

本文采用的基于联合训练框架的CNN-MelCRN32关键词检测系统在测试集上的准确率为93.17%,与带噪训练的(基于Multi-condition训练方法)基线系统相比相对提升64.2%,显著地提高了关键词系统的噪声鲁棒性。