《语音信号处理》-端点检测
华南理工大学_语音信号实验四：MFCC特征提取
华南理⼯⼤学_语⾳信号实验四：MFCC特征提取华南理⼯⼤学《语⾳信号处理》实验报告实验名称：端点检测姓名：学号：班级：11级电信7班⽇期：2014年3 ⽉1.实验⽬的1、熟练运⽤MATLAB软件进⾏语⾳信号实验；2、熟悉短时分析原理、MFCC的原理；3、学习运⽤MATLAB编程进⾏MFCC的提取；4、学会利⽤短时分析原理提取MFCC特征序列；2. 实验原理MFCC：语⾳识别和说话⼈识别中，常⽤的语⾳特征是基于Mel频率的倒谱系数（即MFCC）。
MFCC参数是将⼈⽿的听觉感知特性和语⾳的产⽣机制相结合。
Mel频率可以⽤如下公式表⽰：在实际应⽤中，MFCC倒谱系数计算过程如下;①将信号进⾏分帧，预加重和加汉明窗处理，然后进⾏短时傅⾥叶变换并得到其频谱。
②求出频谱平⽅，即能量谱，并⽤M个Mel带通滤波器进⾏滤波；由于每⼀个频带中分量的作⽤在⼈⽿中是叠加的。
因此将每个滤波器频带内的能量进⾏叠加，这时第k个滤波器输出功率谱③将每个滤波器的输出取对数，得到相应频带的对数功率谱；并进⾏反离散余弦变换，得到L个MFCC系数，⼀般L取12~16个左右。
MFCC系数为④将这种直接得到的MFCC特征作为静态特征，再将这种静态特征做⼀阶和⼆阶差分，得到相应的动态特征。
3.实验数据及平台本实验所采⽤的数据是语⾳⽂件phrase.WAV和monologue speech_female，平台是MATLAB。
4. 实验过程（步骤）（1）实验步骤①输⼊样本⾳频②给样本⾳频预加重、分帧、加窗③将处理好的样本⾳频做傅⾥叶变换④进⾏Mel频率滤波⑤进⾏Log对数能量⑥对样本求倒谱⑦输出MFCC图像（2）、MFCC提取程序流程图5. 实验结果及讨论运⾏附录程序，得到的结果为：1、采⽤语⾳⽂件phrase.WAV，得到的MFCC特征提取图像为:2、采⽤语⾳⽂件monologue speech_female.wav，得到的MFCC特征提取图像为：通过计算MFCC参数，获得了声纹识别的特征参数。
语音端点检测方法研究
语音端点检测方法研究1沈红丽，曾毓敏，李平，王鹏南京师范大学物理科学与技术学院，南京（210097）E-mail：orange.2009@摘要: 端点检测是语音识别中的一个重要环节。
有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间,增强系统处理的实时性,而且能排除无声段的噪声干扰,增强后续过程的识别性。
可以说,语音信号的端点检测至今天为止仍是有待进一步深入的研究课题.鉴于此,本文介绍了语音端点算法的基本研究现状,接着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,如经典的基于短时能量和过零率的检测方法,基于频带方差的检测方法,基于熵的检测方法,基于倒谱距离的检测方法等.并基于这些方法的分析,对端点检测方法做了进行了总结和展望,对语音信号的端点检测的进一步研究具有深远的意义。
关键词：语音信号；端点检测；噪声中图分类号：TP206. 11. 引言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。
语音信号的端点检测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. 研究表明[1],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。
确定语音信号的起止点, 从而减小语音信号处理过程中的计算量, 是众多语音信号处理领域中一个基本而且重要的问题。
有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间,增强系统处理的实时性,而且能排除无声段的噪声干扰,增强后续过程的识别性。
可以说,语音信号的端点检测至今天为止仍是有待进一步深入的研究课题。
2. 语音端点检测主要方法和分析在很长一段时间里,语音端点检测算法主要是依据语音信号的时域特性[2].其采用的主要参数有短时能量、短时平均过零率等,即通常说的基于能量的端点检测方法。
语音的端点检测处理技术
语音的端点检测处理技术王晓亚,鲁玉海(中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081)摘 要 语音端点检测是语音识别过程中的一个重要环节,不同的端点检测方法对不同噪声的分辨能力不同。
实际应用环境中的背景噪声主要为调谐噪声,传统能零积的方法对此噪声却无能为力,为了能有效去除调谐噪声,对能零积的方法做了改进,使用能量比过零率的方法,有效地去除了应用环境中的调谐噪声,并对普通白噪声也有同样效果。
通过与MFCC 倒谱进行比较,其检测概率与MFCC 倒谱检测概率相同,而在实时性上能明显优于MFCC 倒谱系数。
关键词 语音信号;端点检测;过零率;能量中图分类号 TN915 04;TN911 72 文献标识码 A 文章编号 1003-3106(2010)02-0016-03Endpoint Detection of Speech SignalW ANG Xiao ya,LU Yu hai(The 54th Research I nstitute o f CE TC ,Shijia zhuan g Hebei 050081,China)Abstract Endpoint detection is to detect the speech and the noi se in the speech signal.Due to the wide variety of speech and complex background,different methods give di fferent results.For eliminating the tuning noise,traditional energy zero product method is helpless.Inthis paper,an improved method from energy zero product method is put forward to get rid of this noise effectively.T he simulation results show that this method is more efficient than the MFCC in real time operation,and also gives a good detection capability.Key words speech signal;endpoint detection;zero crossing rate;energy收稿日期:2009 11 110 引言在语音信号预处理技术中,语音端点检测(vad)广泛应用于通信系统、语音编码等。
一种语音信号端点检测方法的研究
一种语音信号端点检测方法的研究吴亮春潘世永（西华大学数学与计算机学院，四川成都 610039）摘要在语音识别系统中，端点检测的误差会降低系统的识别率，进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。
因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。
本文提出了一种基于模型的Teager 能量端点检测方法。
实验证明，该算法比传统的能量过零率端点检测算法具有更高的识别率，能够更准确的检测出语音信号的端点。
关键词端点检测；模型；过零率1 引言语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。
如何高效地实现语音传输、存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。
而语音端点检测是语音分析、语音合成、语音编码、说话人识别中的一个重要环节，直接影响到后续工作的准确性。
在实际应用中，首先通常要求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。
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仍是有待进一步深入研究的课题。
2 语音信号的时域特征2.1 短时能量分析语音信号的能量随着时间变化比较明显，一般清音部分的能量比浊音的能量小的多，所以在区分清音和浊音，有声段和无声段的应用中效果比较明显。
对于信号{x（n）}，短时能量的定义如下：式中，， E n表示在信号的第n个点开始加窗函数时的短时能量。
通过上式可以看出，短时能量式语音信号的平方经过一个线性低通滤波器的输出，该线性低通滤波器的单位冲激响应为h（n）。
由于短时能量是对信号进行平方运算，因而增加了高低信号之间的差距，在一些应用场合并不合适。
端点检测
，即得
至此，求得了x1(n)，即规则部分时间序列。 (4)利用公式
求得复杂度C0 。
不同语音端点检测方法的实验结果 对比
实验条件
（1）英文数据库
(2)中文数据库
中文数据库的采集由学生，都说普通话，个别人略带地方色彩。因 语音信号主要集中在300一3400Hz，所以采用44100Hz的采样率，采样位 数16位，采样通道选用立体声，每人读5次，每次通读十个词语一遍。共 有250个有效测试session共有830MB的数据量。说话内容选择的词语考虑 到了汉语中各个元音、辅音、摩擦音、爆破音和鼻音等各个不同的汉语 因素。
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:
根据Lmapel和Ziv的研究，对几乎所有的x属于[0,1]区间的c(n) 都会趋向一个定值：
其中b(n)是随机序列的渐进行为，用它来使c(n)归一化，称为 “相对复杂度”。 定义相对复杂度:
通常就是用这个函数来表达时间序列的复杂性变化。从这种算法 可以看出，完全随机的序列C(n)值趋向于1，而有规律的周期运动的 C(n)值则趋向于0。
式中，Cn与C’n分别代表谱密度函数S(w)与S’(w)的倒谱系数。
方法： 倒谱距离的测量法步骤类似于基于能量的端点检测，只是将倒谱 距离代替短时能量来作为特征参数。首先，假定前几帧信号是背景噪 声，计算这些帧的倒谱系数，利用前几帧倒谱系数的平均值可估计背 景噪声的倒谱系数，噪声倒谱系数的近似值可按下述规则进行更新， 即当前帧被认为是非语音帧:
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
实验3 语音信号的端点检测 数字语音处理-学生版
x1 = 0; x2 = 0; for n=1:length(zcr) goto = 0; switch status case {0,1} % 0 = 静音, 1 = 可能开始
2020/10/28
if amp(n) > amp1 % 确信进入语音段 x1 = max(n-count-1,1); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif amp(n) > amp2 | ... % 可能处于语音段 zcr(n) > zcr2 status = 1; count = count + 1; else % 静音状态 status = 0; count = 0; end 2020/10/28
2020/10/28
• 语音结束点N2的检测方法与检测起点相同，从后向前 搜索，找第一个平均幅度低于ITL、且其前向帧的平均 幅度在超出ITU前没有下降到ILT以下的帧的帧号，记 为N2，随后根据过零率向N2+25帧搜索，若有3帧以上 的ZCR≥IZCT，则将结束点N2定为满足ZCR≥IZCT的最 后帧的帧号，否则即以N2作为结束点。
2020/10/28
三、实验要求
• 要求通过所学语音信号处理的知识，独立设计 算法，实现对一段包含背景噪声且前后有一段 空白的语音信号进行端点检测，找出语音的真 实起点和终点。
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四、实现方法
• 可先用麦克风录制一段语音，然后对语音加窗分帧， 并利用语音增强技术最大限度地滤除背景噪声；对加 窗后的语音信号求其短时平均幅度函数和短时平均过 零率，然后设定这两种参数的阈值，最终在整段语音 内通过两种参数与各自的阈值比较找出语音的真实起 点和终点。
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。
基于MATLAB的语音信号的端点检测
基于MATLAB的语音信号的端点检测摘要：语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，另一类方法是基于模式识别的方法，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域和频域分析及预处理，其次利用基于短时能量和短时过零率的双门限算法进行语音端点检测，并对这几种用这种算法进行端点检测，进行实验分析，分析此方法的优缺点。
关键词：语音信号处理；语音端点检测；双门限；短时能量；短时过零率Voice signal endpoint detection based on MATLABAbstract：Endpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method, another method is based on the method of pattern recognition , the main in this paper is based on the method of threshold method. The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points and analysis the advantages and disadvantages of this method.Key word：Signal processing; voice activity detection; double threshold; Short-time energy ;The rate of short-time zero-passing1.绪论语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。
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-端点检测
A noise robust endpoint detection algorithm for whispered speech based on EmpiricalMode Decomposition and entropyXue-Dan Tan Dept. of Phys. Sci. and Tech.Soochow UniversitySuzhou, Chinatanxuedan@He-Ming ZhaoDept. of ElectronSoochow UniversitySuzhou, ChinaJi-Hua Gu Dept. of Phys. Sci. and Tech Soochow UniversitySuzhou, ChinaZhi TaoDept. of Phys. Sci. and Tech Soochow UniversitySuzhou, Chinataoz@Abstract—This paper proposes a novel endpoint detection algorithm to improve the speech detection performance in noisy environments. In the proposed algorithm, Empirical Mode Decomposition is introduced to improve the performance of voice activity detector based on spectral entropy. We have evaluated system performance under noisy environments using a whispered database and NOISEX-92 Database. Experimental results indicate that our approach performs well in the degraded environment.Keywords-endpoint detection; whispered speech; Empirical Mode Decomposition; entropyI.I NTRODUCTIONEndpoint detection is used to distinguish speech from other waveforms. In many cases, endpoint detection has very board applications and plays an important part in speech and hearing, such as speech coding, speech recognition and speech enhancement. Many endpoint detectors algorithms have been proposed which are based on features of short-time signal energy, the high band energy and zero-crossing rate. However, these features do not work well under whispered conditions.Whisper is a natural form of speech that one uses for a variety of reasons. For example, individuals often communicate in environments where normal speech is inappropriate, while aphonic individuals may not be able to produce normal speech [1]. The mechanism of whisper production is different from normal speech. In normal speech, voiced sounds are produced by quasi-periodic excitation pulses. However, whispered speech is completely noise excited, with 20dB lower power than its equivalent voiced speech [2]. The spectrum of whispers also rolls off under 500Hz [3] due to an introduced spectral zero [4] and is typically flatter than the voiced spectrum between 500 and 2000 Hz [5].Because of no vocal fold vibration and low energy as well as noise-like, whispered speech is more difficult to detect than normal speech, especially under noisy environments.In [6], a robust VAD method based on spectral entropy was proposed. This method has shown a high detection accuracy compared with the conventional methods. Motivated by the feature in [6], an improved method in [7] was developed to identify whispered speech segments accurately. Both [6] and [7] are well suited for endpoint detection in stationary noise. However, most of noises are non-stationary. Each type of noise has its special distribution on the spectrum, and all of them are quite different from that of speech signal. The two methods above would become less reliable in non-stationary noise like Babble noise.In this paper, we focus on the method in [7] based on the improved spectral entropy, and incorporate Empirical Mode Decomposition (EMD) to improve the robustness of endpoint detection. EMD, introduced by Dr. Norden Huang in 1998 [8], is a powerful analytical method for non-linear and non-stationary signals. We use EMD to decompose whispered speech signal self-adaptively and locally. Some of the resulting IMFs are less noisy than the original signal, so we extract entropy-based feature from these IMFs and the experiments show that the proposed feature is superior to the entropy extracted from original whispered speech directly and the proposed method outperforms [7], especially under non-stationary background noise.The rest of this paper is organized as follows: in section 2, the basics of EMD is considered, then in section 3, the method in [7] is described, in section 4, the proposed method is introduced, and the experiments are shown in section 5 and finally, the conclusions are given in section 6.II.E MPIRICAL M ODE D ECOMPOSITION M ETHOD The EMD decomposes a given signal x(n) into a series of IMFs through an iterative process: each one with a distinct time scale [8]. The decomposition is based on the local time scale of x(n), and yields adaptive basis functions. The EMD can be seen as a type of wavelet decomposition whose sub-bands are built up as needful to separate the different components of x(n). Each IMF replaces the signal details, at a certain scale or frequency band [9]. The EMD picks out the highest frequency oscillation that remains in x(n). By definition, an IMF satisfies two conditions:1)The number of extremes and the number of zerocrossings may differ by no more than one.University Natural Science Research Project of Jiangsu Province (Grant No. 09KJD510005).Third International Symposium on Intelligent Information Technology and Security Informatics2) The average value of the envelope defined by the localmaxima, and the envelope defined by the local minima, is zero. Thus, locally, each IMF contains lower frequency oscillations than the just extracted one. The EMD does not use a pre-determined filter or a wavelet function, and is a fully data-driven method [8].For a given x(n), the algorithm of the EMD can be summarized as follows:1) Find all the points of the local maximum and all thepoints of the local minimum in the signal. 2) Create the upper envelope by a spline interpolation ofthe local maximum and the lower envelope by a spline interpolation of the local minimum of the input signal. 3) Calculate the mean of the upper envelope and thelower envelope. 4) Subtract the envelope’s mean signal from the inputsignal to yield the residual. 5) Iterate on the residual until it satisfies the “stop”criterion, The ‘stop’ criterion functions to check if the residual from Step 4 is an IMF or not. 6) Repeat the sifting process from Step 1 to Step 5 manytimes with the residue as the input signal so that all the IMFs can be extracted from the signal. After the EMD, the original input signal x(n) can be expressed as follows:1()()()nini x n c n r ¦n (1)III. S PECTRAL E NTROPYIn [7], the whispered speech is segmented into frames and pre-filtered by a high-pass filter setting of 500 Hz. Each frame is evenly divided into 4 sub-frames. For each sub-band, assuming X(k) is the wide-band spectrogram of speech frame x(n):12()()exp()Nn j nk X k x n NS ¦, k =1,}, N ; N =128 (2)Define s(k) as its power spectrum2()()s k X k (3)And E f denotes its energy1()Mf k E s k ¦, k =1,}, M ; M =64 (4)p(k) is the probability densities in frequency domain and can be written as()()fs k p k E (5)Thus the entropy for each sub-frame speech signal is defined as1()log ()Mk H p k p k ¦ (6)And the spectral entropy for the frame can then be calculated as the average of four sub-frames.IV. A N ENDPOINT DETECTION ALGORITHM FOR WHISPEREDSPEECH USING EMD AND SPECTRAL ENTROPY A speech signal is first decomposed into often finite IMFs by the EMD, as shown in (1). During the decomposition of EMD, on each little period of time, IMFs with the minimal scale are obtained first, then are IMFs with large scales, in the end is the IMF with the maximal scale. Theoretically, an IMF is a mono-component function, and is generated orderly according to the local time scales of the components. It turns out that EMD acts essentially as a dyadic filter bank resembling those involved in wavelet decompositions [9]. The whispered speech signal and the first six IMFs out of twelveand their spectrums are shown in Fig.1.Figure 1. The EMD of whispered speech “chuai” (the first six IMFs out oftwelve) and spectrumsIt is observed that the resulting IMFs are the different frequency parts of the signal. And compared with the original whispered speech signal, each spectrum of IMFs, especially the smaller-scale IMFs, is less noisy. Besides, speech has the AM-FM characteristics while noise signal does not, and the processing of EMD can meet these characteristics. As a result, whispered parts of IMFs are more stable than the noisy parts, namely, entropy values of whispered part are larger than the ones of noisy parts which is shown in Fig.2.Figure 2. The EMD of whispered speech “chuai” (the first six IMFs outof twelve) and entropy curvesThe larger scales have very low amplitudes, which are very small compared to the other IMFs, and thus it is not necessary to calculate theses posterior IMFs. This helps to reduce the computing time.The algorithm can be summarized as follows:1) Decompose the whispered speech signal with theEMD. 2) Choose the i -th IMF component, where i = 0, 1,}, I . 3) Weight the i -th IMF component by the Hammingwindow.Z (n )=0.54 0.46cos (2*S n /N ), n = 0, 1,} ,N 1 (7) where N is the frame length.4) Compute H(i ,j), which is the spectral entropy of the j -th frame of the i -th IMF component. 5) The final estimate is given by1()(,)Ii E j H i j ¦, j =1, 2,}, J (8)where J is the frame number of each IMF component.V.E XPERIMENT AND RESULTSThe whispered speech database used in the experiments here is Whisper_N Database (the whispered speech database constructed by the researchers of Nanjing University [10]) with a 2~10dB signal-to-noise ratio (SNR) from different male and female speakers. The noise signals used in the simulation include 3 kinds of noise (Babble, Volvo and F16) of NOISEX-92 Database. The whispered speech and various noise signals are mixed at 6 different SNRs (0dB, 5dB, 10dB, 15dB, 20dB and 25dB) to simulate the real noise environments. And we use a method based on energy and zero-crossing rate (method 1)and the method in [7] (method 2) for comparison with the proposed method (method 3). In our experiments, FFT is 512 points and window length is 256 samples with a window shift of 80 samples.A. Feature ComparisonFig.3 shows the features of three endpoint detection methods for clean whispered speech. One can notice that the discriminability of the proposed feature is obviously better than the others.Fig.4, Fig.5 and Fig.6 include the feature curves of the three methods above under Babble, Volvo and F16 noisebackgrounds respectively and SNR=10dB.(a) Clean whispered speech (b) Babble noise(c) Volvo noise (d) F16 noiseFigure 3. Various feature curves for whispered speech “chuai” indifferent types of noise at 10 dB SNRFrom the last figures, it is found that the introduction of EMD in method 3 almost makes the curves of noise become fairly flatter than the entropy in method 2, and the speech distributions in method 3 are more evident than others under the same SNR condition. It is obvious that the thresholds are easy to be tuned consistently for different noise signals. B. Endpoint Detection ExperimentsIn this experiment, we process 205 whispered speech samples from Whisper_N Database by the three methods above. The correct segmentation rates of clean whispered speech are showed in Table ȱ.TABLE I. CORRECT SEGMENTATION RATES OF CLEAN WHISPEREDSPEECH (%)Method 1 Method 2 Method 3Start point90.7317 93.1707 99.0244 End point48.4634 70.2439 83.90241)The accurate rates of both start point detection andend point detection obtained by method 3 are higher than others’. 2) All the accurate rates of start point detection are betterthan that of end point detection. Because the end of whispered speech signal is weaker than the start, the three methods above deteriorate at the detection of end points. The segmentation results obtained by the three methods above with different types and levels of noise are shown in Fig. 4, Fig. 5 and Fig. 6.(a) Start point(b) End pointFigure 4. Segmentation rates in Babble noise(a) Start point(b) End pointFigure 5. Segmentation rates in Volvo noise(a) Start point(b) End pointFigure 6. Segmentation rates in F16 noiseThe figure results prove that method 3 has an overall better performance than others in all SNRs and all the noise types used here. It can be noticed that method outperforms method 1, for example, Fig.5 and Fig.6 (b). Method 2 becomes useless in the presence of the non-stationary noises, which is particularly noticeable in Fig.4 (b) and Fig.6 (b). Thus we can see robustness of our approach under noisy conditions.VI. C ONCLUSIONSIn this paper, we presented a new method based on EMD and spectral entropy for whispered speech detection. The EMD decomposes the signals self-adaptively and locally. The resulting IMFs provide the local information, which is vital to the non-stationary signals. We get the entropy features from smaller scale IMF components. The proposed method benefits from the advantages of the EMD and attractive properties of the entropy and gets rid of the background noise to a certain extent. Our experiments show the proposed method can extract the whispered speech better than the method based on energy and zero-crossing rate and the method in [7], especially in noisy environments. However, the main limitation of EMD-based method is that it is computationally expensive. And the next step is to reduce the computational cost of the proposed method, and to enhance the detection rate of end point of our algorithm to be more effective at very low SNR Environment, for example, at 0 dB.R EFERENCES[1] R.W. Morris, M.A. Clements, “ Reconstruction of speech fromwhispers,” J. Medical Engineering & Physics. vol.24, pp.515-520, 2002. [2] Jovicic S.T, Dordevic M.M, “ Acoustic features of whisperedspeech.,”Acustica-acta acustica. 1996, 82:S228.[3] Jovicic S.T, “Formant feature differences between whispered and voicedsustained vowels,” Acustica-acta acustica. vol.84, pp.739-43, 1998. [4] Stevens K.N, Acoustic phonetics. Cambridge, MA: MIT Press.1998.[5] Schwartz MF, “Power spectral density measurements of oral andwhispered speech,” J .Speech Hearing Res. vol.13, pp.445-446, 1970.[6]Jia-lin Shen, Jeil-weih Hung, Lin-shan Lee, “Robust Entropy-basedEndpoint Detection for Speech Recognition in Noisy Environments,”ICSLP. pp.232-235, 1998.[7]Li X.L., Ding H.,Xu B.L., “Entropy-based initial/final segmentation forChinese whispered speech,” Acta Acustica.2005, 30(1), pp.69-75.[8]Norden E Huang, Shen Zheng, “The empirical mode decomposition andthe Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis,” J. Proceedings of the Roya1 Society of London, A454, pp.903-995, 1998.[9]Patrick Flandin, Gabriel Rilling, Paulo Goncalves, “Empirical ModeDecomposition As A Filter Bank,” IEEE Signal Processing Letters.pp.112-114, 2004.[10]Yang L.L., Li Y., Xu B.L., “The establishment of a Chinese whisperdatabase and perceptual experiment,” Journal of Nanjing University (Natural Sciences). pp.311-317, vol.41, 2005.。
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。
语音端点检测算法的研究及matla程序仿真与实现毕业设计 精品
摘要摘要语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，该方法根据语音信号和噪声信号的不同特征，提取每一段语音信号的特征，然后把这些特征值与设定的阈值进行比较，从而达到语音端点检测的目的，该方法原理简单，运算方便，所以被人们广泛使用，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
另一类方法是基于模式识别的方法，需要估计语音信号和噪声信号的模型参数来进行检测。
由于基于模式识别的方法自身复杂度高，运算量大，因此很难被人们应用到实时语音信号系统中去。
端点检测在语音信号处理中占有十分重要的地位，直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域分析，其次利用短时能量和过零率算法、倒谱算法、谱熵算法进行语音端点检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。
本文首先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。
其次再对语音信号加噪，对不同信噪比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。
关键词语音端点检测；语音信号处理；短时能量和过零率；倒谱；谱熵IAbstractEndpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method based on the different characteristics of speech signal and the noise signals, a voice signal for each extracted feature, and then set the values of these thresholds compare with the values to achieve the endpoint detection purposes, This method is simple, it convenient operation, it is widely used, the main in this paper is based on the method of threshold method. Another method is based on the method of pattern recognition , it needs to estimate the speech signal and the noise signal model parameters were detected. Because is based on the method of pattern recognition and high self-complexity, a large amount of computation, so it is difficult to be use in real-time voice signal system for people.The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points. Firstly, the algorithm were used to the original speech signal detection, and the algorithm to analyze and compare results. Secondly, the speech signal and then adding noise, SNR values for different endpoint detection, analysis and comparison of various algorithms under different SNR endpoint detection results, experimental results show that the spectral entropy of speech endpoint detectionIIalgorithm results better than the other two methods.Keywords voice activity detection;Signal processing; Average energy use of short-term and short-time average zero-crossing rat; cepstrum; spectral entropyIII毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
语音信号处理中的端点检测技术研究
语音信号处理中的端点检测技术研究随着语音技术的快速发展，语音信号处理技术也在不断创新和更新。
其中，端点检测技术在语音信号处理中起着重要的作用。
本文将就语音信号处理中的端点检测技术进行深入研究，探讨其在语音识别、语音增强、语音编解码等领域的实际应用。
1. 端点检测技术的基本原理端点检测技术是指在语音信号中自动识别信号的开始和结束点。
其基本原理是在语音信号中识别出信号的活动区（即声音出现的时间段），将其与语音信号中的静音区（即无声区域）区分开来。
在语音信号处理系统中，端点检测技术是一个非常关键的部分，它对后续语音信号处理的结果有着重要的影响。
2. 端点检测技术的分类根据端点检测技术的不同特点和应用领域，可以将其分为以下几种：（1）基于能量的端点检测技术：这种技术是根据语音信号中的能量变化来识别出信号的开始和结束点。
其主要原理是当信号的能量达到一定阈值时，判断此为信号开始点；当信号的能量低于一定阈值时，判断此为信号结束点。
此种方法的不足之处在于无法准确识别信号中存在低能量噪声或者说话人停顿的情况。
（2）基于短时能量和短时平均幅度差（Short-time Energy and Zero Crossing Rate）的端点检测技术：这种方法在能量分析的基础上，通过计算相邻两帧之间的能量变化量和过零率来确定端点。
过零率是信号经过零点的比例。
只有在过零率和能量变化等于阈值时，才被认为是信号的开始或结束点。
（3）基于Mel频率倒谱系数（Mel-frequency Cepstrum Coefficient， MFCC）的端点检测技术：这种技术利用Mel频率倒谱系数提取语音信号的特征，再根据这些特征识别信号的开始与结束点。
这种方法一般用于噪声环境中，能够有效减少环境噪声对语音质量的影响，使信号检测更加准确。
3. 端点检测技术的应用领域端点检测技术在语音处理系统中有着广泛的应用，包括：（1）语音识别：端点检测技术是语音识别中必不可少的一环。
《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、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，语音信号处理在许多领域得到了广泛的应用。
其中，语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音信号处理中的关键技术之一。
它主要用于确定语音信号中的语音段和非语音段，从而为后续的语音处理提供有效的信息。
传统的语音端点检测方法往往依赖于简单的统计特征或基于模型的方法，但这些方法在复杂环境下的效果往往不尽如人意。
因此，本文将基于深度学习的方法来探讨和优化语音端点检测的性能，为提高其应用范围提供技术支撑。
二、深度学习在语音端点检测中的应用深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。
在语音端点检测中，深度学习可以有效地提取语音信号中的特征信息，从而更准确地判断出语音段和非语音段。
首先，我们需要构建一个深度学习模型。
常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
这些模型能够捕捉语音信号的时序特征，并从复杂的背景噪声中提取出有用的信息。
其次，我们需要对模型进行训练，使其能够在已知的语音数据集上进行学习。
通过优化算法，我们可以使模型在训练过程中不断调整参数，以达到最佳的检测效果。
最后，我们使用训练好的模型对未知的语音数据进行端点检测，从而得到准确的语音段和非语音段。
三、高质量的语音端点检测方法为了进一步提高语音端点检测的性能，我们可以采用以下几种方法：1. 特征提取：在深度学习模型中，特征提取是至关重要的。
我们可以使用多种特征提取方法，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）等，以捕捉更多的语音信息。
此外，我们还可以使用预训练的模型来提取更高级的特征信息。
2. 模型优化：通过调整模型的参数和结构，我们可以优化模型的性能。
例如，我们可以使用更复杂的网络结构（如卷积神经网络和循环神经网络的结合）来捕捉更多的时序和空间信息。
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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：11级电信3班
日期：2013年4 月19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。
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。
处于语音段时，如果两参数降低到门限以下，而且总的计时长度小于最短时间门限，则认为是一段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则标一记结束端点。
3. 实验数据及平台
本实验所采用的数据是几段语音文件，平台是MATLAB。
4. 实验过程（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。
5. 实验结果及讨论
1、单个字的语音信号端点检测
2、一句话的语音信号端点检测
3、几句话的语音信号端点检测
6. 实验总结
这次实验利用MATLAB对信号进行分析和处理，利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
由于知识储备的不足，在实验过程中还是遇到比较大的困难，代码是参考网上的，在理解的基础上借鉴。
但是整个过程自己还是投入其中，收获是比较大的。
经过这次窘迫之后，我决心要好好看书，争取明天的实验自己独立完成，真正做到学以致用。
7. 实验代码
function shiyang1
clc,clear;
del = 2;
a = [];
b = [];
x1 = wavread('E:\yuuyin\monologue speech_female.wav');
x = double(x1);
x = x/max(abs(x));
y = enframe(filter([1 -0.9375],1,x),160,80);
i = 1:size(y,1);
amp(i) = sum(abs(y(i,:)),2);
for k = 1:size(y,1)-1
if amp(k)<del && amp(k+1)>del
if amp(k-1)<del
a = [a,k];
end
elseif amp(k)>del && amp(k+1)<del
if amp(k+2)<del
b = [b,k];
end
end
end
figure
plot(x1)
grid on
axis([0 length(x) -0.8 0.8]);
for i = 1:size(a,2)
line([a(i)*80 a(i)*80],[-0.8 0.8],'color','red'); end
for i = 1:size(b,2)
line([b(i)*80 b(i)*80],[-0.8 0.8],'color','green'); end。