端点检测
端点检测（VAD）技术
端点检测（VAD）技术端点检测是语音识别和语音处理的一个基本环节，也是语音识别研究的一个热点领域。
技术的主要目的是从输入的语音中对语音和非语音进行区分，主要功能可以有：1.自动打断。
2.去掉语音中的静音成分。
3.获取输入语音中有效语音。
4.去除噪声，对语音进行增强。
目前，端点检测技术主要是根据语音的一些时域或频域特征进行区分。
一，时域参数时域参数端点检测是根据时域中的特征参数进行区分，一般如果信噪比较高的时候，效果至少90%以上。
1.时域能量大小。
2.时域平均过零率。
3.短时相关性分析。
相关性分析主要是利用语音的相关性比噪声强，噪声之间的相关性呈现下降的趋势，但因为噪声种类太多，因此只针对少量、特定噪声。
4.能量变化率。
也有人用这个，没有实验过。
5.对数能量。
6.子带能量。
实验表明，这个效果会比单纯的能量要好。
7.GMM假设检验。
8.其它。
其它也有一些，都是从自适应、噪声能量估计、信噪比估计等角度出发。
二，频域参数频域参数的抗噪性会比时域要好，但计算的cost也要高，下列技术是主流1.谱熵。
谱熵在频域与时域较量时，是比较优秀的，鲁棒性明显好于时域。
2.频域子带。
这种方法对于自适应类的算法来说，是比较优秀的，因为可以通过子带选择和设计，改变噪声的估计。
3.自适应子波。
这种算法通过子波的自适应，可以使得每一个相关帧的子波数和设计都不一样，如选择16个子带，选取频谱分布在250至3.5K之间，且能量不超过该帧总能量90%的子带，此时能够较好的消除噪声对端点的影响。
4.基频。
有人这样尝试，通过基频的检测，来表达声音是否真的存在，这类算法的鲁棒性很强，但对于轻音就会面临比较大的风险了。
5.其它。
自适应等思路。
三，时域和频域结合参数这类算法通过把时域和频域相结合的思路来设计算法，也是主流，因为时域计算快，可以快速检测，而频域更能表达噪声的特征。
1.自适应能量子带的谱熵检测。
把能量划分子带，结合谱熵。
一般单一的谱熵不能很好的表达噪声在帧内的加性能量噪声。
edr 端点检测与响应 招标技术指标
edr 端点检测与响应（EDR）是一种用于识别和响应网络端点上恶意活动的技术。
在当今不断增加的网络安全威胁下，企业和组织需要采取强有力的措施来保护其IT基础设施和敏感数据。
EDR 技术的出现为这些组织提供了一个强大的工具，可以帮助他们及时发现安全问题，并作出相应的响应和处置。
EDR 技术的招标过程中，一些重要的技术指标需要特别关注。
以下是一些应该考虑的关键技术指标。
一、检测能力1.1 恶意文件检测率EDR 技术应该具备较高的恶意文件检测率，可以通过机器学习、行为分析和签名检测等多种方式来检测恶意文件，确保能够及时发现潜在的威胁。
1.2 行为分析能力除了对文件进行检测，EDR 技术还应该具备对端点行为的分析能力，能够识别出异常行为并及时报警，帮助组织阻止潜在的攻击。
二、响应能力2.1 响应速度EDR 技术在检测到安全问题后，应该能够快速采取响应措施，隔离受感染的端点，并进行相应的清理工作，以减少损失。
2.2 威胁情报共享EDR 技术是否集成有威胁情报共享的功能，可以及时获取最新的安全情报，帮助组织更好地了解当前的威胁形势，加强安全防护。
三、可扩展性3.1 网络规模支持EDR 技术需要具备较强的可扩展性，可以适应不同规模网络环境的部署需求，保证在大规模网络环境下也能稳定高效地工作。
3.2 多评台支持组织通常会有不同的操作系统和终端设备，EDR 技术是否能够支持多种不同的操作系统和评台，确保全面覆盖和保护。
四、管理与运维4.1 日志和报告功能EDR 技术是否提供完善的日志和报告功能，可以帮助管理员更好地了解安全事件的发生和处置过程，为安全管理提供数据支持。
4.2 集成管理EDR 技术是否能够与其他安全产品进行集成管理，如防火墙、入侵检测系统等，提高整体安全防护能力。
EDR 技术在招标过程中，需要重点关注检测能力、响应能力、可扩展性和管理与运维等方面的技术指标，结合实际需求和环境，选择适合自身需求的技术产品，才能更好地提升网络安全防护能力。
基于能量和过零率的语音端点检测
课题：基于能量和过零率的语音端点检测姓名：陈启望简盛龙颜艳丹专业：2008级电子科学与技术（2）班指导老师：胡朝炜国立华侨大学信息科学与工程学院一、前言在复杂的应用环境下，从信号流中分辨出语音信号和非语音信号，是语音处理的一个基本问题。
端点检测就是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，它可以使采用的数据真正是语音信号的数据，从而减少数据量和运算量并减少处理时间。
二．方案选择判别语音段的起始点和终止点的问题主要归结为区别语音和噪声的问题。
①短时能量——如果能够保证系统的输入信噪比很高（即使最低电平的语音的能量也比噪声能量要高），那么只要计算输入信号的短时能量就基本能够把语音段和噪声背景区别开来。
但是，在实际应用中很难保证这么高的信噪比，仅仅根据能量来判断是比较粗糙的。
②短时平均过零率——它是语音信号时域分析中的一种特征参数。
它是指每帧内信号通过零值的次数。
在离散时间语音信号情况下，如果相邻的采样具有不同的代数符号就称为发生了过零。
如果是正弦信号，其平均过零率就是信号频率的两倍除以采样频率，而采样频率是固定的。
因此过零率在一定程度上可以反映信号的频率信息。
语音信号不是简单的正弦序列，所以平均过零率的表示方法就不那么确切。
③两级判决法——在用短时能量判断的同时，还需进一步利用短时平均过零率进行判断，因为清音比噪声的短时平均过零率比背景噪声的平均过零率要高出高几倍。
即基于能量和过零率的端点检测方法，也称双门限比较法。
综上所述，选择第三种方法，更加准确，实现的程序也不是很复杂。
三、方法的理论介绍1.第一级判决a.先根据语音短时能量的轮廓选取一个较高的门限T1，进行一个粗判：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）。
b.根据背景噪声的平均能量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锁判定的语音段。
双门限法端点检测步骤
双门限法端点检测步骤
双门限法是一种常用的端点检测方法，用于识别音频信号中的起始点和终止点。
其步骤如下：
1. 预处理：对音频信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信噪比和减少干扰。
2. 计算能量：将音频信号划分为固定长度的帧，通常为10-30毫秒，然后计算每一帧的能量值。
能量可以通过计算帧中各样本的平方和来获得。
3. 设置门限值：基于经验或者观察得到的能量值，设置两个门限值，通常分别为较高的门限值（高门限）和较低的门限值（低门限）。
4. 确定起始点：对每一帧的能量值进行判断，如果能量值高于高门限值，则判断为起始点。
5. 确定终止点：标记起始点后，对于后续的帧，如果能量值低于低门限值且连续低于该值一定的时间（通常为几十毫秒），则判断为终止点。
6. 输出结果：将检测到的起始点和终止点输出作为音频信号的端点。
需要注意的是，在实际应用中，可能需要对上述步骤进行调参和优化，以适应实际的音频数据。
端点检测——精选推荐
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FrameLen tmp2 = 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<="" p="" bdsfid="194">。
几种语音端点检测方法简介
福 建 电
脑
２１ ０ １年第 １ 期 １
号 和 高斯 白噪声信号 的 自相关 函数准显 然， 如果信 号ｘ 主要 由背景 白噪声组 成， 么， （ ｍ） 那 由于 噪声 的 “ 谱 性质 ， 个 能 量序 列 应该 近 似 为 一 白” 这 个 常数序 列， 方差近 似为零 。如果信 号ｘｍ 主要 由语 其 （） 音 组成 ， 么， 个 能量 序列 是 一个 数值 变 化 的序 列 ， 那 这 其方 差 不会 近 似 为零 。如果 信号 ｘ 主要 由 白色 噪声 （ ｍ１ （ Ｉ ）带嗓语罾 籽一化 自榴关 高斯自噪 声期 一化 自相 关 和语 音 组成， 么，不论 白色 噪声能 量 有多 大， 那 由于语 西数经过低通滤波后的波澎疆 荫藏经蛙低遁滤波后的波形躅 音 的存 在， 个 能量序列 依然 是一 个 数值 变 化 的序列 ， 这 图 １带 嗓 语音 和高 斯 白嗓声 的归 一 化 自相关 函数 经 过 其 方差不 会近 似为零 。 低 通滤 波 后 的波 形 图 （） ４根据 上 述 思想 ， 计算 每 帧 小 波 变换 后 的语 音 数 通 过 上 面两个 波形 图的观 察 ．可以得 出这样 的推 据Ｘ（ ） ｍ 的方差 ， 果方 差 大于 门 限值 ‘ 那 么即认 为 这 如 Ｐ ， 论 ：带嗓 语音 信号 的归一 化 自相关 函数经 过低 通 滤波 帧 之 后 的语 音 数 据 为 有 效 的 语 音 数 据 ，记 为 起 始
什么是edr
什么是edr
EDR全称指的是Event Data Recorder，即汽车事件数据记录系统。
端点检测与响应（Endpoint Detection and Response，EDR）根据Gartner给出的定义，EDR是记录和存储端点系统级行为，通过使用多种数据分析技术检测可疑系统行为，提供关联信息，从而阻止恶意行为并为受影响的系统提供修复建议的一种解决方案。
Gartner
认为，EDR解决方案需要有以下四个关键能力：检测安全事件、遏制威胁、调查安全事件、提供修复指导。
传统的防病毒软件主要基于特征库进行攻击比对，判定是否为恶意软件，在最早期，病毒种类数量少，杀毒软件防病毒是哈西恶意文件获得MD5值，属于一对一对比，改动文件名都会导致MD5值的变化，随着病毒种类增多，md5略显乏力，后来安全人员发现某些病毒有同样的特征，所以反病毒发展到了特征值匹配阶段，目前各安全厂商也在维护自己的病毒特征库，但实际上特征值更像是md5的升级版，无非是从一对一升级成了一对多个。
但近年来病毒变种呈指数级增长，维护特征库更新特征库这种被动防御方式效果甚微，所以反病毒进入了启发式监测，即总结病毒入侵主机后的一系列共性行为为恶意行为（此行为特征与HIDS不同，HIDS的入侵检测更多是指真实攻击者入侵主机后可能在系统层面做的恶意行为，比如可疑命令、异常登录、反弹shell、上传webshell等，而启发式检测只是总结了一些恶意文件执行后的共同行为），当针对性、持续性的APT攻击增多，勒索
病毒泛滥，被动的防御建设已经无法阻止病毒的渗入，为了弥补传统防病毒的不足，就诞生了新的技术指向，即EDR， EDR 在 2014 年就进入 Gartner 的 10 大技术之列。
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:
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。
一种基于边缘卷积运算的端点检测算法
一种基于边缘卷积运算的端点检测算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：边缘检测是计算机视觉领域中一个非常重要的任务，它可以帮助我们在图像中快速定位物体的边缘，从而实现各种图像处理任务，比如目标检测、图像分割等。
在边缘检测中，端点检测算法是一种特殊的任务，它的目标是检测图像中的端点，即边缘的起始或结束点。
端点检测在许多图像处理任务中都非常有用，比如图像匹配、图像配准等。
传统的端点检测算法通常基于图像的灰度梯度信息，比如Sobel、Prewitt等算子。
这些算子通过计算图像中像素灰度值的梯度来确定边缘的位置，然后再通过一些额外的处理步骤来检测端点。
这种方法存在一些问题，比如对噪声敏感、端点检测不准确等。
最近，基于边缘卷积运算的端点检测算法逐渐受到了研究者的关注。
这种算法将端点检测问题视为一个特征提取和分类问题，通过卷积神经网络（CNN）来学习图像中端点的特征，并实现端点的检测。
与传统的端点检测算法相比，基于边缘卷积运算的算法具有以下几个优点：基于CNN的端点检测算法可以充分利用图像的空间信息和上下文信息，从而能够更准确地检测端点。
传统的算子方法只考虑像素灰度值的梯度信息，容易受到噪声的影响，而CNN可以通过多层卷积操作来提取更高级的特征，从而提高端点检测的准确性。
基于CNN的算法可以通过大量的图像数据来训练模型，从而得到更好的泛化能力。
传统的端点检测算法需要手工设计算子，并针对不同的数据集进行调参，工作量较大。
而基于CNN的算法可以通过端到端的训练来学习图像中端点的特征，从而避免了手工设计的过程。
基于CNN的端点检测算法可以通过深层次的网络结构来提高检测的效率。
传统的算子方法通常是基于局部信息进行检测，容易忽略整体的上下文信息。
而基于CNN的算法可以通过多层次的网络结构来提取更全局的信息，从而提高端点检测的效率。
基于边缘卷积运算的端点检测算法在图像端点检测任务中具有较大的优势。
这种算法也存在一些问题，比如需要更多的计算资源、数据量等，但随着深度学习技术的不断发展，相信这种算法会在未来得到更广泛的应用。
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。
端点检测原理
端点检测原理在计算机网络和信息安全领域中，端点检测（Endpoint Detection）是一种用于识别和阻止恶意软件、网络攻击以及其他安全威胁的技术。
端点检测的原理是通过监控和分析网络终端设备的活动，识别异常行为并采取相应的措施来保护网络安全。
端点检测的目标是保护网络的终端设备，如计算机、服务器、移动设备等，这些设备是网络中最容易受到攻击的目标。
通过对终端设备进行实时监控，端点检测可以及时发现并应对网络攻击和恶意软件的威胁。
在端点检测中，常用的技术包括行为分析、异常检测和签名检测等。
行为分析是指通过对终端设备的行为进行分析，识别出异常行为。
异常检测是指通过比对终端设备的行为和预定义的正常行为模式，发现异常行为。
签名检测是指通过比对终端设备的行为和已知的攻击行为签名，识别出已知的攻击行为。
端点检测的原理是基于以下几个关键步骤：1. 数据采集：通过在网络终端设备上安装特定的软件或代理程序，实时收集终端设备的活动数据。
这些数据包括系统日志、网络流量、进程信息等。
2. 数据分析：对采集到的数据进行分析，识别出异常行为。
数据分析可以使用机器学习算法、统计分析方法等。
通过对数据进行模式匹配和规则匹配，可以发现终端设备的异常行为。
3. 威胁识别：通过与已知的攻击行为签名进行比对，识别出已知的攻击行为。
威胁识别可以使用数据库或云服务来获取最新的攻击行为签名。
4. 威胁响应：一旦发现异常行为或已知的攻击行为，端点检测系统将采取相应的措施来阻止威胁的进一步扩散。
威胁响应可以包括隔离威胁设备、封锁网络访问、发送警报通知等。
端点检测可以帮助组织及时识别和阻止网络威胁，保护网络安全。
它可以监控和保护各种类型的终端设备，包括传统的计算机和服务器，以及现代的移动设备和物联网设备。
与传统的防火墙和入侵检测系统相比，端点检测更加精细和个性化。
它可以根据终端设备的具体情况进行配置和管理，提供更加精确和准确的安全保护。
此外，端点检测可以与其他安全解决方案集成，形成多层次的安全防护体系。
《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。
matlab端点检测程序（完全注释版）
matlab端点检测程序（完全注释版）端点检测程序第⼀部分：常数设置%常数设置FrameLen = 240;%指定帧长FrameInc = 80;%指定帧移，每⼀帧中未重叠的部分amp1 = 10; %初始短时能量⾼门限amp2 = 2; %初始短时能量低门限zcr1 = 10; %初始过零率⾼门限zcr2 = 5;%初始过零率低门限maxsilence = 8; % 8*10ms = 80ms%语⾳段中允许的最⼤静⾳长度，如果语⾳段中的静⾳帧数未超过此值，则认为语⾳还没结束；如果超过了该值，则对语⾳段长度count 进⾏判断，若countminlen，则认为语⾳段结束；minlen = 15;% 15*10ms = 150ms%语⾳段的最短长度，若语⾳段长度⼩于此值，则认为其为⼀段噪⾳status = 0; %初始状态为静⾳状态count = 0; %初始语⾳段长度为0silence = 0; %初始静⾳段长度为0第⼆部分：过零计算tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);%分帧处理，tmp1和tmp2为分帧后形成的⼆维数组tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen, FrameInc);%语⾳信号是⼀种典型的⾮平稳信号，但是语⾳信号具有短时平稳性,因此在处理中要对采样的语⾳信号进⾏分割成⼀帧⼀帧的短时语⾳序列。
分帧处理有利于对语⾳信号进⾏准确的分析并且能够提⾼识别率这时再分别求出每帧的短时能量和短时过零率signs = (tmp1.*tmp2)<0;%当 tmp1.*tmp <0 的时候，说明tmp1>0,tmp2<0 或tmp1<0,tmp2>0;即信号过零点。
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;%当信号过零点，⽽tmp1与tmp2距离⼜过近（<0.02）的话就认为是噪⾳，舍去.zcr = sum(signs.*diffs, 2);%定义语⾳信号Xn(m)的过零率为Zn,则Zn=|)]1(sgn[)](sgn[|2110∑-=--N m m Xn m Xn “第三部分：计算短时能量amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)),2);%过零率有两类重要的应⽤: ⽤于粗略地描述信号的频谱特性,就是⽤将为若⼲个通道, 对各通道进⾏短时平均过零率和短时能量的计算,即可粗略地估计频谱特性; ⽤于判别清⾳和浊⾳、有话和⽆话。
简述端点检测过程中遇到的实际困难
简述端点检测过程中遇到的实际困难一、端点检测是什么？端点检测，说白了，就是我们在处理语音信号时，得判断到底啥时候是开始，啥时候是结束。
假如你在接电话，突然一段话开始了，你不可能说：“诶，电话里的那段声音是啥时候开始的？”再往下走，接着说完话，别人也不能搞不清楚啥时候结束。
端点检测的工作就是帮助我们在语音信号中找到这种“开始”和“结束”，避免无用的噪声让我们头大。
所以它看似是个简单的活儿，但在实际操作中，简直就是个“技术性难题”，挑战重重。
二、端点检测的难点1.噪音干扰都知道，生活中的环境真是五花八门。
街道上车水马龙，办公室里键盘敲打声不断，还有啥呢，电风扇、空调、甚至手机铃声，随时都可能加入“合唱”。
这种背景噪音在端点检测过程中真是让人头痛。
试想一下，你正在听一段话，突然来了一阵风的声音，或者街头小贩的叫卖声，让你完全分不清那个声音是不是语音的开始，还是只是一个旁观者的打扰。
这种噪音干扰直接影响检测的准确性。
你让一个人工智能去判断，这根本比让人类识别清楚一个忙碌市区的声音还要难呢！简直是挑战极限！2.人声变化多端你想想，咱们每个人说话的语气、音量、速度都不一样。
有时候高亢激昂，有时候低沉缓慢，甚至说话时还可能带点鼻音。
语音信号就像是一张百变的面具，每次出现都不太一样。
语速快了，声音就弱；语速慢了，话就拖沓。
端点检测要做的，基本上是捕捉这些细微的变化，判断出语音的“端点”在哪。
问题来了，人的语音表现太丰富，光是识别这些“端点”就得动脑筋。
没有固定模式的声音，能准确找到它的开始和结束，光靠一些简单的规则可不行。
甚至有些人在说话时还会吞音或发出小声的“嗯”音，这可让端点检测的小伙伴们抓狂。
3.音频质量差异如果你生活在大城市，肯定没少接过电话对吧？你会发现，清晰度好和差的音频差别可大了去了。
有时候你听得清楚，每个字都分明；对面传来的声音就像从水里捞出来的一样，什么都听不清。
这种音频质量的差异，直接影响端点检测的效果。
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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);%zcr = 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);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)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');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。
[x,fs,nbit]=wavread(wavFile);x就是音频信号；fs是采样频率，比如说16000就是每秒16000次；nbit是采样精度，比如说16就是指16位精度的采样。
y=enframe(x, FrameLen,inc);包含语音采样的以为数组x经过处理后得到二维数组y，FrameLen为帧长，即每帧的采样点，inc为帧移对应的点数。
sum(x,2)表示矩阵x的横向相加，求每行的和，结果是列向量。
而缺省的sum(x)就是竖向相加，求每列的和，结果是行向量。
line([X1 X2],[Y1 Y2],S); %点A(X1,Y1)和点B(X2 Y2)之间画一条直线，S为其它属性（颜色，线的粗细等）2、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。
根据这些关系画出流程图，然后再编写程序就比较有条理，且思路清晰。
二：clc,cleartime = (1:length(y))/fs;frameSize = floor(40*fs/1000); %帧长startIndex = round(10000); %起始序号，这个位置开始正好是语音开始endIndex = startIndex+frameSize-1;%结束序号frame = y(startIndex:endIndex); %取出该帧frameSize = length(frame); %求帧长frame2 = frame.*(hamming(frameSize));frame2 = frame;dp = rceps(frame2); %求倒谱ylen = length(dp);cepstrum = dp(1:ylen/2); %%基音检测LF=floor(fs/500); %设置基音搜索的范围HF=floor(fs/70); %cn=cepstrum(LF:HF); %[mx_cep ind]=max(cn);if mx_cep>0.08&ind>LF %求基因周期basic_T=(LF+ind)/fs; %由点转化为毫秒，即基音周期elsebasic_T=0;fprintf('基因周期=%d\n',basic_T); % basic_T所求基因周期%画图subplot(2,1,1);plot(frame);axis([1frameSize-1*10.^(-3)1*10.^(-3)])title('某个加窗信号');subplot(2,1,2);plot(cepstrum);axis([1 ylen/2-5 5])title('倒谱图');运行结果与分析：1、根据倒谱图可以看出信号没有周期性，应该是清音，所有求出的结果为第一个峰值位置，即0，则基音周期为0/8000s=0，结果基本符合。