语音信号端点检测技术的研究毕业论文

基于语音端点检测的说话人识别技术研究使用语音技术进行说话人识别已经成为了许多领域中重要的应用，如指挥控制系统，安全验证系统等。

而其中一个重要的技术就是语音端点检测。

本文将会对基于语音端点检测的说话人识别技术进行深入研究。

一、语音端点检测的意义语音信号的端点检测是指确定语音信号开始和结束的时刻点，是语音信号分帧的重要前提。

准确的语音端点检测可以有效地提高语音分析和识别的准确度，同时也对于多媒体信息的处理和储存有重要的意义。

因此，在语音领域中，语音端点检测一直是一个备受关注的领域。

二、常用的语音端点检测算法目前，常见的语音端点检测算法主要分为基于阈值的算法和基于能量的算法。

基于阈值的算法主要是通过设置一个阈值，对于低于这个阈值的部分进行滤除，从而确定语音信号的端点。

这种算法可以适用于噪声较小的环境，但是面对噪声干扰较大的环境时，就很难得到一个较准确的结果。

基于能量的算法主要是对语音信号的能量进行测量，通过设定预定的能量阈值，判断信号的端点位置。

这种算法不仅快速而且准确，还依靠于信号能量，而这对于多噪声环境中的语音信号进行处理来说尤为重要。

三、语音端点检测在说话人识别中的应用说话人识别主要是指通过语音信号，通过一定的分析和算法，来识别说话人的身份信息。

常见的应用场景包括指挥控制系统中的安全验证、电话银行等领域。

语音端点检测可以帮助确定语音信号的开始和结束点，从而有效地提高说话人识别的准确度。

在进行说话人识别之前，首先需要对语音信号进行分帧，并确定语音信号的端点。

通过使用基于能量的语音端点检测算法，可以得到更加准确的结果，从而提高说话人识别的准确度。

同时，在处理多噪声环境中的语音信号时，基于能量的算法也要比基于阈值的算法更加准确。

四、未来的发展趋势随着科技的不断发展，语音端点检测和说话人识别技术也将进一步发展。

未来的发展趋势主要集中在以下几个方面：1. 基于深度学习的语音端点检测算法的应用：近年来，深度学习在语音处理中得到了广泛应用。

提升小波的语音端点检测算法研究摘要:以小波变换及多分辨分析为理论基础,对语音端点检测中小波系数方差算法和子带平均能量算法进行了分析和研究,利用语音和噪声的频域差别,对这两种算法进行了优化,并应用于端点检测系统中,有效地改善了小波系数方差算法耗时长、实时性差的缺点,并克服了子带平均能量算法只对高斯白噪声检测效果好的局限性,提高了语音端点检测系统的实用性. 通过MA T LAB 软件仿真的实验结果表明,采用优化算法的系统实现了语音端点检测准确性和快速性的最佳匹配, 达到了此类检测设备的实用要求.关键词:端点检测; 小波变换; 系数方差; 子带平均能量1引言 (2)2语音端点的一般原理 (3)2.1语音端点技术的基本要求 (3)2.2语音端点的分类 (4)3语音端点 (5)3.1语音端点典型算法 (5)3.2 水印攻击分析 (7)3.3小波域语音端点 (9)3.3.1小波变换的语音端点算法 (9)3.3.2 实验结果及分析 (12)3.4 基于DCT变换的语音端点 (13)3.4.1 DCT域语音端点 (13)3.4.2 本章算法及实验结果分析 (17)4小波变换在数字音频水印中的应用 (18)4.1数字音频水印系统的评价标准 (19)4.2 DWT域音频水印算法 (21)4.3 DCT域音频水印算法 (22)4.4实验结果分析 (23)5视频水印概述及算法分析 (25)5.1 视频水印的分类 (25)6 程序附录 (25)1引言随着计算机网络和多媒体信息处理技术的发展，使得方便快捷地制作、编辑、复制和传输各种无失真的数字化产品成为可能，如数字化的图像、视频、音频、软件、图形、动画和文本等。

这给人们带来很大便利，也同时带来了许多严重的安全问题。

例如，数字媒体产品的版权保护、软件产品的盗版、数字文档的非法拷贝、各种数字信息的篡改等。

对于上述问题，人们最初的想法是求助于密码学。

密码学是保护数字媒体内容最常用的方法。

基于深度学习的语音端点检测技术研究随着科技发展的不断进步，我们的生活日益方便。

从智能手机到智能音箱，语音交互已经成为了越来越普遍的方式。

作为语音信号处理的核心环节之一的语音端点检测技术，在当前的社会中也扮演着极其重要的角色。

然而，在实际应用中，由于环境的复杂性以及语音信号的多样性，语音端点检测技术还面临着许多的挑战。

而基于深度学习的语音端点检测技术，相较于传统的基于特征工程的方法，具备更好的鲁棒性、准确性和普适性。

本文将从深度学习的原理、语音端点检测中的应用以及未来的发展三方面，探讨基于深度学习的语音端点检测技术。

一、深度学习原理深度学习是机器学习的一种，其核心是对人工神经网络的深度分析和应用。

神经网络中有各种各样的层（Layer），每一层派生出的特征都是在前一层的基础上进行的。

由于每一层都有一定的非线性变换，因此在深层次上，神经网络可以对数据进行更复杂的抽象表示。

此外，深度学习还适用于处理大规模数据和高复杂度任务。

基于深度学习的语音端点检测技术也采用了人工神经网络作为处理的基本模型。

为了实现自动化特征提取和分类，采用了多层原子去混淆（Multiple layer atom separation method，MLASM）特征表示方法。

MLASM采用了层次化的思路，通过对各层原始语音特征进行滤波和下采样，最终生成具有高可区分度和抗干扰性的特征。

二、语音端点检测中的应用语音端点检测是指从音频信号中判断出语音的起始和终止时刻。

它是语音信号处理中的一个非常重要的问题，对于语音识别等领域的应用拥有着广泛的影响。

与此同时，语音端点检测技术的研究也得到了广泛的关注。

基于深度学习的语音端点检测技术在各方面的性能上都优于传统的方法。

首先，基于深度学习的方法具有更好的鲁棒性，例如对于语音信号的噪声环境进行检测时，传统的方法可能会出现误检情况，而基于深度学习的方法则不会受到这种干扰。

其次，基于深度学习的方法具有更好的准确性，可以更自然地判断音频信号的边界。

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。

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。

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。

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。

语音信号的采集与处理毕业论文目录前言 (1)第一章绪论 (2)第一节研究背景和意义 (2)第二节研究现状 (2)第三节发展方向 (4)第四节本章小结 (5)第二章系统方案设计 (6)第一节系统性能指标 (6)第二节方案设计 (6)第三节本章小结 (8)第三章系统硬件设计 (9)第一节系统总体结构框图 (9)一、系统结构总框图 (9)二、功能模块设计 (10)第二节处理器模块 (11)一、51单片机 (11)二、SPCE061A芯片 (12)三、电源模块 (17)四、键盘电路 (18)第三节语音采集模块 (18)第四节语音处理芯片 (19)第五节显示模块 (22)第六节控制模块 (24)第七节本章小结 (25)第四章系统软件设计 (26)第一节系统软件结构 (26)第二节主程序流程图 (26)第三节ISD1730语音采集 (27)第四节凌阳单片机语音处理 (30)一、凌阳音频压缩编码 (30)二、语音播报流程图 (31)第五节LCD显示子程序 (33)第六节本章小结 (36)第五章系统测试 (37)第一节仿真测试 (37)第二节硬件测试 (37)第三节系统测试 (38)第四节本章小结 (38)结论........................................................ 错误!未定义书签。

致谢........................................................ 错误!未定义书签。

参考文献 (39)附录 (39)一、英文原文 (40)二、英文翻译 (46)三、工程设计图纸 (50)A方案51单片机 (50)B方案：凌阳61单片机 (51)四、源程序 (52)五、其他 (62)部分仿真截图 (62)前言语音识别技术已经发展成为涉及声学、语言学、数字信号处理、统计模式识别等多学科技术的一项综合性技术。

经过数十年的发展，语音识别技术已经经历了从特定人、小词汇量、孤立词的语音识别到非特定人、大词汇量、自然语音识别的发展过程，取得了辉煌的成就。

《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。

一种改进的语音信号端点检测方法研究摘要：在语音识别系统中端点检测有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。

当信噪比较低时，传统的端点检测方法不能有效的工作。

为了提高系统的识别率，本文提出了一种更有效的端点检测算法，基于LPC美尔倒谱特征的端点检测方法。

它是基于倒谱特征方法的一种改进。

实验证明，该算法在低信噪比的情况下，能够准确的检测出语音信号的端点。

通过对三种不同的端点检测算法的比较，证明了基于LPC美尔倒谱特征算法在低信噪比的情况下有较高的检测正确率。

关键词：端点检测；语音识别；Mel倒谱距离；LPC美尔倒谱系数引言语音端点检测是语音识别中一个重要的步骤，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。

所以进行有效的端点检测是语音信号处理中首先要解决的问题。

传统的端点检测算法口如利用过零率、短时能量和自相关参数，在高信噪比环境下可以获得较好的检测效果，但在低信噪比环境下其检测性能却急剧下降。

当语音信号包含有背景噪音时，从中检测出语音信号的起始点和终止点，可以减少数据的采集量，删除不含语音信号的背景噪声和无声段，从而降低特征提取的计算量和处理时间，提高语音识别的准确性。

因此噪声环境中准确的检测语音起止位置有利于提高语音系统性能。

当语音中含有噪音时，传统的端点检测方法显得有些无能为力。

针对这种情况，提出了基于LPC美尔倒谱特征的端点检测算法。

它是对倒谱特征算法的一种改进。

1 基于倒谱特征的端点检测方法在大多数的语音识别系统中，选用倒谱特征参数作为语音信号的特征参数能够提高语音识别系统的性能。

因此用倒谱系数作为端点检测的参数。

信号倒谱可以看成是信号能量谱密度函数s( )的对数的傅立叶级数展开。

定义如下：（3）式中：Cn 和Cn′分别为对应于谱密度函数S(w)和S′(w)的倒谱系数。

对数谱的均方距离可以表示两个信号谱的区别，故它可以作为一个判决参数。

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。

藏语拉萨话语音信号端点检测的研究本文主要研究的是基于藏语拉萨话的语音信号端点检测。

端点检测目的就是为了在噪杂的环境下判别出语音信号的开始以及结束。

在识别的过程中，需要识别的语音跟语料库里的语音需要在时间上加以校对，而校对的精准度则依赖于端点检测的准确度。

本文主要介绍了“双门限法”的端点检测算法。

用Matlab进行编程和实验，结果表明，在低噪声环境下，具有相当好的性能。

标签：端点检测特征参数短时能量双门限法一、引言目前，对自动语音识别在一般非噪杂环境下的研究已经达到了一定程度。

为进一步提升其识别效果，我们让其应用于噪杂的环境中，研究其识别效果。

其中，文献[1]提出了批处理模式算法可以精确的检测到端点，使得计算复杂度少了很多。

文献[2]中主要是设计了一个滤波器，为了提高精度和鲁棒性的检测，将滤波器加入到自动语音识别中，从而达到所需要的效果。

文献[3]对于孤立词识别系统的描述，利用LPC分析未知单词，K-最近邻（KNN）决策规则，动态时间规整每个未知单词的参考模板，以此来得出结果。

从端点检测的提出到现在，已经研究出一些方法实现。

端点检测通常是对其特征参数的研究，包括一些语音信号最基本的信息，如特征信息、语义信息等等。

采用本文研究方法效果最好，但此方法并不能直接有效的确定出语音信号的始端和尾端，只是可以模糊的判断出语音的大概位置。

找到了大概位置之后就可以将一段语音的清音和噪音分离开，这样才能较为精确地确定语音的起点和终点的位置。

二、基于短时能量的端点检测短时能量通常适用于SNR（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）较高的噪声环境下的语音信号，高SNR噪声环境下的检测正确率较高。

通常，噪声环境下利用短时能量算法进行检测所需要的计算量也比较小。

短时能量的定义如下：其中，。

图1 语音信号的短时平均能量实现图如图1所示，窗口加权短时能量就是将语音信号进行平方运算，然后通过线性滤波器低通滤波进而输出。

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。

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.。

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。

基于小波分析的语音端点检测方法研究王彪【摘要】In order to increase the accuracy of speech endpoint detection, the speech endpoint detection method based on wavelet analysis is proposed. On the basis of traditional endpoint detection methods based on energy and zero crossing rate, each sub-band energy of speech signal is calculated by the wavelet analysis, then the variance is seeked and as the third threshold. The signal is detected by three threshold. Simulation experiment shows that this method is more effective and more superior than traditional methods, which could comparative accuratly detect speech signal.%为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了基于小波分析的端点检测方法.该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,通过小波分析计算语音信号各子带能量,进而求得其方差作为第三道门限,对信号进行三级门限检测.仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确地检测语音信号.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)007【总页数】3页(P1667-1669)【关键词】端点检测;短时能量;短时过零率;小波分析;语音信号【作者】王彪【作者单位】宝鸡文理学院数学系,宝鸡721013【正文语种】中文【中图分类】TP391.42对语音信号进行各种分析处理之前，首先要从原始语音信号中找到有用的语音成分，即要确定有音段和无音段，这也正是语音端点检测工作的任务，然后才能进行其他后续处理工作。