端点检测的方法

❶ 谁有语音端点检测算法程序如何在matlab中运行

基于Matlab编写的语音端点检测程序
function [x1,x2] = vad(x)
%幅度归一化到[-1,1]
x = double(x);
x = x / max(abs(x));
%常数设置
FrameLen = 240;
FrameInc = 80;
amp1 = 10;
amp2 = 2;
zcr1 = 10;
zcr2 = 5;
maxsilence = 8; % 6*10ms = 30ms
minlen = 15; % 15*10ms = 150ms
status = 0;
count = 0;
silence = 0;
%计算过零率
tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);
tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen, FrameInc);
signs = (tmp1.*tmp2)<0;
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;
zcr = sum(signs.*diffs, 2);
%计算短时能量
amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2);
%调整能量门限
amp1 = min(amp1, max(amp)/4);
amp2 = min(amp2, max(amp)/8);
%开始端点检测
x1 = 0;
x2 = 0;
for n=1:length(zcr)
goto = 0;
switch status
case {0,1}
% 0 = 静音,
1 = 可能开始
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
case 2,
% 2 = 语音段
if amp(n) > amp2 | ... % 保持在语音段
zcr(n) > zcr2
count = count + 1;
else
% 语音将结束
silence = silence+1;
if silence < maxsilence % 静音还不够长，尚未结束
count = count + 1;
elseif count < minlen % 语音长度太短，认为是噪声
status = 0;
silence = 0;
count = 0;
else
% 语音结束
status = 3;
end
end
case 3,
break;
end
end
count = count-silence/2;
x2 = x1 + count -1;
subplot(311)
plot(x)
axis([1 length(x) -1 1])
ylabel('Speech');
line([x1*FrameInc x1*FrameInc], [-1 1], 'Color', 'red');
line([x2*FrameInc x2*FrameInc], [-1 1], 'Color', 'red');
subplot(312)
plot(amp);
axis([1 length(amp) 0 max(amp)])
ylabel('Energy');
line([x1 x1], [min(amp),max(amp)], 'Color', 'red');
line([x2 x2], [min(amp),max(amp)], 'Color', 'red');
subplot(313)
plot(zcr);
axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])
ylabel('ZCR');
line([x1 x1], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red');line([x2 x2], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red');

❷ 音频端点render什么意思

转化成某种状态，生成某种东西的意思。
render这个词翻译成中文是提供给予的意思，语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现和语音消失。
语音信号的端点检测方法有很多种，简单的方法可以直接通过计算出声音的音量大小，找到音量大于某个阈值的部分，认为该部分为需要的语音信号，该部分与阈值的交点即为端点，其余部分认为非语音帧。

❸ 语音端点检测的方法有频带方程法吗

背景技术：
有效语音的起止端点检测是语音处理中重要的一环。在实际运用中，特别是在语音识别中，系统的使用效果不仅仅限于识别算法，能否既快又准确的检测到语音端点，很大程度上影响着语音系统实际应用的成功与否。在实际运用中，运用最多的断点检测方法是基于能量和短时过零率双门限的检测方法。该方法实现简单，计算复杂度小，实时性好，在背景干净的环境下性能良好。但在信噪比较低的环境中该方法的性能已无法达到实用要求。

发明内容
本发明涉及一种频带方差端点检测方法，可以在信噪比较低的环境中较精确的检测到语音端点。为实现上述的发明目的，本发明采取的实施方式如下:一种频带方差端点检测方法，包括如下步骤，预处理，加窗分帧处理，所述的预处理是对语音信号进行参数分析之前对该信号用一预加重滤波器进行滤波，该滤波器为:H(Z) = 1-UZ-1 ;所述的加窗分帧处理，选择汉明窗作为窗函数，汉明窗表达式如下:
权利要求
1.一种频带方差端点检测方法，其特征在于:包括如下步骤，预处理，加窗分帧处理，所述的预处理是对语音信号进行参数分析之前对该信号用一预加重滤波器进行滤波，该滤波器为:H(Z) = 1-UZ-1 ;所述的加窗分帧处理，选择汉明窗作为窗函数，汉明窗表达式如下:
2.根据权利要求1所述的频带方差端点检测方法，其特征在于:在端点检测时，在利用频带方差的基础上，包含了语音的谐波谱线和其他频段的差异，公式如下:Dl =D+a*[ (x(Wj)-E)2+(x(Wj)-E)2]，其中D是频带方差值，a为权值，取正值，E为频带能量均值。
全文摘要
本发明涉及一种频带方差端点检测方法，该方法基于语图谱的分析，突出了语音信号与电信号的区别，在低信噪比环境下能准确检测出语音端点，并保障了实时性。保证了在低信噪比环境下，一些在高信噪比环境下具有良好性能的方法无法有效工作。

❹ 端点检测容易受什么影响

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。在实际应用中，语音识别系统的性能会受到各种因素的影响。影响语音识别能力的一个重要因素是语音端点检测的准确性。在实验室条件下普通的语音识别系统能达到较高的识别率，但如果有一定的背景噪声，特别是强背景噪声存在的应用场合，性能将会急剧下降。因此，如何提高语音识别系统在噪声环境下的鲁棒性，是语音识别研究中的一个重要的课题。

本文就噪声环境下语音端点检测技术的开发进行了探讨，提出了一种基于信号的相关函数的语音端点检测法，它采用了极性相关法进行计算并提供了相应的关键算法，通过对语音识别实验的比较，考察了该算法的有效性和实用性。与传统的语音端点检测法相比，本文提出的端点检测法能使语音/非语音成份估计及分离变得更为有效和方便，同时由于极性相关法采用取小累加处理法从而使得端点检测运算量可大为减少。

本文由四部分组成：

第一章引言。阐述了课题的研究背景与意义，

第二章语音信号处理和端点检测。介绍了语音信号处理和端点检测中的一些基本概念、原理和方法。

第三章基于信号的极性相关函数的语音端点检测法。这是本文的核心部分，着重对基于极性相关法的带噪语音端点检测进行了讨论，具体探讨了极性相关法的关键算法，给出部分统计数据和结果总结。

❺ 语音识别技术的基本方法

一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。
通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现：
第一步，分段和标号
把语音信号按时间分成离散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特性。然后根据相应声学特性对每个分段给出相近的语音标号
第二步，得到词序列
根据第一步所得语音标号序列得到一个语音基元网格，从词典得到有效的词序列，也可结合句子的文法和语义同时进行。 模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种：动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。
1、动态时间规整(DTW)
语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。60年代日本学者Itakura提出了动态时间规整算法(DTW：DynamicTimeWarping)。算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短,直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。
2、隐马尔可夫法(HMM)
隐马尔可夫法(HMM)是70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。
3、矢量量化(VQ)
矢量量化(VectorQuantization)是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比,矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是：将语音信号波形的k个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。
核心思想可以这样理解：如果一个码书是为某一特定的信源而优化设计的，那么由这一信息源产生的信号与该码书的平均量化失真就应小于其他信息的信号与该码书的平均量化失真，也就是说编码器本身存在区分能力。
在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，这些方法大致可以分为两类：无记忆的矢量量化和有记忆的矢量量化。无记忆的矢量量化包括树形搜索的矢量量化和多级矢量量化。 利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。
由于ANN不能很好的描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别。

❻ 语音识别的前端处理

前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。

❼ matlab语音处理时进行分帧，怎么确定给出帧长和帧移的量，wlen＝， inc＝

一般时域分帧10-30ms（这是我在中科院一本《说话人识别的书》上看到的数据），根据你的采样率就可以确定wlen的长度，inc一般取wlen的20%-30%左右，基于短时平稳特性具体我没有查到量化资料，看别人工程猜测的。
端点检测的方法很多，一般常用短时能量和短时过零率检测， 确定汉语音节，都是以帧为单位，具体是设定阈值，查找起止，不过这种方法对信噪比要求稍高，我最近正在做，感觉效果不是很好，具体的方法你可以查宋知用老师的一本书，《matlab在语音信号分析与合成中的应用》，写得非常，非常，非常，非常好！！！！！！！！！！！！！！！！

宋老师是国内语音分析最早的研究人员，从事40余年，致敬！
他在matlab论坛的回复：（原话复制，就忽略我说的。。。。）
”请LZ细看一下该书的第二章。不论用哪一种方法都要对帧长wlen和帧移inc进行赋值。书中处理语音信号，语音信号是一种准周期性的信号，一般认为语音在10-30ms之内是稳态的，所以取帧长也在10-30ms之内，有取20ms，也有取30或40ms。而帧移常取5-15ms之间。“

❽ 请教一下，基于matlab用双门限和信息谱熵两种方法实现语音信号端点检测，非常感谢！qq812432264,谢谢！

建议把文件保存目录均改为英文

❾ 求教用matlab如何录音，去噪，端点检测。。。求高手

你好！
消噪和语音增强的方法很多，例如谱减法、维纳滤波、MMSE、MMSE-LSA、先验信噪比估算、最小噪声功率估算、掩蔽效应、无语音概率等等，不过常会用多种方法综合在一起来消噪。
如有疑问，请追问。

❿ 求端点检测方法研究的论文

具体格
式啊，具体格
式啊，