基于分带谱熵和谱能量的电话语音端点检测提升策略

本文主要探讨了一种针对噪声环境下的语音端点检测算法，特别是在电话语音城市名识别系统中的应用。语音端点检测作为语音识别的关键步骤，其精度直接影响识别系统的性能。在高信噪比环境中，传统的基于能量的方法表现良好，但在低信噪比下，这种方法的效果会显著下滑。 论文提出了一种改进的端点检测算法，核心在于结合了分带谱熵和谱能量，形成了一套新的特征参数集。分带谱熵能够更好地捕捉信号的频域特性，而谱能量则反映了信号的整体强度。通过集成这两种参数，算法能够更有效地区分语音段和非语音段，提高端点检测的鲁棒性，尤其在面对各种类型的噪声干扰时，如说话人的呼吸声、背景噪声和环境噪音等。 在噪声环境下，单纯的能量参数可能无法准确区分语音和噪声，而谱分析方法虽然在噪声存在时表现不佳，但由于总能量在语音加上噪声时通常会超过噪声能量，因此仍然有一定的优势。论文中的算法通过结合分带谱熵和谱能量，减少了单一参数的缺陷，提升了在低信噪比条件下的检测性能，这对于提高语音识别的准确性和效率具有重要意义。 此外，该研究还提到了与短时峰谷能量和过零率结合的尝试，以及神经网络在端点检测中的应用，尽管这些方法能够改善性能，但它们的复杂性可能限制了实际应用。相比之下，提出的基于分带谱熵和谱能量的算法既保持了较高的检测精度，又相对简化了处理流程，对于提升电话语音识别系统的实用性和可靠性具有显著的价值。 这篇2007年的论文在语音处理领域引入了一个创新的端点检测策略，旨在解决噪声环境下语音识别中的挑战，为提高识别准确度和降低系统复杂度提供了新的思路和技术支持。