LESE法：噪声环境下语音端点检测的新方法

"该资源是一篇2010年发表在《湖南大学学报(自然科学版)》第37卷第7期的论文，主要探讨了一种新的语音端点检测方法，即对数能量谱熵(LESE)方法。通过结合对数能量(LE)特征和谱熵(SE)特征，该方法在噪声环境中表现出了更好的检测性能和稳健性。实验在TIMIT连续语音库上进行，结果显示，在低信噪比(-5 dB)下，LESE法的检测错误率仅为18.02%，而在0到10 dB的信噪比范围内，其检测错误率显著低于传统的EE法和LE法。" 本文提出的语音端点检测方法是一种创新性的技术，它将两种不同的特征——对数能量(LE)和谱熵(SE)——融合在一起，形成了对数能量谱熵(LESE)特征。对数能量特征通常用于捕捉语音信号的能量变化，而谱熵则考虑了信号频谱的分布情况，两者结合可以更全面地反映语音信号的特点。在实际应用中，噪声环境常常影响语音识别和处理的准确性，因此端点检测的稳健性至关重要。 为了确定LESE特征的门限，论文采用了模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则(BIC)算法。模糊C均值聚类能够处理数据的不确定性，更好地划分不同类别的边界；贝叶斯信息准则则用于模型选择，帮助找到最佳的特征划分。之后，通过双门限法进行语音端点的判断，这种方法可能涉及到两个阈值，分别用于初步识别和确认语音段的开始和结束。 实验部分，研究者在TIMIT连续语音库上进行了测试。TIMIT库是语音识别领域广泛使用的标准数据库，包含多种方言和说话者的样本，能有效验证方法的普适性。实验结果表明，即使在信噪比较低的情况下(-5 dB)，LESE方法也能保持较低的检测错误率，这对其在实际应用中的性能具有重要意义。在更高的信噪比区间(0到10 dB)，LESE方法的优势更加明显，进一步证明了其在噪声抑制和语音识别方面的优越性。 关键词涵盖了语音处理、语音端点检测、对数能量谱熵、能量谱熵和对数能量，显示了这篇论文的核心研究内容。该研究对于语音识别、语音压缩、通信系统和人机交互等领域的技术进步有着积极的推动作用，特别是在噪声环境下的语音处理方面。