临界频带与能量熵结合的语音端点检测算法

"基于临界频带及能量熵的语音端点检测 (2013年)，张婷，何凌，黄华，刘肖珩" 本文主要探讨了一种创新的语音端点检测算法，该算法结合了临界频带理论和能量熵的概念，旨在提高在各种背景噪声环境下的语音检测准确率。语音端点检测是语音处理技术中的关键步骤，直接影响到语音识别、合成和增强等应用的性能。 临界频带是模拟人耳听觉感知的一种方式，它将声音频谱划分为多个频带，每个频带对应人耳对不同频率敏感的程度。在本文提出的算法中，首先对含噪语音信号进行临界频带分析，这样可以更好地模拟人耳对声音的感知，从而更精确地捕捉到语音的存在。 接着，算法利用能量熵这一概念来区分语音段和噪声段。能量熵是衡量信号在一个频带内能量分布均匀性的指标，当语音存在时，其能量通常在各个频带上分布不均匀，而噪声则呈现出相对均匀的能量分布。通过比较不同频带内的能量熵值，算法能够识别出语音活动的开始和结束点，即语音端点。 实验结果显示，与传统的短时能量法相比，该算法在语音端点检测上的正确率平均提高了1.6个百分点，显示出其在处理复杂噪声环境下的优势。尤其是在低信噪比（SNR）条件下，该方法仍然能有效地检测到语音端点，这是传统方法难以做到的。 论文《基于临界频带及能量熵的语音端点检测》发表在《计算机应用》杂志2013年第一期，由四川大学的学者张婷、何凌、黄华和刘肖珩共同完成。文章通过理论分析和实验验证，详细阐述了算法的设计思路、实现过程以及性能评估，为后续的语音处理研究提供了新的视角和方法。 关键词包括：小波降噪、临界频带、能量熵、语音端点检测。该研究对理解人耳听觉机制在语音处理中的应用，以及开发更适应实际环境的语音技术具有重要意义，尤其对于提高语音识别系统的鲁棒性和准确性具有积极的推动作用。 中图分类号：TP391（信息技术、计算机科学）；TN912.3（通信技术、电子技术）。文献标志码A，表示该论文属于应用基础研究，具有较高的学术价值。