对数能量倒谱特征在语音端点检测中的应用

"这篇论文探讨了基于对数能量倒谱特征的端点检测算法在语音识别中的应用，旨在解决低信噪比环境下语音端点检测的准确性问题。通过对传统倒谱距离算法的改进，结合对数能量（LE）和倒谱（C）特征，提出了对数能量倒谱特征（LEC）。在模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则（BIC）的支持下，论文设计了一种新的端点检测方法，以确定语音的开始和结束点。在三种不同类型的噪声背景下，对-5 dB至15 dB信噪比的语音样本进行了仿真测试，结果显示LEC方法的检测错误率仅为20.25%，显著优于倒谱法和对数能量法。这种方法提高了语音识别系统的性能，特别是在噪声环境中，具有较好的推广前景。" 在语音识别系统中，端点检测是至关重要的一步，它决定了输入信号中哪些部分是语音，哪些部分是静默或噪声。传统的端点检测方法依赖于时域特征，如短时能量和短时过零率，这些方法在高信噪比条件下表现良好，但在低信噪比环境下，其性能显著下降。近年来，研究人员提出了各种改进方法，例如基于倒谱距离、谱熵法、对数能量和神经网络法的算法，这些方法虽然在一定程度上提升了检测效果，但依然容易受到噪声的影响。 对数能量法是一种有效改进策略，它解决了线性能量特征在噪声段可能出现的过大问题，有助于区分语音的不同部分。然而，单纯依赖对数能量特征仍不足以应对所有噪声条件。论文提出的LEC方法综合了对数能量和倒谱的优势，通过模糊C均值聚类进行特征选择，并利用BIC准则估计门限，从而更准确地定位语音端点。实验表明，LEC算法在低信噪比环境下表现优越，降低了检测错误率，提升了整体的语音识别效果。 此研究受到国家自然科学基金的资助，由不同背景的研究人员合作完成，包括智能信息处理和语音信号处理专家。这项工作不仅展示了LEC算法在理论上的创新，还验证了其在实际应用中的潜力，特别是在噪声环境中的语音识别系统中，有着广阔的应用前景。