基于能量与过零率的语音端点检测优化策略：一种结合高阶微分的方法

本文主要探讨的是"基于能量和过零率的语音端点检测"与"基于音量和波形高阶微分的语音端点检测"这两种在语音处理领域的技术。语音端点检测是语音信号处理中的关键步骤，它有助于确定语音信号的开始和结束，这对于诸如语音识别、语音合成以及噪声抑制等应用至关重要。 首先，基于能量的方法通过计算每帧语音样本的短时能量，这是一种度量声音强度的统计量，来判断语音的存在与否。过零率则反映了信号频率成分的变化，当语音信号变为静音时，过零率显著降低。然而，这种方法在实际应用中，特别是在噪声环境或呼吸变化较大的情况下，由于阈值设定的困难，可能导致检测效果不佳，尤其是在连续语音的边界判断上。 针对这一问题，文章引入了基于音量和波形高阶微分的端点检测策略。这个方法通过计算语音波形的高阶导数（本文使用的是二阶导数），能够区分语音中的气音成分，提高了区分有声和无声段的能力。通过设置权值调整阀值，这种方法能够更好地适应不同情况下的语音信号，从而改善了端点检测的准确性。 具体步骤包括计算语音样本的音量，这作为基础信号强度参考，然后通过高阶微分获取更多的频谱信息，结合适当的权重，形成一个混合值作为判断语音端点的依据。这种混合方法在实际应用中展现了良好的性能，特别是在连续语音的识别中，有效地解决了传统方法的局限性。 论文的研究背景是控制理论与控制工程领域，作者向磊在硕士研究生阶段，针对语音情感信息提取与识别这一热门课题进行了深入研究。语音情感识别作为人工智能领域的一个分支，其重要性在于提升人机交互的智能程度，已在远程教育、司法、医疗、娱乐等多个场景中展现价值。尽管当前的研究仍面临情感理论、语言复杂性和跨学科挑战，但通过改进端点检测等关键技术，可以推动这一领域的发展。 本文提供了一种实用的语音端点检测方案，通过结合能量、过零率和高阶微分信息，优化了在不同条件下的语音信号处理能力，这对于提升语音处理系统的精确度和鲁棒性具有重要的实践意义。