子带自适应谱熵法提升语音端点检测性能

在当前的通信系统中，语音通信业务的重要性不言而喻。语音端点检测（Speech Endpoint Detection, SED）是研究的核心问题，它旨在从连续的语音信号中精确地确定语音的开始和结束点，以便有效地分离出有用的信息和背景噪声。这项技术对于语音信号处理至关重要，它可以提升语音识别、语音增强、编码和回声消除等系统的性能。 传统的语音端点检测方法主要分为两类：一类是基于阈值的方法，如短时能量和过零率，这类方法简单易行，但当信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）下降时，语音信号易被噪声淹没，导致检测性能下降。另一类是基于模式识别的方法，需要建立复杂的模型参数来识别语音和噪声，虽然理论上更精确，但由于其计算复杂性和实时性的挑战，实际应用受限。 本研究结合了谱熵检测算法和自适应滤波技术，通过子带自适应选择的方式，实现了先滤波后检测的策略。这种策略提高了算法的鲁棒性，即使在低信噪比环境中也能实现较为准确的语音端点检测。作者使用MATLAB进行仿真验证，结果显示算法性能优越。 硬件方面，研究考虑了TMS320VC5416 DSP芯片作为核心处理器，以其高效的计算能力支持算法的实时执行；同时，TLV320AIC23 Codec芯片也被选用于语音编码部分，确保整个系统能够无缝集成并优化语音信号处理。 张翠改的硕士论文深入探讨了基于谱熵的语音端点检测算法，尤其是在面对信噪比挑战时的改进策略，这对于提升语音通信系统的性能和可靠性具有重要意义。该研究不仅理论上有创新，而且在实际应用中展示了其潜在的价值。