语音分段技术：基于起始与截止时刻的分析

"基于起始和截止时刻的听觉分段 (2011年)" 本文主要探讨了在计算声场景分析（Computational Auditory Scene Analysis, CASA）中的一种新型的听觉分段方法，该方法是基于语音的起始和截止时刻。传统的分段技术依赖于信号的能量和相邻通道的互相关性，但这种方法容易受到干扰，往往无法识别清音（unvoiced sounds），并且计算复杂度较高。针对这些问题，研究者提出了新的分段策略。 首先，该方法采用了可以纠正失真的包络求取算法来获取信号的精确包络。包络提取在语音处理中至关重要，因为它能够捕获信号的主要轮廓，尤其是在存在噪声的情况下。通过这个算法，可以更准确地分析信号的动态变化，从而提高分段的准确性。 接下来，为了进一步优化信号的处理，研究中采用了卷积高斯函数和低通滤波器对信号进行频域和时域的平滑处理。这种处理方式有助于减少噪声影响，同时保持信号的重要特征，使得分段过程更为稳定和可靠。 此外，论文还提出了一种简单实用的方法来去除系统延迟。系统延迟是信号处理过程中常见的问题，它可能导致分段点的不准确。通过提出的去除延迟方法，可以确保检测到的起始和截止时刻更加精确，从而改善整个分段过程的性能。 最后，通过检测到的起始和截止时刻，可以将信号有效地分段。仿真实验表明，这种基于起始和截止时刻的分段方法在强噪声环境下也能准确地提取语音信号的边界，从而实现有效的分段。 关键词包括计算声场景分析、分段、起始和截止时刻、包络提取以及去除系统延迟，这些关键词涵盖了该研究的核心内容和技术手段。根据中图分类号和文献标志码，这篇文章属于工程技术领域的学术论文，对于理解和改进语音和音频处理技术具有重要意义。