改进C0复杂度与MFCC融合的语音端点检测算法

"基于改进C0复杂度和MFCC相似度的端点检测 (2015年)" 本文主要介绍了一种用于语音端点检测的创新方法，该方法结合了改进的C0复杂度和梅尔频率倒谱系数(MFCC)相似度，以提高在不同信噪比条件下的检测准确性。端点检测是语音处理中的关键技术，对于语音识别和编码效率至关重要。 传统的端点检测算法，如短时能量、短时过零率和自相关最大值，在低噪声环境中表现良好，但在高噪声环境下往往效果不佳。因此，研究者们提出了多种新方法，如基于谱熵、LPCC和时频方差的端点检测，这些方法虽然在低信噪比环境下有所改进，但仍存在提升空间。 文章中提到的改进C0复杂度是一种衡量时间序列复杂性的指标，通过分离信号的规则和不规则成分，并计算不规则部分的比例来反映信号的复杂性。改进之处在于引入参数r，以更好地捕捉时间序列的随机性。计算过程包括预加重、分帧、加窗处理，以及计算频谱。 MFCC是模拟人耳听觉特性的有效特征，能够提取语音的关键信息。在端点检测中，MFCC的相似度可以帮助区分语音段和静音段。将C0复杂度与MFCC特征结合，可以利用两者的优势，提高检测的稳定性和准确性。 实验部分，作者使用Matlab软件在-15到15 dB的信噪比范围内对含噪语音进行了仿真实验。结果显示，结合C0复杂度和MFCC的端点检测算法相比于单独使用任一方法，检测率有所提高，且具有更好的稳定性。 总结来说，这篇论文提出了一种新颖的端点检测策略，通过融合改进的C0复杂度和MFCC相似度，增强了在各种环境噪声下的语音检测性能。这种方法有望在实际的语音处理应用中，如语音识别和语音压缩等领域，提供更精确的端点检测，从而提升整体系统性能。