噪声环境下的语音识别端点检测技术研究

"噪声背景下语音识别中的端点检测 (2007年)，该研究着重探讨了在噪声环境中如何有效地进行语音识别的端点检测。文章由华东交通大学信息工程学院的研究人员张跃进、刘邦桂和谢昕撰写，得到了华东交通大学校立科研基金的资助。" 在实际的语音识别系统中，噪声对识别准确性的干扰是不容忽视的问题。特别是在低信噪比的条件下，噪声会严重妨碍端点检测，即确定语音开始和结束的时刻。为了克服这一挑战，研究者们构建了一个实验系统，专注于噪声背景下的语音识别。 首先，他们建立了加性噪声模型，这有助于理解噪声如何与语音信号相互作用。接着，他们采用了两种滤波技术——维纳滤波和自适应LMS滤波，对含噪语音信号进行预处理，以降低噪声影响。维纳滤波是一种最优线性滤波器，常用于信号恢复和噪声抑制；而自适应LMS滤波则能根据信号变化自我调整，适用于非平稳环境。 预处理后，研究人员应用了Voice Activity Detection (VAD) 算法进行端点检测。VAD算法能识别出语音段和非语音段，对于噪声背景下的语音识别至关重要。通过对比维纳滤波器和自适应LMS滤波器的效果，研究者能确定哪种方法在特定场景下更能提高端点检测的准确性。 文章进一步指出，尽管现代语音识别系统在纯净环境下表现出色，但在实际噪声环境中，性能会显著下降。因此，噪声抑制和端点检测是提升语音识别系统实用性的关键。自适应滤波技术，如LMS滤波，因其无需预先设定参数且能动态适应环境变化，成为噪声处理的有效工具。 该研究不仅提出了噪声背景下语音识别的解决方案，还对比分析了不同滤波技术的优劣，为后续的语音识别研究提供了理论基础和技术参考。通过这些方法，有望改进语音识别系统在复杂环境中的性能，使其更加贴近实际应用场景的需求。