模糊熵提升车载语音端点检测性能

"本文主要探讨了模糊熵在车载环境下语音端点检测中的应用，通过引入新的时间序列复杂性测量——模糊熵，提升了在噪声环境下的语音识别准确性和端点检测性能。作者比较了模糊熵与样本熵两种特征提取方法，并采用双门限法进行端点检测，利用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则优化特征门限值。实验结果显示，模糊熵算法在车载噪声环境中的端点检测错误率比样本熵算法降低了16%以上，显示出更好的性能优势。" 正文: 近年来，随着汽车行业的飞速发展和车载电子设备的普及，语音识别技术逐渐成为车载领域的热门应用。特别是在车载导航系统中，语音识别允许驾驶员无需手动操作就能与GPS系统交互，极大地提高了行车安全性和用户体验。然而，语音端点检测是语音识别系统的关键组成部分，其准确与否直接影响到识别的效率和准确性。 语音端点检测通常涉及两类方法：一是基于信号特征阈值的检测，通过比较信号特征幅值与预设阈值来判断是否为语音；二是基于模式识别的方法，这类方法虽然准确性较高，但计算复杂度也较大。在低信噪比的车载环境中，基于信号特征阈值的方法往往表现不佳。 本文关注的是第一类方法，提出了一种新的特征提取工具——模糊熵。模糊熵是一种衡量时间序列复杂性的指标，它能够更细致地捕捉语音信号的动态特性，尤其在噪声环境中表现出较高的区分能力。与传统的样本熵相比，模糊熵能够更好地识别语音和噪声的区别，因此在端点检测中具有更高的准确性。 作者将模糊熵与样本熵进行对比实验，利用双门限法进行语音信号的检测。这一方法基于两组不同的阈值，分别用于检测起始点和结束点。同时，他们运用模糊C均值聚类算法确定特征门限，以适应不同环境下的噪声特性，再结合贝叶斯信息准则进一步优化这些阈值。通过这种方式，模糊熵算法能够在相同的环境条件下，降低错误率超过16%，显著提升了车载语音识别系统的性能。 这项研究揭示了模糊熵在车载语音端点检测中的巨大潜力，为未来噪声环境下的语音识别技术提供了新的思路。通过对传统方法的改进，模糊熵算法有望在车载电子设备中实现更加智能化、高效且可靠的语音交互体验。