基于小波变换的15dB信噪比下语音端点检测及其特征分析

本篇论文主要探讨了基于小波变换的端点检测在语音信号处理中的应用，尤其是在信噪比为15分贝的情况下。章节内容深入分析了语音信号的常见特征提取，特别是通过短时能量和平均幅度分析来表征语音信号的动态特性。 2.1 短时能量和平均幅度分析是语音信号处理中的关键步骤。语音信号的能量随时间变化显著，特别是在清音和浊音段之间。短时能量分析通过选取不同类型的窗口（如矩形窗、海明窗和直角窗）来计算信号的能量，其中矩形窗虽然主瓣宽度小但旁瓣高，可能导致泄漏问题；海明窗则具有较宽的主瓣和较低的旁瓣，有助于减少泄漏并提供更平滑的低通特性；直角窗在幅频特性上相比海明窗，第一零点频率位置和带外衰减较差。 窗口的选择至关重要，因为它决定了短时平均能量对语音幅度变化的敏感程度。过长的窗口使得能量变化不明显，无法捕捉细节；而过短的窗口会使能量变化剧烈，导致不平滑。因此，通常建议窗口长度包含1-7个基音周期，但考虑到语音基音周期的个体差异，实际选择时需要兼顾。 此外，文中还提到窗口长度与基音周期的关系，指出窗口长度应根据实际应用场景调整，以便在考虑语音信号的自然变化的同时，有效地提取信号特征。通过小波变换和恰当的窗口选择，可以提高在信噪比较低（如15dB）环境下对语音信号端点检测的准确性，这对于噪声环境下的语音识别和信号处理技术具有重要意义。