​基于自适应子带频谱熵的稳健性语音端点检测

资 源 简 介

​基于自适应子带频谱熵的稳健性语音端点检测

详 情 说 明

语音端点检测是语音信号处理中的关键技术，其核心任务是在音频流中准确区分语音段和非语音段（如静音或噪声）。传统的检测方法在平稳噪声环境下表现良好，但当面对复杂噪声时效果往往大打折扣。

自适应子带频谱熵算法通过以下创新点提升稳健性：首先将语音信号分解到多个子带，这种子带划分并非固定，而是根据信号特性动态调整，确保对不同频段成分的针对性处理。每个子带计算频谱熵值，该熵值能够有效表征信号的复杂度——语音段由于包含丰富频率成分通常呈现较高熵值，而噪声或静音段的熵值相对较低。

算法通过自适应机制动态调整判决阈值，既避免了固定阈值在环境变化时的失效问题，又通过多子带结果的融合决策增强了抗干扰能力。实验表明，这种方法在低信噪比条件下仍能保持较高的检测准确率，特别适用于车载、工业环境等复杂声学场景。

该技术的应用前景广阔，可服务于语音增强、语音识别等系统的前端处理，大幅提升这些系统在真实环境中的可用性。