双门限法的语音端点检测

资 源 简 介

双门限法的语音端点检测

详 情 说 明

语音端点检测是语音信号处理中的关键预处理步骤，用于区分语音段和静音段。双门限法是一种改进的端点检测方法，通过设置高低两个阈值来提高检测准确性。

该方法的基本原理是：首先计算语音信号的短时能量和过零率作为特征参数。设置高、低两个阈值门限，当信号超过高门限时判定为语音开始，之后即使信号回落到高门限以下但仍在低门限之上时仍保持语音状态，只有当信号低于低门限持续一定时间才判定为语音结束。这种双门限机制能有效避免因信号波动造成的误判。

在特征提取方面，LPCC（线性预测倒谱系数）是常用的参数之一。它通过线性预测分析将语音信号的短时谱包络特征参数化，计算步骤包括：先进行预加重处理，然后分帧加窗，接着计算自相关系数，求解线性预测系数，最后通过递归公式转换为倒谱系数。这些倒谱参数能有效反映语音的共振峰特征。

量化过程则是将连续的特征参数离散化，通常采用矢量量化技术来降低数据量同时保持特征区分度。合理的量化策略可以提高端点检测系统在噪声环境下的鲁棒性。整个过程需要仔细调整各项参数，包括帧长、窗函数类型、门限值等，以适应不同的应用场景和语音特性。