基于短时零熵法的语音端点检测

资 源 简 介

基于短时零熵法的语音端点检测

详 情 说 明

语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音信号处理中的一项关键技术，用于区分语音段和非语音段（如静音或背景噪声）。短时零熵法是一种基于信号统计特性的有效方法，能够在不依赖高复杂度的模型下实现较准确的端点检测。

### 基本原理 短时零熵法通过计算信号在短时窗口内的零熵（Zero-Crossing Rate Entropy）来衡量信号的随机性。语音信号通常具有较高的短时相关性，而噪声的随机性更强，因此零熵值在语音段和非语音段会有显著差异。该方法的关键在于： 分帧处理：将语音信号划分为短时帧，通常每帧20-30ms。 零熵计算：统计每帧信号的过零率（Zero-Crossing Rate），并结合熵值评估其随机性。 阈值判决：通过预设的零熵阈值区分语音和噪声段，动态调整阈值可适应不同环境。

### 优势与应用 低计算复杂度：相比基于机器学习的VAD方法，短时零熵法计算高效，适合实时系统。 鲁棒性：对平稳噪声（如白噪声）表现良好，但对突发性噪声可能需结合其他特征优化。 适用场景：常用于电话通信、语音识别预处理及录音分析等。

短时零熵法为轻量级VAD提供了可靠的选择，后续可结合梅尔频率倒谱系数（MFCC）或能量特征进一步提升检测精度。